Статистический подход - линейная регрессия

4. Объявление о розыске

В приведенном постере дается объявление о розыске двух мошенников, которые выдавали себя за в действительности существующих клиентов банка Wells Fargo из Калифорнии и Аризоны, представляя в банк подложные документы - водительские удостоверения и карты социальной страховки, в результате чего им удалось совершить крупное хищение с клиентских счетов. Только за информацию, которая поможет в их розыске или аресте, банк готов заплатить до $2,5 тыс. Реальные суммы вознаграждения в зависимости от экономической и социальной опасности преступников колеблются в диапазоне от $1 тыс. до $2,5 млн.

В США эти меры доказали свою высокую эффективность, ежегодно за счет сообщений по таким объявлениям ФБР удается раскрывать до 5-7% преступлений с задержанием преступников.
Существует, правда, и другой, на первый взгляд негативный, аспект таких объявлений - банк фактически признает, что его система безопасности небезупречна. Однако в современных условиях для большинства клиентов это и так является очевидным, поэтому мы полагаем, что они отнеслись бы с пониманием и поддержкой к подобным инициативам отечественных банков.

Скоринг

С точки зрения управления рисками работы банка с картами скоринг предназначен в первую очередь для управления рисками кредитования (кредитный скоринг) и выявления/предотвращения мошенничества. Что касается самого термина скоринг, то он означает математический подход, с помощью которого на основании набора известных (или измеряемых) характеристик объекта прогнозируется определенная искомая характеристика, которую на момент оценки прямо измерить невозможно, при этом намеренно избегается поиск каких-либо причинно-следственных связей.
Прежде чем перейти к собственно кредитному скорингу, стоит вкратце обратиться к истории развития скоринга как подхода к решению практических задач классификации и сегментации.

История скоринга

Исторически скоринг как подход был впервые использован в биологических исследованиях во второй половине 30-х гг. XX в. для сортировки объектов, которые было невозможно рассортировать на основании какого-либо одного признака, а другим способом или сильно затруднено, или даже невозможно. Так сортировались черепа (по принадлежности одному или другому племени) и луковицы ирисов (по принадлежности тому или иному сорту). Первоначально использовался линейный статистический подход - линейная регрессия. Идея была достаточно проста: измерялись доступные параметры или характеристики уже отсортированных объектов, затем на основании статистических регрессий выделялись отдельные наиболее значимые параметры - т.е. те, которые с наибольшим эффектом разделяли изучаемые объекты.

Следующим шагом было построение статистической рейтинговой таблицы (или матрицы) (scorecard), в которой каждому значимому параметру придается определенный вес или счет (score) в зависимости от его величины, а затем определяется сумма этих счетов или баллов для конкретного объекта. Знаки и значения при составлении рейтинговой таблицы выбираются так, чтобы большим положительным значениям соответствовало желаемое положительное качество (например, принадлежность племени А), а меньшим - отрицательное (например, принадлежность племени Б). Оказалось, что, несмотря на то что ни один отдельно взятый параметр или характеристика не позволяют провести сколько-нибудь надежное разделение, в совокупности объекты же с суммарным счетом более величины а с достаточной вероятностью (например, 95%) относились к племени А, объекты с суммарным счетом менее значения б с достаточной вероятностью относились к племени Б, и определенное количество объектов со счетом между б и а было невозможно рассортировать с достаточной надежностью.
Естественно, требовалось соблюсти все необходимые условия для построения таких рейтинговых таблиц: правильный выбор исходных групп для обучения, проверка построенной рейтинговой таблицы на тестовой группе (где принадлежность уже известна) и только потом - использование ее для сортировки объектов с неизвестной принадлежностью.
Скоринг весьма широко используется в естественно-научных исследованиях (в том числе в социологии и антропологии), а также в бизнесе - прежде всего в маркетинге и особенно в прямых продажах (таких, как торговля по каталогам с целью определения, кому именно следует рассылать каталоги для обеспечения наиболее эффективного результата продаж*(127)).

В последнее десятилетие скоринг интенсивно используется операторами мобильной связи как для решения маркетинговых задач, так и для определения риска ухода или переключения клиента, его доходности и т.д.

Кредитный скоринг

Кредитный скоринг - это использование скоринговых решений в процессе кредитования, причем как физических лиц, так и юридических (особенно предприятий малого и среднего бизнеса).
Первостепенная задача, которую решают при кредитовании с помощью скоринга - это управление рисками.
Приоритет формулировки концепции кредитного скоринга обычно отдается Дэвиду Дюрану, который в своем исследовании, опубликованном в 1941 г. в National Bureau of Economic Research, использовал 7200 хороших и плохих кредитных историй займов с регулярным погашением, предоставленных 37 фирмами. Он применил критерий хи-квадрат (chi-square) для выявления характеристик, которые заметно различали плохих от хороших, и разработал индекс эффективности, предназначенный для демонстрации того, насколько эффективна данная характеристика для дифференциации степени риска (хороший/плохой) среди заявителей на кредиты. Затем он воспользовался дискриминационной функцией для разработки моделей кредитного скоринга.
Статистическая методология, предложенная Дюраном, далеко не сразу завоевала США. Одним из ограничений было то, что для понимания метода требовалась квалификация профессионального математика.
Spiegel - большой американский ритейлер - весьма рано начал использовать кредитный скоринг. Другой такой фирмой стала Household Finance Corp. Уже в 1946 г. ее президент Е.Ф.

Вандерлик разработал Credit Guide Score для оценки новых заявителей, однако внедрение шло с трудом (впоследствии менеджеры его филиалов признавались, что они сначала выдавали кредиты, а потом подгоняли баллы, чтобы оправдать принятое решение).
Вполне понятно сопротивление внедрению скоринговых моделей со стороны кредитных инспекторов, не желавших быть замененными компьютерами. В конце концов экономическое давление вместе с развитием компьютерной техники в конце 60-х - начале 70-х гг. привело к дальнейшему совершенствованию эмпирических скоринговых моделей и постепенному их внедрению.

Использование кредитного скоринга для кредитных карт

С появлением в конце 60-х гг. кредитных карт и банки, и другие эмитенты поняли полезность кредитного скоринга. Большое количество клиентов, подающих заявки на кредитные карты каждый день, сделало невозможным - ни экономически, ни с точки зрения трудозатрат - никакое другое решение, кроме как автоматизация принятия решения о кредитовании. При использовании кредитного скоринга эти организации быстро обнаружили, что эта методика является существенно более надежным прогнозом, нежели экспертные оценки (процент дефолтов снизился на 50% и более).

Виды кредитного скоринга

Как правило, выделяют минимум три области применения кредитного скоринга:
скоринг заявлений (application scoring);
поведенческий скоринг (behaviour scoring);
скоринг по взысканию (collection scoring).
Скоринг заявлений - это определение кредитоспособности (уровня риска дефолта) заявителя при принятии решения о предоставлении кредита на основании данных, доступных в момент подачи заявления, - информации собственно из заявления, собственных данных кредитной организации, данных из кредитного бюро, а также других доступных баз данных (например, по утерянным паспортам).
При этом принимается не только решение о предоставлении кредита, но и о размере и условиях кредитования.
После того как кредит выдан, необходимо отслеживать его использование и возврат. И если в случае кредитов с фиксированными условиями (например, разовый целевой потребительский кредит на шесть месяцев) все условия известны заранее и основным для кредитора является полное возвращение кредита с процентами в срок, т.е. ключевым является определение кредитоспособности клиента на момент выдачи кредита, то для кредитной линии - в том числе револьверной кредитной карты - ситуация отличается коренным образом. Неизвестно, как клиент будет пользоваться кредитом - сразу выберет весь кредитный лимит или только его часть, как будет возвращать - сразу все или только минимальный установленный платеж, и не изменится ли его кредитоспособность через шесть месяцев или через год.

И это - область поведенческого скоринга, где под этим названием на самом деле скрывается целый набор решаемых задач.
В первую очередь это оценка риска просрочки платежа и/или невозврата и определение тех действий, которые необходимо предпринять, - в этом поведенческий скоринг переходит в скоринг по взысканию (collection scoring).
Следующей задачей, решаемой в рамках поведенческого скоринга, является определение доходности/убыточности клиента для кредитной организации.

Интересные записи

Содержание раздела