Определение кредитоспособности заемщика является неотъемлемой частью работы коммерческого банка на этапе согласования нового кредита.
Анализ кредитоспособности заемщика на постоянной основе позволяет банку оперативно принимать решения и осуществлять действия, направленные на выполнение заемщиком своих обязательств.
В практике российских и зарубежных коммерческих банков применяются разнообразные подходы к определению кредитного риска частного заемщика, начиная с субъективных оценок кредитными экспертами коммерческих банков и заканчивая автоматизированными системами оценки риска.
Большинство зарубежных банков использует в своей практике два метода оценки кредитоспособности.
1. Экспертные системы оценки, при которых банки осуществляют взвешенную оценку как личных качеств потенциального заемщика, так и его финансового состояния.
2. Балльные системы оценки кредитоспособности клиентов, которые создаются банками на основе факторного анализа. Данная система использует накопленную базу данных "хороших", "удовлетворительных" и "неблагополучных" заемщиков, что позволяет установить критериальный уровень оценки заемщика.
Использование балльных систем оценки кредитоспособности клиентов - более объективный и экономически обоснованный метод принятия решений, чем экспертные оценки.
Несомненное преимущество балльной системы оценки заключается в том, что она позволяет быстро и с минимальными затратами обработать большой объем кредитных заявок, сократив таким образом операционные расходы.
Как правило, под балльной системой оценки подразумевается скоринг.
В российских коммерческих банках наиболее распространенным методом оценки кредитоспособности заемщиков физических лиц является именно скоринговая система оценки.
Скоринг физических лиц представляет собой методику оценки кредитоспособности заемщика, основанную на различных характеристиках клиентов, к примеру: доход, возраст, профессия, семейное положение и т.д. В результате анализа факторов рассчитывается интегрированный показатель, дающий представление о степени кредитоспособности заемщика, исходя из набранных в ходе анализа баллов. И в итоге в зависимости от балльной оценки принимается решение о выдаче кредита и его параметрах либо об отказе в предоставлении кредита.
Привлечение банками для оценки кредитоспособности квалифицированных экспертов имеет несколько недостатков: во-первых, их мнение так или иначе является субъективным, во-вторых, люди не могут оперативно обрабатывать большие объемы информации, в-третьих, оплата высококвалифицированных специалистов сопряжена со значительными расходами. В связи с этим банки все чаще проявляют повышенный интерес к таким системам оценки риска, которые позволили бы минимизировать участие экспертов и влияние человеческого фактора на принятие решений.
В свою очередь, скоринговая система оценки представляет собой математическую модель, с помощью которой банк, опираясь на данные о кредитной истории "прошлых" клиентов, может определить, какова вероятность невозврата по потенциальному заемщику.
Возникает следующая проблема: большинство российских коммерческих банков либо не учитывает причину возникновения плохой кредитной истории у заемщика (возможно, случившейся по независящим от него причинам), либо, опираясь на плохую кредитную историю "прошлых" заемщиков, принимает решение не в пользу потенциального заемщика, не имея возможности выяснить причины дефолта "прошлых" заемщиков в период кризиса. Указанная проблема часто незаметна для банковских работников, но ощутимо отражается на клиентах. Важно не просто учитывать отрицательную кредитную историю заемщика, а тщательно разбираться в причинах ее возникновения.
В этих условиях, а также принимая во внимание плохую адаптируемость скоринговой системы оценки кредитоспособности физических лиц, наиболее целесообразным видится использование экспертной оценки при анализе данных заемщика.
Несмотря на указанные недостатки скоринговых систем, их распространенность в России и очевидные преимущества заставляют задуматься об адаптации скоринга к текущей ситуации в стране.
Различные методики оценки кредитоспособности отличаются друг от друга составом факторов, используемых при оценке общего кредитного рейтинга заемщика, а также подходами к оценке каждого параметра модели и степенью значимости каждого из них. К сожалению, состав факторов в модели не универсален для всех банков и стран, что, в свою очередь, не позволяет мировому банковскому сообществу обмениваться статистикой и совершенствовать свои скоринговые системы.