В предыдущем анализе мы изложили процесс машинного обучения, который мы провели для «Destacame.cl, компании Catalyst Fund, которая предоставляет альтернативный кредитный скоринг малообеспеченным потребителям в Латинской Америке. Для такой фирмы, как Destacame.cl, инвестиции в алгоритмы прогнозирования кредитного скоринга не представляют никакой сложности. Это неотъемлемая часть их цифрового продукта и бизнес-модели, основанной на данных, и ее можно легко внедрить. Но как насчет обычного финансового учреждения, которое только начинает изучать цифровые или более сложные технологические приложения? Как поставщик финансовых услуг и его руководство должны сопоставить потенциальные выгоды с первоначальными инвестициями в высокотехнологичный кредитный скоринг?
Давайте посмотрим на этот вопрос с точки зрения финансового учреждения среднего размера, которое предоставляет клиентам с низким доходом беззалоговые кредиты. Мы продемонстрируем, что кредитный скоринг оптимизирует три бизнес-уровня, которые улучшают общую прибыль для финансовых учреждений.
НО, ВО-ПЕРВЫХ, КАК КРЕДИТОРЫ ДОЛЖНЫ ДУМАТЬ О СТОИМОСТИ ПРЕСТУПЛЕНИЙ?
Прежде чем мы сможем приступить к моделированию влияния кредитного скоринга, мы начнем с понимания финансового учреждения и работы его бизнеса. Бизнес-кейс обычно «запекает» всевозможные доходы и расходы, связанные с конкретной услугой, предоставляемой финансовым учреждением. Эти входы и выходы распределяются по различным единицам, таким как счета и транзакции, которые можно комбинировать с различными доходами и расходами для получения прибыльности, связанной с деятельностью службы. В следующем случае мы сосредоточимся на элементах, на которые непосредственно влияет кредитный скоринг.
Существует три основных источника финансовых «расходов», связанных с просроченными кредитами:
- Списание безнадежных кредитов. После определенного периода времени и усилий по поиску просроченных кредитов финансовое учреждение должно сделать звонок и признать, что непогашенная сумма кредита является безнадежной. Результатом является потеря капитала и потеря дохода от этого капитала.
- Отсроченный процентный доход. Когда клиент пропускает платеж, ожидаемый денежный поток как по основной сумме, так и по процентам задерживается. В то время как некоторые финансовые учреждения имеют возможность взимать проценты за каждый день просрочки, те, у кого менее сложные системы управления портфелем, могут рассчитывать только на возврат первоначальной суммы. Проценты временно не выплачиваются, так как основная сумма долга не приносит активного дохода.
- Расходы на обслуживание просрочек. По сравнению с обслуживанием текущего кредита просроченный кредит требует значительных затрат времени и усилий. Чтобы вернуть кредит, сотрудники на местах и сотрудники финансового учреждения часто должны неоднократно приезжать к клиенту, а иногда даже выезжать в другие части страны, чтобы разыскать заемщиков, которые буквально сбежали с деньгами. Любые судебные разбирательства добавляют еще больше расходов.
Финансовые учреждения должны договариваться об этих компромиссах при управлении затратами. Некоторые кредиторы проявляют настойчивость и пытаются работать с просроченными клиентами до двух лет. В конечном итоге они могут вернуть кредиты, которые другие списали бы, но они несут значительные расходы в процессе возврата. Менее настойчивые кредиторы рискуют сигнализировать потенциальным клиентам, что «легко» уйти от невыплаты.
Ниже представлено моделирование части бизнес-модели, созданной BFA для анализа влияния кредитного скоринга во время взаимодействия с Destacame.cl. Цифры репрезентативны для финансового учреждения среднего размера, предоставляющего микрокредиты, с немалой проблемой неплатежей.
КАКОВЫ ПОСЛЕДСТВИЯ ПРЕСТУПЛЕННОСТИ?
После того, как мы смоделируем описанные выше спецификации просрочек и списаний, мы найдем влияние на экономическое обоснование следующим образом:
Для данного моделирования базовый сценарий демонстрирует, что влияние просрочек имеет одинаковую величину (от 1,4 до 3 процентов) для всех трех рычагов «издержек». Убытки от списания больше, чем от недополученного процентного дохода. Выплата процентов осуществляется частями P+I в начале жизненного цикла кредита, и кредиторы фактически возвращают основную сумму долга в конце цикла. Кредиты также имеют тенденцию становиться просроченными позже в их жизни. Перспектива потери средств в результате списания должна считаться столь же значительной, как и потеря средств из-за упущенного дохода. Этот феномен потери основной суммы долга часто недооценивается на практике, поскольку основное внимание часто уделяется доходу, упущенному в результате просрочки платежа, и затратам на погашение этих кредитов. Наконец, расходы на обслуживание просроченных кредитов уменьшают чистую прибыль портфеля на целых 3%, а не только просроченные кредиты.
КАК КРЕДИТНЫЙ СКОИНГ ВЛИЯЕТ НА БИЗНЕС-ОБОСНОВАНИЕ КРЕДИТНОГО ПРОДУКТА?
Для количественной оценки кредитоспособности процесс оценки кредитоспособности финансового учреждения рассматривает, среди прочих факторов, предыдущую кредитную историю, стабильность доходов и соответствующее финансовое поведение. Он использует методы, которые варьируются от логистической регрессии до случайных лесов, и каждому новому или существующему клиенту в конечном итоге назначается вероятность невыполнения обязательств. Эта оценка обычно сочетается с должной осмотрительностью на местах, и только после этого финансовое учреждение принимает решение о предоставлении кредита.
Интуитивно мы видим, как кредитный скоринг помогает финансовому учреждению сократить все три «затраты», снижая общий уровень просроченных кредитов. Кредитный скоринг должен определять лучший пул клиентов по кредиту в начале кредитного цикла, что приводит к более или менее рискованному бизнесу для кредитора.
КРЕДИТНЫЙ ПОРТФЕЛЬ С ДЕФОЛТОМ И КРЕДИТНЫЙ СКОИНГ
Теперь мы расширяем базовый случай с помощью алгоритма оценки кредитоспособности из модели. Мы предполагаем, что истинная положительная скорость (TPP) или чувствительность составляет 50 процентов. То есть 50 процентов кредитов, которые в конечном итоге становятся просроченными, идентифицируются как просроченные. Это число находится в диапазоне от 35 до 65 процентов для TPP развернутых моделей кредитного скоринга.
Влияние надлежащего кредитного скоринга охватывает все три рычага «издержек», поскольку оно снижает уровень просрочки в целом и приводит к сокращению всех затрат, связанных с просрочкой, а также к сокращению количества просроченных кредитов.
КРЕДИТНЫЙ СКОИНГ — КОНКРЕТНОЕ ВЛИЯНИЕ НА «ЗАТРАТЫ»
Как и ожидалось, большинство расходов в модели кредитного скоринга уменьшаются вдвое. Учитывая параметры, это также приводит к тому, что чистая приведенная стоимость (NPV) становится положительной, предполагая, что дисконтированные денежные потоки от продукта стали положительными — четкий и привлекательный стимул для надлежащего кредитного скоринга.
Обратите внимание, что сокращение не составляет точно 50 процентов по всем направлениям, поскольку ежемесячное воздействие каскадируется, основные платежи задерживаются, а просрочка требует повторных контактов.
СЛЕДУЮЩИЕ ШАГИ ДЛЯ ОРГАНИЗАЦИЙ, ВНЕДРЯЮЩИХ АЛГОРИТМЫ КРЕДИТНОГО ОЦЕНКИ
Ориентируясь на ссуды, подверженные просрочкам, при приобретении и устраняя значительную их часть, кредитный скоринг помогает организации учитывать все три «затратных» рычага, связанных с безнадежными ссудами — отложенный доход, затраты на восстановление и списания. Тем не менее, мы часто видим обсуждение влияния инструментов кредитного скоринга машинного обучения на первое, иногда на второе и редко на третье. Поставщикам финансовых услуг следует помнить обо всех трех аспектах, поскольку их влияние часто бывает примерно одинакового порядка.
Таким образом, кредитные организации могут расширить это упражнение двумя способами:
- Примените алгоритм прогнозирования по кредитам, чтобы определить те, которые в конечном итоге будут списаны. Иногда бывает так, что клиенты, чьи кредиты списаны, имеют другой профиль, чем те, кто просто отстает на какое-то время. Хирургическое нацеливание на эти кредиты позволит уменьшить списание в дополнение к тому, что происходит пропорционально за счет смягчения последствий просрочки.
- Сбросить точку перегиба, когда просроченные кредиты предназначены для списания. Этот переломный момент обычно наступает, когда учреждения решают, что больше «не стоит» гоняться за просроченным кредитом. Как отмечалось ранее, при этом есть два основных соображения: сколько стоит погоня за кредитом и какой сигнал он посылает заемщикам, если усилия по взысканию ослабляются. Имея возможность в целом сократить, а также точно определить стоимость восстановления по сравнению со стоимостью списания, а также потенциальное влияние сигнализации, организации могут принять решение удвоить или уменьшить расходы на восстановление, потому что общее снижение просроченной задолженности дает ей передышка для этого.
Catalyst Fund ускоряет многообещающие инклюзивные финтех-стартапы и стимулирует инновации в области финансовой доступности на развивающихся рынках при поддержке Gates Foundation, JPMorgan Chase & Co и сотрудничества компаний Accion Venture Lab, Omidyar Network, Gray Ghost Ventures, Quona Capital и Rockefeller Philanthropy Associates.
Оставайтесь на связи, подписавшись на список рассылки Catalyst Fund и присоединившись к Inclusive Fintech Group on LinkedIn.
Если вам понравился этот пост, порекомендуйте его, нажав ❤.
