Журнал «Компьютерра» № 4 за 31 января 2006 года

После создания истории начинается итеративное построение скоринговых моделей. На каждой итерации устраняются противоречия и корректируются правила. В Deductor:Loans отсутствуют балльные скоринговые методики. Вместо «классики» используются деревья решений и нейронные сети. Эти методы, кстати, делают возможной работу с выборкой, содержащей от пятисот до тысячи элементов. Деревья решений строят модель в виде правил, видоизменяются при внесении в выборку новых примеров, игнорируют несущественные признаки. Нейронные сети предназначены для выявления нелинейных зависимостей между входными и выходными факторами, позволяя дополнить скоринг оценкой вероятности возврата кредита. То есть, грубо говоря, на выходе системы получается не бинарное решение: «отдаст/не отдаст» — «1/0», а «0,53», например. То есть 53 шанса из 100, что кредит будет возвращен.

У компании EGAR можно отметить три продукта, автоматизирующих кредитный скоринг. Первый — EGAR Application Scoring — сочетает анализ исторических данных с применением макроэкономических показателей, что реализуется в модулях ретроспективного скоринга и макроскоринга соответственно. Алгоритмы, используемые при анализе розничных заемщиков, в большинстве своем аналогичны вышеописанным, но есть и ряд других подходов — например, байесовские сети. Банк, внедривший EGAR Application Scoring, получает возможность рассчитывать риски невозврата и досрочного погашения и управления просроченными кредитами с помощью определения лимитов и сроков погашения задолженности. Также система анализирует кредитные сделки с созаемщиками и поручителями и учитывает залоговое качество обеспечения кредита, беря в расчет временной фактор. Кстати, EGAR не только продает систему, но и сдает ее в аренду.

EGAR Behavior & Collection Scoring предназначен для оценки рисков уже выданных кредитов. ПО учитывает график погашения задолженности заемщиком и движение его средств на других счетах. В функциональность системы также включены средства оценки эффективности мер для ликвидации просроченной задолженности (скоринг взысканий).

Третья скоринговая разработка компании — EGAR Market Scoring — предназначена для оценки кредитоспособности юридических лиц. Этот вид скоринга относительно меньше востребован, и соответствующие ИТ-решения представлены на рынке в меньшей степени, нежели ПО, ориентированное на ритейл. И все же о скоринге компаний-заемщиков стоит упомянуть хотя бы на отдельном примере.

EGAR Market Scoring рассчитывает вероятность банкротства заемщика за период кредитной сделки. На основании этих расчетов кредитор может обосновать условия кредитования компании. В качестве входных параметров используются квартальные финансовые отчеты за год и дополнительная информация о бизнесе. На первой стадии оценки система вычисляет финансовые показатели и на их основе выводит базовую среднегодовую вероятность дефолта. Вторая стадия — дополнительная экспертная оценка с выводом поправочного коэффициента к базовой вероятности. Решение о выдаче кредита или предложении альтернативных условий сделки зависит от суммы предполагаемого кредита, залога, надежности обеспечения, длины сделки, кредитной маржи и общих параметров портфеля. Формула для базовой оценки получена из временных рядов котировок акций и облигаций российского рынка ценных бумаг и финансовых показателей сотни открытых компаний. Длина базы составляет два-три последних года.

Оценка может производиться по двум моделям. Первая — Credit Grades — использует идею Роберта Мертона о соответствии рыночной капитализации компании и опциона на покупку компании, цена которого соответствует вероятности неисполнения, то есть банкротства компании на установленном временном периоде. Вторая — модель Bonds Spreads — устанавливает соответствие вероятности невозврата кредита и разности в доходностях между опорными и корпоративными облигациями.

В заключение следует сказать, что автоматизация оценки рисков не заменит «налогопослушности» граждан и солидных зарплат, ежемесячно зачисляемых на счет каждому трудящемуся члену общества. И пока вы сами официально получаете сто долларов, а тратите, скажем, семьсот, нет смысла возмущаться: а почему это мне не дают кредит под пять-шесть процентов годовых, как «у них»? Для собственного спокойствия можете считать высокие проценты по кредитам своего рода подоходным налогом, часть которого достается государству. Ведь гораздо приятнее отдавать деньги, вспоминая симпатичную девушку, которую вы сами и выбрали, предварительно сравнив ее предложение с другими, а не безликому налоговому органу с двадцатизначным номером расчетного счета и кучей странных аббревиатур, вроде КПП, БИК и прочих ОКАПО. Попомните наше слово: внуки еще будут завидовать, слушая рассказы дедушки с бабушкой о временах, когда кредиты были дорогими…

КАФЕДРА ВАННАХА: «Черный ящик» Луки Пачоли

Автор: Ваннах Михаил