Časopis: Professional Computing 6/2009
Autor: Martina Dvořáková
Klíčová slova: Skóring, Risk Management, Řízení rizik
Schvalovací systémy bank a dalších finančních institucí, jak je známe, pravděpodobně nepřežijí současné dění a nestabilní situaci. Schvalování bylo doposud totiž založeno na předpokladech neměnnosti, stability a rostoucích trendů ekonomiky.
Skórovací karty, používané ve schvalování především v bankovnictví, vycházejí z historických dat a předpokládají neměnnost parametrů, systémy jsou plně automatizované a rozhodovací stromy fixně nastavené.
Dosavadními trendy ve schvalování úvěrů u finančních institucí byly pojmy jako automatizace, zrychlování a povolování kritérií. Vše směřovalo k vytvoření automatizované černé skříňky, neboli black boxu, jejíž algoritmus byl držený v přísné tajnosti a odvíjel se především od historicky vyvinutých skórovacích karet. Karty se sice čas od času přepočítávaly a ověřovaly, ale to byl tak jediný zásah do vytvořené křehké rovnováhy stojící na předpokladu rostoucí stabilní ekonomiky.
V turbulentní době, jak současnou ekonomickou situaci někteří často a rádi nazývají, ukazuje ale black box svá slabá místa. V době, kdy se situace mění ze dne na den, sílí potřeba transparentnosti, potřeba mít věci pevně pod kontrolou. V souvislosti se schvalováním se objevuje termín white box, používaný doposud především pro „průhledné“ testování. Jeho výhodou vedle transparentnosti je flexibilita, tedy snadnější úprava parametrů, možnost zohlednění aktuálních informací o klientech, o trhu, o firmách v problémech…
Nevýhodou je čitelnost, a tím i větší riziko, že někdo zvenku bude schopný systém obelstít či obejít. Obě tyto vlastnosti, flexibilita i čitelnost, podporují už i tak rostoucí trend v získání a prověření většího množství předkládaných dokumentů a informací o klientech, než bylo obvyklé donedávna - např. potvrzení od zaměstnavatelů o výši aktuálního platu plus šesti minulých, výplatní pásky za tři až šest měsíců, výpisy z bank za poslední tři měsíce, výpis z registru dlužníků, rozšiřování veškerých kontaktních údajů na nejvyšší možnou míru, trendem je také udržování a čištění aktuálních údajů u stávajících klientů.
Informace, informace, informace
Informace jsou nejcennějším vstupem do schvalovacího systému. Resp. přesné a včasné informace jsou tím nejcennějším vstupem, ovšem za předpokladu, že je schvalovací systém dokáže také aktuálně a přesně vyhodnotit. Např. informace o tom, že má člověk pět úvěrů v celkové výši 150 000 korun a pravidelný měsíční příjem 20 000 korun, může být dobrou nebo také zavádějící, nevidíme-li zároveň širší kontext. Jestliže stejný člověk má zároveň na termínovaném vkladu 200 000 korun a vedle toho např. investice v cizí měně v hodnotě dalších 100 000 korun, je situace úplně jiná. Možná si zmíněné úvěry vzal jen proto, že byly výhodné nebo měl své peníze momentálně jinak vhodně uložené. V tomto širším kontextu se ten samý člověk jeví v úplně jiném světle.
Nicméně většina bank v žádosti požaduje vyplnit pouze aktuální výši úvěrů a výši pravidelných splátek, nikoho příliš nezajímají aktiva klienta. Aktivy tu mám na mysli nejen peníze v bankách a případně hmotný majetek, ale např. také schopnost klienta peníze vydělat. V této oblasti se ve skóringu většinou vyhodnocují položky „dosažené vzdělání“ a „počet let v současném zaměstnání“. Ale posuďte sami, zda tyto informace objektivně vypovídají o schopnosti člověka vydělat peníze v období ekonomické krize...
Právě pro správnější vyhodnocení úvěrových případů jsou dnes potřeba komplexnější informace a individuální přístup. Vedle sběru informací je ale nutné hledat také jiná řešení v oblasti zajištění úvěru, pojištění, restrukturalizace úvěru, poskytnutí poradenství a servisu při potížích se splácením včetně možnosti řešení na míru pro klienty v problémech za předpokladu včasné komunikace s bankou apod.
Řízení rizik = obchod a marketing
S vyššími nároky na množství a přesnost informací o klientovi pro schvalování úvěru souvisí také způsob jejich získávání. V širším pohledu na tuto problematiku nám jistě neuniknou souvislosti s dalšími odděleními v bance, která také získávají a využívají klientské informace. Mám na mysli obchod a marketing. Donedávna spolu tato oddělení soupeřila, obchod a marketing měly za úkol prodávat co nejvíce, hledat nové a nové segmenty klientů a doslova je přemluvit, aby si vzali úvěr. Dělaly se „plošné nálety“ na klienty s nabídkami refinancování hypoték, osobních půjček a kreditní karty se pro jistotu posílaly rovnou všem.
Prodejní procesy byly nastaveny invazivně až agresivně. Oddělení rizik na druhé straně ošetřovalo jen ta nejhorší rizika a testovalo, kde si může dovolit trochu povolit.
Východiska eliminace a řízení rizik
Těm dnům je ale konec. Současný trend je přesně opačný. V současné době se obchod a marketing podřizují risk managementu a stávají se jeho prodlouženou rukou. Znalost toho, co se děje na trhu u jednotlivých skupin lidí, neboli segmentů, už neslouží jen pro maximalizaci prodeje, ale především pro poznání zvyklostí, potřeb a životního cyklu těchto potenciálních klientů. Banky nyní kladou větší důraz na retenci (neboli udržení si zákazníků), raději upřednostňují dlouhodobý vztah a znalost současných klientů než boj o nové zákazníky.
Oddělení rizik nyní pracuje velmi podobně marketingu, identifikuje např. skupiny rizikových klientů podle oblasti podnikání zaměstnavatele nebo typického chování. Snaží se identifikovat ty malé odlišnosti, které mohou naznačovat schopnost klienta daný úvěr splatit.
A obchod? Ten je nyní povýšen na výkonné oddělení risku. Otipovává si potenciální klienty, vyptává se na důvody, sbírá co možná nejvíce informací a kontaktních údajů pro případ vymáhání. Velmi často se při schvalování přihlíží k doporučení, nebo nedoporučení obchodního případu, podloženému tzv. soft kritérii. Řízení rizik se dostává do všech zákoutí firmy, do všech distribučních a komunikačních kanálů, prostě všude. Jednoduše s reálnými dopady krize každá firma, včetně bank a finančních institucí, potřebuje větší a větší měrou svá rizika snižovat a efektivně řídit, aby přežila.
SKÓROVÁNÍ
Důležitou informací pro rozhodování o tom, zda přidělit či nepřidělit úvěr novému zákazníkovi je kreditní skóre zákazníka. Toto skóre se počítá pomocí dataminingového modelu z informací uvedených v žádosti o úvěr, z registrů (Bankovní registr klientských informací, SOLUS) a dalších zdrojů (např. demografické profily). Dataminingový model se dívá do historie na klienty, kteří splatili úvěr a kteří nesplatili úvěr, a určuje, jaké vlastnosti mají tyto dvě skupiny shodné a jaké různé. Určuje tedy typické vzory chování, které mohou odlišit dobré klienty od špatných. To provádí pomocí statistických algoritmů jako je logistická regrese nebo rozhodovací stromy. Podle daného modelu pak banka vytváří skóre kartu pro všechny významné proměnné podle principu uvedeného na obrázku. Skóre karta umožňuje přiřadit každému novému klientovi kreditní skóre, které odhaduje šanci, že daný klient nesplatí úvěr. Je-li pro každého nového klienta spočítané skóre, je potřeba nastavit prahovou hodnotu skóre (cutoff), od které již banka bude považovat klienta za špatného. Podmínkou kvalitního dataminingového modelu je stabilní ekonomická situace. Modely předpokládají, že se současní klienti budou chovat shodně jako budoucí klienti a že se ekonomické trendy nezmění. Skóringové modely se musejí aktualizovat a přizpůsobovat měnícím se ekonomickým podmínkám.