Страшное слово «Скоринг», или то, что вы давно хотели, но боялись спросить

Риск-технологии начали серьезно развиваться в России с 2008 года. Буквально 5 лет назад индустрия была еще совсем «зеленой», а сегодня сделала колоссальный рывок. Мы часто слышим о том, что финансовым организациям работать с рисками важно и нужно, однако, все же большое количество людей и компаний не совсем понимают специфику такой работы. Этот гайд станет отличным обучающим материалом для всех и позволит разложить вопросы по полочкам.

Скоринг (от англ. scoring — подсчет очков в игре) — это модель классификации клиентской базы на различные группы, если неизвестна характеристика, которая разделяет эти группы, но известны другие факторы, связанные с интересующей нас характеристикой. Существует много разных скорингов, которыми пользуются компании, но самым главным для банков и МФО остается application scoring, то есть «заявочный» скоринг, который происходит на момент подачи заявки клиентом на получение кредитного продукта. Цель данного инструмента заключается в управлении кредитным риском, а именно максимально точном отделении тех, кто вернет деньги, от тех, кто не сможет этого сделать.

Для решения задачи скоринга в базовом виде могут использоваться простые классификаторы, допустим, является ли клиент пенсионером, отвечают ли по указанному рабочему номеру и многие другие. Понятно, как эти факторы влияют на риск и какие правила из этого могут вытекать: например, скидка пенсионерам как хорошим клиентам и отказ в выдаче неработающим заемщикам. При этом мы понимаем, что чем больше получено данных и чем качественнее эта информация, тем больше можно построить различных правил. Но с увеличением количества данных растет сложность их обработки, и правила органичным образом преобразуются в математические модели.

Очевидное для крупных организаций оказывается не самым очевидным для небольших. Далеко не все МФО пользуются услугой запроса данных из БКИ, чего же говорить о других источниках. Почему так происходит?

Некоторым не хватает базовых знаний, они не знают с чего начать и не понимают, как вообще это может помочь. Другим, кто понимает основы, также известно, что построить хороший скоринг сложно — нужен хороший риск-менеджер, а это дорого и непонятно как оценить эффективность его работы. Третьи вообще опасаются участвовать в процессах передачи и получения данных. Например, еще несколько лет назад, многие, в том числе и крупные МФО, боялись передавать свои данные даже в БКИ. Сейчас же закон обязывает передавать данные о клиентах, и ни о каких инцидентах рынок не слышал. Причин может быть много, хотя на вопрос, кому нужен качественный скоринг, то уверенно отвечу — всем.

Во-первых, все смотрят на показатель просроченной задолженности или попросту «просрочку». В банковском секторе есть устоявшаяся методология и соответствующие виды просрочки — portfolio NPL (доля плохих займов в портфеле, говорит о качестве текущего портфеля), FPD/SPD (отсутствие первого или второго платежа, помогает находить мошеннические кредиты), 90+ dpd in a year (просрочка более 90 дней через год после выдачи займа, чаще всего используется для построения и оценки скоринговых моделей).

На данный момент на рынке МФО все по-разному считают просрочку и адаптируют под свои продукты на схожих принципах. Соответственно, для оценки работы скоринга используют ту же методологию — просрочку по поколениям, так называемый «винтажный» или «когортный» формат. Суть его заключается в том, чтобы посмотреть, как выдачи определенных периодов ведут себя через какой-то фиксированный промежуток времени. Такой формат завоевал довольно широкую популярность, потому что при его использовании очень удобно увидеть, когда произошли те или иные изменения в процессе кредитования.

Во-вторых, вместо показателя просрочки можно использовать «рекавери рейт», то есть долю всех оплат по отношению к выдачам в «винтажном» формате. Проще говоря, выдав 100 рублей, сколько компания вернет с них с учетом основного долга, уплаты всех процентов штрафов и пеней. Данный показатель уже давно используется для поколенческого анализа в мире и набирает популярность на российском рынке. Дополнительно о его популярности говорит то, что, начиная с 2017 года, этот показатель можно встретить в запросах на предоставление статистики от Банка России к МФО.

Соответственно, если просрочка падает, а «рекавери рейт» растет при сохранении объемов выдач — компания начинает больше зарабатывать. Это утверждение верное, но оно не единственное. Чтобы разобраться, нужно понять, за счет чего скоринг может увеличивать доходы организации.

1. Отказывать клиентам, на которых компания теряет деньги.

Почти любой скоринг можно улучшить, добавив данные и хорошую модель. Это поможет найти в клиентской базе «плохих» клиентов, которые до этого «прятались» среди других. Существенное улучшение скоринговой модели поможет определить 10-20% текущих действующих клиентов, у которых «рекавери рейт» значительно ниже 100. То есть в этом сегменте вы не зарабатываете, а занимаетесь благотворительностью для мошенников и самых неблагонадежных заемщиков.

2. Одобрять некоторым клиентам, которым компания сейчас отказывает.

Почти все МФО используют много стоп-факторов — простых условий, после которых не производится выдача займа. Примером может служить ограничение возраста заемщика 21 или 25 годами. Всем известно, что чем моложе заемщик — тем в среднем выше шансы у него не вернуть займ. Но не стоит всех ставить «под одну гребенку». Может быть, он регулярно оплачивает платежи, полноценно работает несколько лет и обладает другими факторами «хорошего» клиента. Скоринг поможет найти таких клиентов и не отказывать им по ряду стоп-факторов.

3. Одобрять различные суммы.

Многие МФО недооценивают важность этого метода. Он менее интерпретируемый, поэтому удобнее всего изучить его на примере инфографики, из которого станет понятно, насколько больше можно заработать, просто перераспределив суммы между скоринговыми интервалами.

Первый — не самый простой способ — развивать свою систему оценки рисков, подключать много источников данных, делать ретроспективные тесты и самим строить модели. Подходит для крупных проектов с высокими объемами ежемесячно обрабатываемых заявок. Требует больших инвестиций на время набора персонала и организации системы управления рисками. При этом дает максимальное качество.

Второй — для быстрого начала — получать скоринг от БКИ или от другого источника данных, предоставляющего скоринговый балл отдельно для банков и МФО. Сейчас крупная тройка БКИ (НБКИ, Эквифакс, ОКБ) имеет полную линейку таких продуктов и постоянно их улучшает. Начать работать достаточно просто, к тому же это может сразу дать высокий прирост в эффективности. Сложности могут только быть, когда нужно объединять данные нескольких бюро или источников, и если нет риск-менеджера или даже просто человека с математическим образованием, готового разбираться в вопросе.

Третий — воспользоваться услугами сервисов, предоставляющих готовую агрегированную скоринговую оценку — например, scortech.ru, scorista.ru. Эти проекты знают, что нужно заказчику, их модели проверены на миллионах заявок и подходят для всех, кроме, пожалуй, лидеров рынка, обладающих большими объемами данных и собственной укомплектованной командой, хорошо знакомой со спецификой бизнеса данной конкретной организации.