Можно ли добиться экономического эффекта от кредитования, превышающего среднесрочные затраты на риск-менеджмент в несколько раз, за счёт улучшения прогнозной силы рейтинговых/скоринговых моделей? Рассказывает Михаил Помазанов, руководитель подразделения валидации Блок «Риски» ПСБ.
Основываясь на статистике обращений за розничными кредитами, уровня отказа, уровня дефолтности заемщиков сегмента внутри банка, уровня дефолтности сегмента в целом по рынку, доли одобрения кредитов ваших отказников у конкурентов, а также маржинальности, возможно оценить дискриминирующую способность вашего риск-менеджмента, риск-политик и экономическую эффективность уровня отказа (уровня cut-off).
Оба инструмента могут быть усовершенствованы путем повышения эффективности процедур, включающих скоринг, корректировки риск-политик.
Например, при оценке популяции заявок допускаются ошибки классификации, когда:
— заявки были отклонены, но обслуживание аналогичных кредитов на рынке у «отказников» не сопровождалось дефолтом;
— было принято положительное решение, но обслуживание кредита сопровождалось реализацией дефолта.
При оценке коммерческой эффективности риск-менеджмента ключевым вопросом становится оправданность точки «отказа» в контексте экономики кредитования исследуемого розничного продукта в банке. Здесь важно выявить оптимальную точку дискриминации для «плохих» и «хороших» заемщиков, которая бы соответствовала уровню потерь, не превышающих маржинальную доходность по кредитному продукту.
Алгоритм оценки основывается на несложных явных формулах, не являясь «черным ящиком». Таргетированные оценки по сегментам помогут установить слабые места бизнеса продуктовых линеек с точки зрения риск-доходности, предоставив «диагностику» к «лечению» или, наоборот, к стимуляции расширения.
Экономический эффект от улучшения дискриминирующей мощности (в т. ч. скоринга) будет выражаться...
Продолжение читайте на https://futurebanking.ru/post/4010
