სკორინგის მოდელი მსესხებლის კრედიტუნარიანობის შესაფასებლად

2024 ავტორი: Howard Calhoun | [email protected]. ბოლოს შეცვლილი: 2023-12-17 10:32

პრაქტიკულად ყველას, ვისაც ოდესმე უთქვამს სესხზე უარი, მოისმინა მენეჯერისგან შემდეგი ფრაზა: „გადაწყვეტილება მიიღო ქულების სისტემით. თქვენი, როგორც მსესხებლის, საკრედიტო ქულები არ არის შესაბამისი“. რა არის ეს ნორმა, რა არის ქულა და როგორ გავიაროთ „საკრედიტო დეტექტორი“„შესანიშნავად“? მოდით ვცადოთ ამის გარკვევა.

ზოგადი ინფორმაცია

მაშ რა არის გოლის გატანა? ეს არის ერთგვარი სისტემა მსესხებლის სანდოობის შესაფასებლად, რომელიც აგებულია მთელ რიგ პარამეტრებზე. როდესაც ადამიანი განაცხადს სესხზე, პირველი, რაც მას სთხოვენ, არის ფორმის შევსება. კითხვარის კითხვები გამოიგონეს მიზეზით. ეს არის პოტენციური მსესხებლის შეფასების ქულების მოდელი. პასუხიდან გამომდინარე, თითოეულ პუნქტს ენიჭება ქულების გარკვეული რაოდენობა. რაც მეტია მათგან, მით მეტია თანხის გაცემის შესახებ დადებითი გადაწყვეტილების მიღების ალბათობა.

აქ არის ერთი გაფრთხილება. თუ თქვენ გაქვთ უარყოფითი საკრედიტო ისტორია, მაშინ კითხვებზე შემდგომი პასუხები და ყველაზე ხშირად დაგროვილი ქულების რაოდენობა აღარ გაქვთღირებულებები. მხოლოდ ეს ფაქტი საკმარისია უარის თქმისთვის.

გოლები და გატანის ამოცანები თანამედროვე ბანკებში

დაკრედიტების სისტემაში გამოყენებული ნებისმიერი ქულების მოდელი დანერგილია შემდეგი შედეგების მისაღებად:

• სესხების პორტფელის ზრდა სესხებზე გაუმართლებელი უარის პროპორციის შემცირების გამო;
• პოტენციური მსესხებლის შეფასების პროცედურის დაჩქარება;
• სესხის დეფოლტის განაკვეთების შემცირება;
• გაუმჯობესებულია მსესხებლის შეფასებების ხარისხი და სიზუსტე;
• მომხმარებელთა მონაცემების ცენტრალიზებული დაგროვება;
• სესხებზე სავარაუდო ზარალის ოდენობის რეზერვის კლება;
• შეფასება ინდივიდუალური საკრედიტო ანგარიშის ცვლილებების დინამიკის და მთლიანად სესხის პორტფოლიოს.

საკრედიტო ქულა: როგორ მუშაობს?

დასახული მიზნების მისაღწევად ბანკები კრედიტუნარიანობის შესაფასებლად იყენებენ სკორინგის მოდელს. იგი ითვალისწინებს მინიმალურ გავლენას მენეჯერის მიკერძოებული დამოკიდებულების ან ბანკის თანამშრომლების შეთქმულების შედეგზე.

კითხვარში შეტანილი პრაქტიკულად ყველა ინფორმაცია უნდა დადასტურდეს დოკუმენტების ხელმისაწვდომობით. ბანკის მენეჯერი ამ შემთხვევაში წმინდა ტექნიკურ როლს ასრულებს - ის მონაცემებს პროგრამაში შეაქვს. კითხვარის ყველა ქულის შევსების შემდეგ, კომპიუტერული პროგრამა ითვლის და იძლევა შედეგს - თქვენს მიერ დაგროვილი ქულების რაოდენობას. გარდა ამისა, სიტუაცია შეიძლება განვითარდეს სხვადასხვა გზით.

თუ ძალიან ცოტა ქულა დააგროვეთ, შეგიძლიათ დარწმუნებული იყოთ, რომ სესხზე უარს იტყვით.

არის თქვენი ქულები საშუალოზე ბევრად მაღალი? თუ სესხის თანხა მცირეა,მისი მიღება შესაძლებელია ადგილზე. თუ თქვენ მიმართავთ საკმაოდ შთამბეჭდავ თანხას, შეგატყობინებთ, რომ გაიარეთ გადამოწმების პირველი ეტაპი და განაცხადი განსახილველად წარედგინება ბანკის უსაფრთხოების სამსახურს.

ქულა შუაში ცურავს? მენეჯერს დიდი ალბათობით დასჭირდება გარანტი ან დამატებითი შემოწმებების სერია.

ქულების ტიპები

ზოგადად, ქულების მოდელი შედგება შეფასების შვიდი ტიპისგან, რომელთაგან ოთხი დაკავშირებულია დაკრედიტებასთან, ხოლო სამი - მარკეტინგთან. საკრედიტო პრაქტიკისთვის დამახასიათებელია ქულების შემდეგი ტიპები:

1. აპლიკაციების მიხედვით (Application-scoring). ეს მოდელი ყველაზე ხშირად გამოიყენება მომხმარებელთა სანდოობისა და გადახდისუნარიანობის შესაფასებლად. იგი აგებულია, როგორც უკვე აღვნიშნეთ, კითხვარის შეფასებაზე და თითოეულ პასუხზე ქულების შესაბამისი რაოდენობის მინიჭებაზე.
2. თაღლითობისგან (Fraud-scoring). ეს ხელს უწყობს პოტენციური თაღლითების იდენტიფიცირებას, რომლებმაც მოახერხეს ტესტირების პირველი ეტაპის გავლა. თაღლითობის შემოწმების პრინციპები, მეთოდები და მეთოდები არის თითოეული ბანკის კომერციული საიდუმლოება.
3. ქცევითი ქულა. აქ ტარდება მსესხებლის ქცევის ანალიზი სესხთან მიმართებაში, გადახდისუნარიანობის ცვლილების ალბათობა. შეფასების შედეგების მიხედვით ხდება სესხის მაქსიმალური ოდენობის კორექტირება.
4. მუშაობა დაბრუნებაზე (კოლექცია-ქულები). ეს მოდელი გამოიყენება პრობლემურ სესხებზე, დავალიანების დაფარვის ეტაპზე. პროგრამა ხელს უწყობს სესხის დაფარვის სამოქმედო გეგმის ჩამოყალიბებას: გაფრთხილებიდან საქმის სასამართლოში გადატანამდე ანკოლექციონერი ფირმა.

დანარჩენი სამი ასე გამოიყურება:

1. Pre-sale შეფასება (Pre-Sale) - განსაზღვრავს მსესხებლის პოტენციურ საჭიროებებს, გაძლევთ საშუალებას შესთავაზოთ დამატებითი პროდუქტი.
2. Response (Response) - აფასებს კლიენტის შეთანხმების ალბათობას შემოთავაზებულ საკრედიტო პროგრამებთან.
3. ატრიციის შეფასება (ატრიცია) - შეფასება იმისა, რომ კლიენტი შეწყვეტს ურთიერთობას ბანკთან ამ ეტაპზე ან მომავალში.

ქულების სისტემის ნაკლოვანებები

პიროვნების საკრედიტო შეფასებას აქვს თავისი ნაკლი. მთავარი ის არის, რომ სისტემა არ არის საკმარისად მოქნილი და კარგად არ ეგუება რეალურ პარამეტრებს. მაგალითად, შეერთებულ შტატებში მიღებული ქულების მოდელი მაღალ ქულას მისცემს ადამიანს, რომელმაც შეცვალა სამუშაო ადგილების დიდი რაოდენობა. ასეთი ადამიანი ითვლება შესანიშნავ სპეციალისტად, შრომის ბაზარზე ძალიან მოთხოვნადი. ჩვენთან ეს ფაქტი სასტიკ ხუმრობას ითამაშებს მსესხებელთან. ყველაზე მეტ ქულას მიიღებს ადამიანი, რომელსაც აქვს მხოლოდ ერთი ჩანაწერი შრომაში. თუ მსესხებელი ხშირად იცვლის დამსაქმებელს, მაშინ ის ითვლება არასანდო, მეჩხუბარი და ცუდ სპეციალისტად. ბანკის თვალში მისი რეიტინგი სწრაფად ეცემა, რადგან მომდევნო გათავისუფლებას შესაძლოა ახალი სამსახური არ მოჰყვეს, რაც ნიშნავს, რომ დაიწყება გადახდების დაგვიანება.

იმისთვის, რომ სისტემა მაქსიმალურად მოერგოს ჩვენს საცხოვრებელ პირობებს, შეფასების კითხვარები უნდა შემუშავდეს უმაღლესი კატეგორიისა და კვალიფიკაციის სპეციალისტების მიერ. მაგრამ ამ გზით მიღებული ნებისმიერი შედეგი ჯერ კიდევ არსებობსდამოკიდებული იქნება ადამიანის აზრზე და გავლენას. ასე რომ, აბსოლუტურად მიუკერძოებელი შეფასება ჯერ კიდევ არ არის მიღებული.

ასე რომ, შეფასების ნებისმიერ სისტემას აქვს მინიმუმ ორი ნაკლი:

• თანამედროვე რეალობასთან ადაპტაციის მაღალი ღირებულება;
• სპეციალისტის სუბიექტური აზრის გავლენა კლიენტის შეფასების მოდელის არჩევაზე.

გარდა ამისა, თავად შეფასების სისტემაც არასრულყოფილია. ფაქტია, რომ ქულების გატანისას მხედველობაში მიიღება მხოლოდ ფორმალური მდგომარეობა. სისტემას არ ძალუძს რეალობის სწორად შეფასება. მაგალითად, თუ კლიენტს აქვს ოთახი არბატზე კომუნალურ ბინაში, სისტემა მას მაღალ ქულას მისცემს. ბოლოს და ბოლოს, ცენტრში არის მოსკოვის ბინადრობის ნებართვა და საცხოვრებელი. და მდიდრული სასახლე რამდენიმე ათასი კვადრატული მეტრის ფართობით, რომელიც მდებარეობს შავი ზღვის სანაპიროზე მდებარე პატარა სოფელში, სისტემის მიერ იქნება დანიშნული, როგორც "სოფლის საცხოვრებელი" და შეამცირებს ქულას მოსკოვის ბინადრობის ნებართვის არარსებობისთვის..

რა მონაცემებს მოიცავს მოდელის აგება

იმ შემთხვევებში, როდესაც ტარდება ფიზიკური პირების კრედიტუნარიანობის შეფასება, ბანკის თანამშრომელი უნდა დაეყრდნოს მთელ რიგ კრიტერიუმებს. ყველა მათგანი შეიძლება დაიყოს სამ დიდ ჯგუფად, რომელთაგან თითოეული მოიცავს მრავალ ინდიკატორს.

პირადი:

• პასპორტის დეტალები;
• ოჯახური მდგომარეობა;
• ასაკი;
• ბავშვების ყოფნა, მათი ასაკი და რაოდენობა.

ფინანსური:

• თვიური შემოსავლის ძირითადი თანხა;
• სამუშაო ადგილი, თანამდებობა;
• ჩანაწერების რაოდენობა სამუშაო წიგნში;
• დასაქმების პერიოდი ბოლოფირმა;
• ტვირთების არსებობა (ვალები, ვადაგადაცილებული სესხები, ალიმენტი და სხვა გადასახადები);
• გქონდეთ საკუთარი სახლი, მანქანა, საბანკო ანგარიშები და დეპოზიტები.

დამატებით:

• შემოსავლის დამატებითი დაუსაბუთებელი წყაროების არსებობა;
• შესაძლებლობა უზრუნველყოფის გარანტი;
• სხვა ინფორმაცია.

იურიდიული პირის კრედიტუნარიანობის შეფასების ქულების მოდელი ოდნავ განსხვავებულად არის აგებული. აქ ფინანსური ინდიკატორები განიხილება ძირითად პარამეტრებად. მაგრამ რადგან ისინი გამოითვლება განმცხადებლის კამპანიის ფინანსური ანგარიშგების საფუძველზე, ამ შემთხვევაში მათი კორექტირება შესაძლებელია. ამ შესაძლებლობის გათვალისწინებით, შეფასების ობიექტურობა მნიშვნელოვნად შემცირდა. ამიტომ, დინამიური ინდიკატორებით ქულები გამოიყენება იურიდიული პირების შესაფასებლად.

პირველი ნაბიჯი ეფუძნება ინფორმაციის შეგროვებას, რომელიც არ შეიძლება გამოითვალოს მატერიალური თვალსაზრისით. ეს მოიცავს ბიზნეს რეპუტაციას, საბაზრო პოზიციას, ექსპერტთა მოსაზრებას ფინანსური და ეკონომიკური მდგრადობის შესახებ.

შემდეგი ნაბიჯი არის ფინანსური მაჩვენებლების განსაზღვრა. აქ შესწავლილია ლიკვიდობის კოეფიციენტები, კაპიტალის კოეფიციენტები, ფინანსური სტაბილურობის ობიექტური მაჩვენებლები, მომგებიანობა, აქტივების ბრუნვა და ა.შ.

ორი დამოუკიდებელი შეფასების შედეგების მიხედვით ბანკი იღებს გადაწყვეტილებას სესხის გაცემაზე.

ვის შეუძლია მიიღოს მაღალი შეფასება

თუ ვსაუბრობთ ფიზიკურ პირებზე, მაშინ მსესხებლის შეფასებაც ხდება მიხედვითბევრი ინდიკატორი. არსებობს მრავალი ფაქტორი, რამაც შეიძლება დადებითად იმოქმედოს რეიტინგზე:

• მაღალი ხელფასი;
• საკუთარი მოძრავი და უძრავი ქონების არსებობა;
• გრძელვადიანი საცხოვრებელი კონკრეტულ რეგიონში;
• დეპოზიტების ხელმისაწვდომობა;
• შემოსავლის დამადასტურებელი დოკუმენტური მტკიცებულება;
• სტაციონარული ტელეფონის არსებობა სახლში და სამსახურში;
• დადასტურება ოფიციალური დასაქმების შესახებ, განსაკუთრებით სახელმწიფო საწარმოებში და საჯარო სექტორში;
• ღია ანგარიშების (დეპოზიტი, პენსია, ანგარიშსწორება) არსებობა კრედიტორ ბანკში;
• იპოთეკური ან მანქანის სესხის მნიშვნელოვანი განვადებით;
• შესაძლებლობა გასცეს რეკომენდაციები, გარანტი ან თანამსესხებელი;
• შესანიშნავი საკრედიტო ისტორია.

როგორ მოვატყუოთ სისტემა და შეიძლება ამის გაკეთება?

მიჩნეულია, რომ ვინაიდან შეფასებას ახორციელებს უსულო მანქანა, მაშინ მისი მოტყუება შესაძლებელია კითხვებზე "სწორი" პასუხების წინასწარ გაცნობით. სინამდვილეში, ეს შორს არის შემთხვევისგან.

კლიენტის ქულების მოდელი აგებულია ისე, რომ ყველა კითხვაზე პასუხის შემოწმება შესაძლებელია შესაბამისი დოკუმენტების გამოყენებით. გარდა ამისა, ბანკები ხშირად ქმნიან მთელ ქსელებს და თავიანთი ჩეკების შედეგებს ერთ საერთო სისტემაში ყრიან. ასე რომ, თუ თაღლითობა გამოვლინდება დამატებითი გადამოწმების პროცესში, მსესხებლის რეპუტაციაზე მსუქანი ჯვარი დადგება. არსად და აღარასოდეს მიიღებთ სესხს.

შეგიძლიათ სცადოთ რეალობის შელამაზება მხოლოდ იმ შემთხვევაშიროდესაც სისტემაში მონაცემები შედის მხოლოდ კლიენტის სიტყვებიდან. თუმცა, ასეთი ბანკის პოვნა საკმაოდ რთულია და ინტერესი იქ იმდენად გამოძალულია, რომ თქვენ თვითონ ნაკლებად სავარაუდოა, რომ იქ სესხის აღება მოინდომოთ.

ქულები და საკრედიტო ისტორია

თუ გავითვალისწინებთ, რომ ჩვენი ქვეყნის მცხოვრებთა ნახევარს უკვე ჰქონდა სესხზე განაცხადის გამოცდილება, მსესხებლის საკრედიტო ისტორიად შეფასების ასეთი მაჩვენებელი გამოდის წინა პლანზე. მას შემდეგ, რაც BKI გარკვეული პერიოდის განმავლობაში დაემატა მონაცემებით მიკროსაფინანსო ორგანიზაციებისა და სხვა მსგავსი ინსტიტუტების მსესხებლების შესახებ, ბაზარზე გამოჩნდა ქულების მოდელები, რომლებიც მორგებულია საკრედიტო ისტორიის არსებობასა და მდგომარეობაზე.

ეს მოდელები აფასებენ მსესხებლებს თანხების გადაუხდელობის ალბათობით, ვადაგადაცილების წარმოშობის, ადრე დაფარული სესხების რაოდენობით და სხვა პარამეტრებით.

გარდა ამისა, ბანკებს სთავაზობენ მომხმარებელთა ინფორმაციის ავტომატურ სერვისს. ამ სერვისის გააქტიურებით ბანკი გაიგებს:

• კლიენტის მიერ სხვა ფინანსურ ინსტიტუტებში ანგარიშების გახსნის შესახებ;
• ახალი სესხების მიღების შესახებ;
• ნებისმიერი შეფერხებების წარმოქმნის შესახებ;
• ახალი მომხმარებლის პასპორტის დეტალები;
• ანგარიშების, საკრედიტო ბარათების და ასე შემდეგ ლიმიტების შეცვლის შესახებ.

ეს კიდევ უფრო დაარეგულირებს ბანკის ქულების სისტემას და მიიღებს მაქსიმალურ ინფორმაციას პოტენციური მსესხებლების შესახებ.