Оценка заемщика в новых условиях

Таким образом, с одной стороны, мы видим классическую задачу по оптимизации, конечной функцией которой может быть или максимальная прибыль, или рост портфеля (клиентской базы), или совокупность этих и ряда других конечных переменных. С другой стороны, сам процесс требует не только знания математики, но и экспертизы практически всех кредитных процедур, возможностей IT-инфраструктуры, а также максимально точных знаний о заемщиках.

Относительная простота первой стороны процесса создания эффективного риск-менеджмента приводит к феноменологическим процедурам: мы замечаем статистическую переменную, которая влияет на то значение, которое мы пытаемся предсказать. Например, вероятность дефолта заемщика через определенное время после получения кредита. Компонуем эти переменные с определенными весами и получаем скоринговую карту или формализуем переменные в системе правил по принятию решений. Наблюдая за скоринговой картой и системой правил, мы замечаем новые явления, вносим их в свои модели, усложняем их, добиваясь тем самым лучшей прогнозной силы. Конечно, усложняющиеся процедуры требуют все больших средств на их поддержание и актуализацию, но при достаточной квалификации «рисковиков» и аналитиков все работает хорошо.