Общеизвестно, что анализ кредитных историй — ключевой элемент в процессе принятия кредиторами решения о выдаче розничных займов. Без анализа данных из бюро кредитных историй, которые «зашиты» в банковские «кредитные конвейеры», не обходится рассмотрение ни одной кредитной заявки. При этом роль кредитных историй в процессе розничного кредитования продолжает расти. Так, в последнее время все больше организаций используют данные бюро кредитных историй не только в рамках процедур принятия решений о выдаче кредитов, но и для повышения эффективности самих этих процедур для более качественной работы с входящим потоком потенциальных заемщиков. Благо, репрезентативность и историческая глубина базы БКИ позволяют это делать, да и аналогов данных столь высокого качества на рынке не существует.

В чем же причина данной тенденции? Прежде всего в изменении ситуации на рынке розничного кредитования в последние годы, в переходе от стратегии по активному наращиванию портфеля розничных кредитов «любой ценой» к более взвешенному подходу к заемщику и процессу предоставления ему кредита. Таким образом, несмотря на то что рыночная парадигма изменилась, процедура принятия решений о выдаче кредитов во многом осталась такой же, как до 2014 года. При этом, как мы видим из рисунка на следующей странице, она, как правило, носит линейный характер.

Действительно, с экономической точки зрения такая схема принятия решения о выдаче кредита имеет свою логику. Для оценки риска кредитору необходимо тратить определенные средства, в то время как отклонение заявки на основе правил минимизирует затраты. Такой подход был весьма распространен у кредиторов: к 2018 году банковские системы правил обросли новыми элементами принятия решений на основе как автоматических, так и «ручных» кредитных процедур. Система правил приобретает все более громоздкий и недостаточно прозрачный характер, а некоторые (иногда и многие) правила срабатывают параллельно.

На этапе развития кредитования в 2012–2014 годах кредиторы не обращали особого внимания на данные «шероховатости», так как все их усилия были сконцентрированы на формировании входящего потока за счет активного маркетинга. Иными словами, привлекаемых «с улицы» клиентов хватало для выполнения планов развития и рентабельности бизнеса. Но с 2015 года ситуация начала меняться, а в 2016-2017 годах кредиторы уже серьезно изучали существующие клиентские базы и находили там вполне работающие точки роста при сохранении относительно низкого «аппетита к риску». В конце 2017 года очередь дошла и до так называемых отказников. Иными словами, кредиторы стали интересоваться тем, что происходит с их потенциальными клиентами, которые подали кредитную заявку, но по тем или иным причинам кредит так и не получили. Актуальным стал вопрос анализа действующих процедур, позволяющего кредиторам оптимизировать свои системы таким образом, чтобы более точно выявлять заемщиков, которых система «выбраковывает». Причем «выбраковывает» не всегда объективно, ориентируясь исключительно на жесткую систему правил, в которую такие заемщики не вписываются.

Собственно, дать ответы на эти вопросы и был призван разработанный в конце 2017 года в Национальном бюро кредитных историй (НБКИ) аналитический отчет «Поведенческий анализ заемщиков после получения отказа».

В состав данного отчета входят следующие данные в агрегированном обезличенном виде:

• календарный месяц, в рамках которого подавалась заявка на кредит, завершившаяся отказом заказчика;
• регион (субъект РФ) выдачи паспорта заемщика;
• получение заемщиком, которому заявитель отказал в выдаче кредита, заемных средств у другого кредитора в течение 30 дней после даты отказа (в формате «да»/«нет»);
• наличие просрочки 30+ через шесть месяцев после выдачи кредита;
• наличие просрочки 60+ через шесть месяцев после выдачи кредита;
• наличие просрочки 90+ через шесть месяцев после выдачи кредита.

Фактически отчет отражает количество кредитов, взятых клиентами в других организациях после получения отказа у кредитора-заказчика (естественно, без указания конкретных клиентов). Как правило, в таких отчетах рассматривается временной интервал в один месяц с даты получения отказа. Иными словами, из отчета можно почерпнуть информацию о данных кредитах с учетом глубины просрочки. При этом в отчете содержатся соответствующие фильтры, позволяющие проводить анализ отказного потока по типам кредитов.

Актуальным стал вопрос анализа действующих процедур, позволяющего кредиторам оптимизировать свои системы таким образом, чтобы более точно выявлять заемщиков, которых система «выбраковывает»

Благодаря отчету кредитор может осуществлять анализ «отказного» потока не только по рынку в целом, но и по референтным группам кредиторов. Зачастую кредитору-заказчику важно понимать, у каких кредиторов получают тот или иной тип кредита его «отказники». Здесь важно отметить, что референтные группы формируются заказчиком только по согласованию с НБКИ. Основное правило — референтная группа должна состоять из трех — пяти организаций сопоставимого уровня бизнеса. Такой подход позволяет избежать раскрытия персонализированной информации о кредитной политике отдельной организации. Следует отметить, что такой же подход по формированию референтных групп используется и при референтном анализе кредитной политики в отчетах НБКИ семейства «Бенчмаркинг».

Таким образом, с помощью данного отчета кредитор-заказчик может получить информацию о поведении граждан после отказа в получении кредита. А это, в свою очередь, даст заказчику «пищу для размышлений» об эффективности собственной системы принятия решений о выдаче кредитов.

Как было отмечено выше, одной из важнейших задач для кредиторов остается повышение эффективности работы с «входящим» потоком. Комплексное понимание возможностей и потребностей не только «своих», но и потенциальных клиентов может помочь кредиторам существенно повысить эффективность работы с ними на всех этапах кредитного процесса — от формирования продуктовой линейки до конкретных правил принятия решения. В результате при регулярном и тщательном анализе кредитор на основе объективной информации имеет возможность корректировать продуктовую линейку и повышать уровень одобрения без потери качества выдачи кредитов. Это ведет к снижению рекламных и маркетинговых затрат кредиторов, повышению уровня лояльности клиентов за счет более объективных и гибких правил и в итоге к получению серьезного преимущества в конкурентной борьбе.