Основные задачи скоринга заключается в том, чтобы выяснить, в состоянии клиент выплатить кредит или нет.

Суть ее состоит в том, что банки определяют число основных параметров, которые на взгляд банка в полной мере должны характеризовать заемщика с точки зрения оценки риска кредитования и если заемщик удовлетворяет этим параметрам, то банк может приступать к выдаче кредита данному заемщику.

В России применение скоринговых систем началось сравнительно недавно и, видимо, поэтому среди российских банков сразу появились желающие просто внедрить западные системы и получить преимущество на рынке кредитования, не задумываясь о том, адаптированы ли данные системы к российской действительности. Без знания особенностей скоринга говорить об эффективности применения (окупятся ли средства, потраченные на приобретение системы) у нас разработанных на западе систем нельзя.

Идея метода изначально основывается на использовании кредитной истории заемщиков прошлых лет для оценки риска невозврата кредита потенциальным заемщиком. Для этой цели на основе исторических данных и множества характеристик заемщика строятся математические модели, с помощью которых и осуществляется последующая оценка. Простейшей реализацией модели скоринга является взвешенная сумма различных характеристик заемщика, получившийся интегральный показатель затем сравнивается с выбранным пороговым значением, на основе чего и принимается решение о выдаче или невыдаче кредита. Эта простейшая реализация хорошо отражает суть скоринговой оценки - разделение заемщиков на две группы: кому давать кредиты, а кому - нет.

Таким образом, сама суть скоринговой системы достаточно проста. Однако за внешней простотой скрывается ряд «подводных камней»[33].

Первый «подводный камень» скоринга - это сложность в определении, какие характеристики следует включать в модель, и какие весовые коэффициенты должны им соответствовать. Именно от выбора исходных данных в большей степени зависит качество итоговой оценки и, в конечном счете, эффективность оценки риска и доходность кредитного портфеля. К этой проблеме имеется несколько подходов, классическим подходом является, безусловно, обучающая выборка компаний-клиентов, о которых уже известно, хорошими заемщиками они себя зарекомендовали или нет. Размер выборки не является проблемой в западных странах, однако в нашей стране для разработки действительно эффективной системы нужны исторические данные по выданным кредитам, для этого нужно выдать кредиты, для этого нужна скоринговая система. Получается замкнутый круг, для нормального функционирования скоринговой системы необходимо иметь определенный размер выборки, опираясь на которую можно делать вывод о кредитоспособности заемщика. Но эта выборка в свою очередь берется как раз из скоринговой системы. Поэтому необходимо затратить определенное время и путем проб и ошибок начинать накопления информации, которая ляжет в основу скоринговой системы, адаптированной к российской действительности.

Основная идея оценки риска основана на том, что в качестве «характеристик» потенциального заемщика в пространство исходных факторов должны быть включены такие параметры, которые присутствуют у любого юридического лица. Отсюда и делается, казалось бы, вполне логичный вывод - такие параметры есть, и это финансовые индикаторы. Вот это второй «подводный камень»: так как по своей сути финансовые индикаторы отражают характеристики потоков денежных средств предприятия и вычисляются на основе данных отчетности, то они достаточно сильно коррелированны, то есть взаимосвязаны между собой. А коррелированность пространства факторов риска не может не сказаться на качестве итоговой оценки, причем, естественно, в худшую сторону, так как пространство просто уменьшается - из множества финансовых коэффициентов можно составить всего несколько агрегированных параметров, которые и будут «настоящими» входными данными скоринговой системы.

В современной российской практике в основном используется подсчет рейтинговых баллов на основе финансовой отчетности предоставляемой заемщиком, этой процедуре уделяется особое внимание при оценке кредитоспособности заемщика. При расчете рейтинговых баллов в основу положены финансовые коэффициенты, которые как уже говорилось ранее, имеют один, но очень значительные минус - это их коррелированность. Исходя их этого, можно сделать вывод о том, что современной российской банковской практике кредитоспособность заемщика определяет как-то однобоко, анализируя на основе математических и финансовых методах только количественные показатели деятельности предприятия, все остальные стороны деятельности предприятия, его качественные показатели анализируются исходя из субъективного заключения экспертов или кредитных инспекторов банка.

Результат использования количественных и качественных показателей в совокупности будет несоизмеримо выше, так как данные будут в большей степени характеризовать заемщика, не только на основании данных его финансовой отчетности, но и с учетом других факторов, таких как состояние отрасли, в которой ведет бизнес предприятие - потенциальный заемщик, степень диверсифицированности бизнеса и т.д.

Но существует в связи с этим и ряд проблем, которые будут иметь место при внесении качественных показателей в систему скоринга. Как определить тот необходимый минимум или то количество показателей, которые будут в действительности отображать реальное положение того или иного заемщика.

Безусловно, все перечисленные «подводные камни» скажутся на результатах в полной мере. Хотелось бы еще раз подчеркнуть, что изначально целью скоринговой системы является только отнесение потенциального заемщика к одной из двух групп - «хороший» или «плохой», и скоринг не ставит перед собой цель сравнивать заемщиков одной из этих групп между собой. Однако при неправильном выборе исходных факторов риска или при неучете значимых факторов мы вполне можем столкнуться с ситуацией, когда в пространстве итоговых оценок не выделяются две группы компаний («хорошая» и «плохая») или даже с ситуацией, когда выделяются три и больше групп.

Исходя из всего выше сказанного, можно сделать следующие выводы:

- Приобретение нашими кредитными организациями готовой западной скоринговой системы не решит проблемы с оценкой кредитоспособности и есть ли смысл покупать неадаптированные зарубежные системы;

- Точность итоговой оценки в очень большой степени зависит от исходных данных;

- Коррелированность пространства факторов риска ухудшает итоговую точность оценки (из-за снижения фактической размерности пространства исходных данных). К тому же огромные ошибки в итоговых оценках дают право говорить о том, что для скоринга юридических лиц в качестве исходных данных одних только финансовых коэффициентов недостаточно.

Теоретически, для разработки действительно эффективной системы скоринга необходима значительная выборка компаний за несколько лет с уже известными результатами (вернули / не вернули кредит) и «обучение» системы на этой выборке, но в России подобной статистики пока просто не существует. Использовать «готовые» западные системы, в свете всего вышесказанного, - это далеко не выход.