История появления скоринга и основные недостатки данного подхода подробно разбирались в предыдущем выпуске ThinkBank («БО» №2, 2011). Если резюмировать, то, во-первых, любая статистическая модель базируется на законе больших чисел. Чем меньше выборка, тем выше вероятность «насобирать» отклонения. Допустим, статистика утверждает, что вероятность выигрыша в казино составляет 49%. Это не помешает отдельным игрокам побеждать 100 раз подряд или же, напротив, в 100 случаях непрерывно терять деньги. «Во-первых» — уже достаточно, чтобы банки с небольшой клиентской базой даже не задумывались о скоринге, однако находятся кредитные учреждения, имеющие всего 500 компаний-клиентов и с гордостью заявляющие о намерении его внедрить (реальный случай из российской практики).
Вторая проблема скоринга заключается в том, что он «врет» в приграничной зоне. То есть заемщики с баллом чуть выше точки отсечения считаются качественными и получают кредит, но на самом деле они ничем не лучше заемщиков с баллом чуть ниже этой точки, коих банк счел неблагонадежными. В США эта методологическая ошибка (см. о «проблеме 620» в ThinkBank в «БО» №2, 2011) дала о себе знать во время ипотечного кризиса. Следует добавить, что абсолютно неизвестно, как повели бы себя заемщики, которым банк отказал в кредите (понятно, что речь о тех, кто был близок к точке отсечения, а не о бомжах и безработных). Если в скоринговой модели есть недостатки, приводящие к отсечению хороших клиентов, то исправить ситуацию и скорректировать модель уже невозможно.