Что такое скоринг: принцип действия и тонкости работы программы

Что такое кредитный скоринг – оценка кредитоспособности заемщика

Банки и микрофинансовые организации в процессе своей деятельности сталкиваются с рядом рисков, снижение уровня которых достигается путем применения кредитного скоринга. Специальные скоринговые модели помогают кредиторам оценивать заемщиков на разных стадиях действия кредитного договора.

Что такое кредитный скоринг?

Скоринг возник от английского термина «score», что в переводе на русский язык означает «счет». Кредитный скоринг — это система оценки потенциальных и действующих клиентов, в основу которой вкладываются статистические данные. Путем сопоставления статистических данных компания принимает то или иное решение.

Скоринговые модели применяются кредитными и микрофинансовыми организациями, точками, занимающимися pos-кредитованием, страховыми компаниями и сотовыми операторами. Изначально система оценки рисков использовалась на стадии принятия решения по заявке на кредит или заем. После того, как потенциальный заемщик заполнил анкету, все указанные им данные анализируется компьютерной программой, которая присваивает клиенту определенное количество баллов.

Для чего нужен кредитный скоринг?

Задачи скоринговой модели сводятся к одному — оценить уровень рисков кредитора на каждой стадии действия кредитного договора. Финансовые организации широко применяют практику приема онлайн-заявок на свои продукты. Это удобно и кредиторам, и потенциальным заемщикам. Первые — принимают предварительное решение в течение нескольких минут, вторые — получают возможность подавать заявки без посещения офиса организации.

Такая схема взаимодействия стала возможной после внедрения в деятельность организаций кредитного скоринга. Именно компьютерная программа, а не живой человек, принимает предварительное решение по заявке. Таким образом, заведомо неблагонадежные клиенты отсеиваются на стадии обработки онлайн-заявки. Подобный подход существенно снижает затрату ресурсов компании, а также экономит большое количество времени, так как кредитный скоринг пропускает ко второму этапу оформления кредита или займа только тех клиентов, которые соответствуют требованиям организации.

Как работает кредитный скоринг?

Скоринговая программа — это компьютерный софт, которые организации используют в целях автоматизации принятия решений по заявкам. Если учитывать, что у двух банков могут быть совершенно разные требования к клиентам, то логично, что скоринговая оценка кредитоспособности ими настраивается так же по-разному. Работает система следующим образом:

  1. Банк (иная финансовая организация) вводит в программу статистические данные — возраст, социальное положение, место проживания, требования к состоянию кредитной истории, трудовая занятость, размер постоянного дохода, семейное положение, и прочие.
  2. Обрабатывая заявку, скоринговая программа сопоставляет требования кредитора с данными, указанными заемщиком по заявке.
  3. По итогу рассмотрения заявки система присваивает потенциальному клиенту определенное количество баллов.

По каждому кредитному предложению организация выставляет минимальное количество баллов — планка, разграничивающая кредитоспособных и не кредитоспособных клиентов. Если по результатам рассмотрения заявки скоринговая программа выставляет оценку ниже заданного минимума, выносится отрицательное решение. И наоборот, если итоговый балл выше, заявка автоматически одобряется. Человеческий фактор в данном процессе практически не задействуется.

Благодаря такому распределению клиентов, до специалистов финансовой организации доходят заявки только от потенциально надежных клиентов, с которыми, впоследствии, может быть заключено кредитное соглашение.

Виды кредитного скоринга

Скоринг кредитного риска используется банками не только на стадии рассмотрения решения по онлайн-заявкам. Система применяется и после заключения договора с заемщиком. Финансовая организация заинтересована в том, чтобы изучать поведение клиента до полного погашения задолженности по кредиту. По этой причине применяются разные виды скоринговых моделей.

Application-scoring

Дословно термин с английского переводится как «скоринг заявки». Эта та самая модель, которая применяется на стадии обработки заявки на кредит или заем. Это наиболее распространенный вид кредитного скоринга, который выставляет первичную оценку кредитоспособности потенциального заемщика. Модель анализирует анкетные данные клиента, и выставляет балл, рассчитанный на основе статистических данных. По результатам данного анализа выносится положительное или отрицательное решение.

Collection-scoring

Применяется при работе с проблемными клиентами на предмет возврата просроченной задолженности. Эта модель скоринга актуальна на первых стадиях взыскания (Soft-collection), а также и после передачи дела заемщика коллекторскому агентству (Hard-collection). Суть этого вида кредитного скоринга заключается в применении конкретных шагов в процессе возврата задолженности. По статистике примерно 40% заемщиков, вышедших на просрочку, погашают долг до подачи иска в суд, либо до получения кредитором судебного приказа. Такая система мер воздействия на заемщика получила наименование collection-scoring.

Behavioral-scoring

Этот вид принято называть еще и «скорингом поведения». Его применение целесообразно по договорам с возобновляемой кредитной линией. С ее помощью кредитор оценивает поведение клиента на протяжении определенного промежутка времени. В частности, первостепенное значение здесь имеет возможное изменение материального положения заемщика, а также его действия в процессе пользования продуктом. Наибольшее распространение модель получила в сегменте выпуска кредитных карт — кредитный лимит повышается или понижается в зависимости от того, какие результаты покажет behavioral-scoring.

Fraud-scoring

В отличие от остальных моделей скоринга, которые работают самостоятельно, fraud-scoring применяется в связке с каждой из них. Основное предназначение модели заключается в статистической оценке и выводе вероятности мошеннических действий со стороны клиента. Наиболее актуально ее применение на стадии обработки онлайн-заявки — вкупе с application-scoring.

Какие данные потенциального клиента влияют на оценку кредитоспособности?

Оценивая потенциального клиента, скоринговая модель работает с теми данными, которые в нее заложены кредитором. Программа оценивает характеристики заемщика, выставленные в качестве требований по конкретному кредитному продукту. Непосредственно на уровень кредитоспособности влияют следующие факторы:

  • Кредитная история — содержит сведения, от которых в основном и зависит предварительное решение.
  • Возраст и социальное положение — студентам, пенсионерам, родителям в декрете и прочим категориям населения с неустойчивым финансовым положением оформить кредит сложнее, чем всем остальным.
  • Наличие и отсутствие опыта сотрудничества с кредитором, в адрес которого подается заявка — ранее добросовестно погашенные обязательства перед банком признаются большим плюсом при рассмотрении повторных заявок.
  • Данные, которые клиент готов предоставить при подтверждении заявки на кредит — справка по форме банка, квитанция 2-НДФЛ, копия трудовой книжки, выписка по счету, открытому в сторонней кредитной организации.

–>

Что такое скоринг и можно ли обмануть банк при выдаче кредита

Что такое скоринг и почему раньше обмануть банк было проще

Само слово скоринг произошло от английского «score» — подсчет очков. В ситуации с банками кредитные учреждения ведут «подсчет очков», оценивая платежеспособность клиентов. Пару десятков лет назад процесс занимал до нескольких суток, сегодня даже одобрение ипотечного займа можно получить в течение пяти минут. Причина проста — из процесса оценки платежеспособности заемщика почти исключен человек. Именно поэтому ситуации, когда можно попросить одноклассника, работающего в банке, замолвить словечко, чтобы получить кредит, сегодня практически исключены. Решение принимает машина, причем сами сотрудники банка в основной своей массе имеют лишь приблизительное понятие, какие данные оценивает система.

Читайте также:
Можно ли оформить ипотеку на долю в квартиру и в каком банке

Сегодня наличие эффективного скоринга — в прямом смысле вопрос выживания для банков. О том, что несколько десятков самых слабых организаций могут покинуть рынок уже в этом году, говорят многие эксперты. Совершенствование скоринга — это фактор, который напрямую будет влиять на прибыльность банка. Собственно, скоринг и был придуман для того, чтобы сократить число дефолтов и распознать платежеспособных клиентов среди тех, кто на первый взгляд кажется проблемным.

Как банк «считает очки»

Основную информацию о потенциальном заемщике, с которым банк никогда не имел дела, он получит из анкеты. Ее предлагают заполнить как в бумажной форме, так и в электронном виде на сайте банка.

Чем больше сумма кредита, тем больше сведений захочет знать о вас банк. Если для оформления потребкредита банку достаточно минимальных данных, то анкета для ипотечного займа включает вопросы о наличии высшего образования, количестве детей, а иногда и о наличии судимости.

Но это далеко не вся информация, которой будет оперировать банк.

Начисляя баллы, скоринговая система запросит информацию в кредитном бюро, сверится с базами должников, а в некоторых случаях обратит внимание и на профиль в соцсетях. К примеру, в США банки в том числе оценивают, насколько часто человек выкладывает в соцсетях фото в нетрезвом виде.

По словам Анастасии Усковой, гендиректора финтех-платформы «Фаст Ривер», технологии скоринга у нас и за рубежом существенно не отличаются. Разница только в массиве данных, которые попадают в прицел скоринговых программ из открытых источников и предоставляются самим клиентом. И в России, и в Европе, и в Китае в скоринг могут попадать не только данные из соцсетей потенциальных клиентов, но даже история поисковых запросов, если те не скрыты настройками приватности. «Но на европейском континенте существуют законы, ограничивающие и регламентирующие сбор данных — например требования обезличивать данные, хранить в зашифрованном виде или уведомлять клиентов о том, какая личная информация о них анализируется банком», — уточняет Ускова.

В Китае скоринг настолько популярен, что муниципальные и частные платформы, среди которых есть мессенджеры, маркетплейсы, платежные системы, и даже приложения для знакомств и заказа такси, знают о вас все и обязаны передавать государству имеющиеся у них данные. На их основе составляется социальный рейтинг граждан, который определяет их благонадежность и ложится в том числе в основу банковского скоринга.

Все современные технологии так или иначе помогают банкам совершенствовать скоринговые системы. Так, почти у всех есть гаджеты с привязанными к ним аккаунтами в социальных сетях, мессенджерах и почтовых сервисах, а также приложения, которые позволяют ставить геолокацию и отмечать другую информацию. К слову, банки получают и информацию о том, сколько и как регулярно вы платите за связь и прочие сервисы.

Отдельно Алексей Перепелкин, руководитель отдела аналитики «BMS Law Firm» отмечает мобильные банки, приобретающие все большую популярность. Их анализ также помогает оценить модель поведения потенциальных заемщиков. Для российских банков существенным прорывом в построении скоринговых моделей стал доступ к данным об официальных доходах россиян от ПФР, отмечает Сергей Григорян, специалист по банковскому сектору, партнер аналитической компании «ЕваБета Россия». Сейчас финансовые организации анализируют клиентов более чем по нескольким сотням параметрам. Вся информация буквально от рождения до смерти уже практически доступна банкам, которые стали гораздо более тщательно выбирать клиентов.

Как совершенствуются скоринговые модели?

Представители банков утверждают, что уделяют большое внимание совершенствованию скоринговых моделей и скоринговых систем. При этом в пресс-службе банка «Хоум Кредит» РБК Трендам уточнили, что в основном ведут работу в двух направлениях:

  1. Совершенствование качества моделей. Речь идет об активном использовании сложных моделей машинного обучения, дающих лучший результат по предсказанию дефолта клиента.
  2. Скорость разработки и реализации. «Здесь мы говорим, например, о внедрении и использовании таких платформ, как MLflow, Predictor Engine. Они необходимы для сокращения времени разработки модели, уменьшения влияния человеческого фактора (неизбежного с ручными запусками), увеличения скорости успешного внедрения моделей», — уточнили в «Хоум Кредит».

Банки явно не экономят на внедрении более эффективного скоринга, и этому есть простое объяснение. В беседе с РБК Трендами Николай Переславский, сотрудник департамента экономических и финансовых исследований CMS Institute, заверил, что вложения в систему проверки заемщиков будут окупаться достаточно быстро, особенно с учетом текущего положения вещей в стране.

Речь идет о том, что на фоне падения реальных доходов до уровня 2009 года общая долговая нагрузка россиян (отношение суммы платежей по кредиту к доходам заемщика) составила почти 12% по состоянию на конец первого квартала 2021 года. При зарплатах в регионах не выше ₽30 тыс. средняя сумма потребительского кредита превысила ₽300 тыс., а ипотечного — ₽3 млн. На этом фоне вычислить потенциально проблемного заемщика — задача непростая, но Переславский утверждает, что система стала определять неблагонадежность доходов заемщика лучше, прогнозируя возможные риски заранее. По данным, которыми оперирует эксперт, по ипотечному кредитованию процент отказов в текущем году приблизился к 50%, а по потребительским кредитам показатель достиг 75%.

А нужен ли человек?

Прогнозируя будущее скоринговых систем, некоторые эксперты высказывали смелую гипотезу о том, что в будущем возможно будет полностью исключить участие человека из этого процесса. Рассуждая на эту тему с РБК Трендами, Сергей Григорян, специалист по банковскому сектору, партнер аналитической компании «ЕваБета Россия», тоже допустил такую возможность с учетом того, что сегодня в большинстве случаев алгоритмы работы программного обеспечения создаются человеком. Уже потом на их основе делается ПО, которое самостоятельно собирает определенные данные и делает вывод о платежеспособности того или иного клиента.

«В данный момент мы еще не дошли до того уровня развития технологий, когда можно совсем обойтись без участия человека в создании самих моделей/алгоритмов. Но в перспективе ближайших десяти лет вполне возможно появление скоринговых моделей, созданных искусственным интеллектом», — допускает Григорян.

Представители банков в своих прогнозах о полной роботизации скорингового процесса более сдержаны. С одной стороны, в пресс-службе Московского кредитного банка заверили, что в ряде клиентских сегментов и продуктов уже применяется процесс принятия кредитных решений без участия человека. С другой же, пока нет алгоритмов, способных оценивать субъективные факторы, в отличии от человека. Для некоторых видов ссуд (например кредиты для бизнеса), непредвзятость системы может, напротив, привести к упущенной выгоде для банка.

По заверениям Переславского из CMS Institute, у скоринговых систем есть некоторая предвзятость к фрилансерам и владельцам МСБ, из-за чего они периодически выдают ошибочные решения в пользу или не в пользу одобрения займов некоторым людям. При этом ни для кого не секрет, что искусственный интеллект способен быть предвзятым из-за заложенных в него данных даже со способностью алгоритма к самообучению. Процентное соотношение одобренных кредитов у мужчин и женщин разнится примерно на 15% в пользу мужчин. За рубежом можно встретить примеры не только гендерной, но и расовой дискриминации.

Читайте также:
Ипотека в 2021 года по указу Путина - новый закон

На текущем этапе алгоритмы и технологии должны облегчить сотрудникам принятие финального решения, но полностью заменить риск-менеджеров они не смогут. Даже самую автоматизированную систему необходимо постоянно поддерживать и дорабатывать. Так что пока банки не готовы полностью отдать вопросы скоринга на откуп машинам.

Как обманывали банк раньше и можно ли это сделать сейчас

Как правило, необходимость «обмануть» банк возникает, если вы хотите получить кредит, имея статус неблагонадежного заемщика, или размер кредита заметно превышает сумму, на которую вас готов кредитовать банк.

Самый ходовой способ, который чаще всего использовали для обмана банка раньше, — иметь в банке «своего» человека, который мог закрыть глаза на «липовую» справку о доходах, содействовать завышению лимита или «не заметить», что у заемщика, который является единственным кормильцем в семье, пятеро иждивенцев.

Сегодня, когда человеческий фактор во многих скоринговых процессах сведен до минимума, лучше даже не пытаться «обмануть» скоринг в банке, так как там есть отдельные антифрод-алгоритмы, и любое нетипичное поведение может показаться системе подозрительным. В реальности большинство банков ограничивают число возможных корректировок со стороны клиента. Более того, большое количество попыток получения кредита в одном и том же банке приводит к ухудшению кредитной истории.

А вот попытаться улучшить свой имидж в банке, зная немного о том, как работает скоринг, можно. Для этого есть вполне легальные способы.

«Помните, что основной информацией для скоринговых систем являются данные о получаемых доходах и расходах, о кредитной истории. Доход должен быть официально подтвержден, а в разрезе трат не должно быть ничего подозрительного — избегайте крупных импульсивных покупок», — советует Ускова из «Фаст Ривер». Эксперты департамента риск-менеджемента ОТП Банка рецепт сформулировали еще проще: «Исправьтесь и верните все долги, а также помогите банку понять, что вы можете оплачивать свой новый займ».

Как улучшить свой кредитный рейтинг

  • Быть честным

Среди рекомендаций, которые дает ОТП банк, — совет подтвердить зарплату, которая позволяет вам потянуть кредит или предложить в качестве залога квартиру или машину — это гораздо упрощает выдачу кредита. Антон Рогачевский, начальник отдела онлайн-продаж «Морского банка», советует не забывать, что скоринговая система слепа к человеку. С ней вы не сможете обсудить, почему тот или пункт некорректен. Тут все очень просто: небольшое отклонение от программы срабатывает как стоп-фактор, и автоматически выносится отказ. Именно поэтому, заполняя анкету для банка, так важно правильно внести данные, которые система сможет сверить с имеющимися в ее доступе базами. Ошиблись с годом рождения или неверно указали возраст ребенка — система может решить, что вы намеренно вводите ее в заблуждение. Кстати, это одна из причин, по которой нельзя исключать человеческое звено из цепочки принятия решений.

  • Не зацикливаться на одном банке

В разных банках используются разные скоринговые модели, которые банкиры хранят в строжайшем секрете, поскольку от них напрямую зависит эффективность бизнеса. Поэтому иногда, но редко, самый простой способ обойти систему — обратиться в другой банк. Бывает, что один единственный фактор — к примеру, наличие нескольких несовершеннолетних детей — может стать стоп-фактором для одного банка и совсем не смутить другой.

  • Узнать свой кредитный рейтинг

Если кредитная история имеется, и у вас есть основания полагать, что она подпорчена, для начала нужно понять, насколько велики ваши шансы. Запросить кредитную историю и кредитный рейтинг можно бесплатно дважды в течение календарного года. Сделать это проще всего с помощью портала Госуслуги, где можно выбрать кредитное бюро из предложенного списка.

Из присланных данных можно будет понять, есть ли отметки, которые необходимо закрыть или оспорить для улучшения рейтинга. Для этого нужно будет подать заявление о внесении изменений или дополнений в бюро кредитных историй, где хранится его история.

  • Исправить кредитную историю

Если же исправлять нечего, повысить ваши шансы помогут новые займы, считает Переславский из CMS Institute. И это как раз тот самый случай, когда помогут даже ссуды в МФО или небольшие потребительские кредиты в банках или точках продаж. Эксперты советуют купить в кредит что-то из мелкой бытовой техники, на что вам даже не нужно было брать кредит при иных обстоятельствах. Важно помнить, что кредитную историю и рейтинг помогут выправить именно платежи без просрочек и в полном объеме. При этом эксперты советуют не брать для этих целей займы выше ₽10 тыс. «Разумеется, это может повлечь за собой определенные расходы в виде процентов, но другого легального варианта для восстановления своей репутации перед банками, увы, пока нет», — говорит Переславский.

  • Вступать в диалог с банком

Первое, с чего советуют начать клиенту улучшение кредитной истории в пресс-службе Московского кредитного банка, — реструктуризировать все текущие просроченные суммы платежей и далее вовремя осуществлять погашение по действующим кредитам в соответствии с графиком. Чем дольше заемщик будет демонстрировать своевременное погашение действующих займов, тем лучше будет формироваться его кредитная история.

  • Завести кредитную карту

Получить ее достаточно легко: как правило, банки не проводят глобальных проверок, особенно если лимит небольшой. То же касается всевозможных карт рассрочки и так далее. «Получить их может практически каждый, даже в ТЦ или магазине. При этом, если вы активно пользуетесь такими картами и своевременно вносите по ним платежи, ваша кредитная история (КИ) улучшается», — советует Григорян из «ЕваБета Россия».

  • Закрыть небанковские долги

Помимо просрочек по займам, в вашей кредитной истории отображаются все остальные долги: неоплаченные штрафы, ЖКХ, алименты и тому подобное.

  • Открыть депозит в банке, в котором вы хотите взять кредит

Этот вариант подойдет не тем, у кого кредитная история испорчена окончательно, а скорее тем, кто хочет, чтобы ему одобрили большую сумму займа. Банк видит деньги на счету клиента, и его рейтинг в глазах финансовой организации повышается.

Какой бы из способов исправления испорченной кредитной истории вы ни выбрали, нужно настроиться на то, что в среднем на это уйдет от 15 до 30 месяцев.

Читайте также:
Удержание из заработной платы по исполнительному листу: основные правила

А вот если вам предлагают обмануть банк за деньги — перед вами мошенники.

Зачем нужен хороший кредитный рейтинг?

Чем более надежным заемщиком вы выглядите в глазах банка, а именно его скоринговой системы, тем лучшие условия по займу вам предложат и тем больше денег согласятся дать в кредит. «По оценке НБКИ, для автокредита с хорошей процентной ставкой кредитный рейтинг заемщика должен быть не менее 500 баллов из 800, а с показателем в 400 баллов можно рассчитывать только на микрозаймы», — приводит пример Переславский. Как правило, кредиты под залог имущества одобряются даже с низким кредитным рейтингом, но регулярный платеж по ним может быть на 2–4 процентных пункта выше рынка, что может фактически сделать такой кредит неподъемным. Поэтому в идеале лучше потратить полгода-год на восстановление кредитного рейтинга, чем серьезно переплачивать по процентам при низких показателях оценки банком, советует эксперт.

Страшное слово «Скоринг», или то, что вы давно хотели, но боялись спросить

Риск-технологии начали серьезно развиваться в России с 2008 года. Буквально 5 лет назад индустрия была еще совсем «зеленой», а сегодня сделала колоссальный рывок. Мы часто слышим о том, что финансовым организациям работать с рисками важно и нужно, однако, все же большое количество людей и компаний не совсем понимают специфику такой работы. Этот гайд станет отличным обучающим материалом для всех и позволит разложить вопросы по полочкам.

Скоринг (от англ. scoring — подсчет очков в игре) — это модель классификации клиентской базы на различные группы, если неизвестна характеристика, которая разделяет эти группы, но известны другие факторы, связанные с интересующей нас характеристикой. Существует много разных скорингов, которыми пользуются компании, но самым главным для банков и МФО остается application scoring, то есть «заявочный» скоринг, который происходит на момент подачи заявки клиентом на получение кредитного продукта. Цель данного инструмента заключается в управлении кредитным риском, а именно максимально точном отделении тех, кто вернет деньги, от тех, кто не сможет этого сделать.

Для решения задачи скоринга в базовом виде могут использоваться простые классификаторы, допустим, является ли клиент пенсионером, отвечают ли по указанному рабочему номеру и многие другие. Понятно, как эти факторы влияют на риск и какие правила из этого могут вытекать: например, скидка пенсионерам как хорошим клиентам и отказ в выдаче неработающим заемщикам. При этом мы понимаем, что чем больше получено данных и чем качественнее эта информация, тем больше можно построить различных правил. Но с увеличением количества данных растет сложность их обработки, и правила органичным образом преобразуются в математические модели.

Очевидное для крупных организаций оказывается не самым очевидным для небольших. Далеко не все МФО пользуются услугой запроса данных из БКИ, чего же говорить о других источниках. Почему так происходит?

Некоторым не хватает базовых знаний, они не знают с чего начать и не понимают, как вообще это может помочь. Другим, кто понимает основы, также известно, что построить хороший скоринг сложно — нужен хороший риск-менеджер, а это дорого и непонятно как оценить эффективность его работы. Третьи вообще опасаются участвовать в процессах передачи и получения данных. Например, еще несколько лет назад, многие, в том числе и крупные МФО, боялись передавать свои данные даже в БКИ. Сейчас же закон обязывает передавать данные о клиентах, и ни о каких инцидентах рынок не слышал. Причин может быть много, хотя на вопрос, кому нужен качественный скоринг, то уверенно отвечу — всем.

Во-первых, все смотрят на показатель просроченной задолженности или попросту «просрочку». В банковском секторе есть устоявшаяся методология и соответствующие виды просрочки — portfolio NPL (доля плохих займов в портфеле, говорит о качестве текущего портфеля), FPD/SPD (отсутствие первого или второго платежа, помогает находить мошеннические кредиты), 90+ dpd in a year (просрочка более 90 дней через год после выдачи займа, чаще всего используется для построения и оценки скоринговых моделей).

На данный момент на рынке МФО все по-разному считают просрочку и адаптируют под свои продукты на схожих принципах. Соответственно, для оценки работы скоринга используют ту же методологию — просрочку по поколениям, так называемый «винтажный» или «когортный» формат. Суть его заключается в том, чтобы посмотреть, как выдачи определенных периодов ведут себя через какой-то фиксированный промежуток времени. Такой формат завоевал довольно широкую популярность, потому что при его использовании очень удобно увидеть, когда произошли те или иные изменения в процессе кредитования.

Во-вторых, вместо показателя просрочки можно использовать «рекавери рейт», то есть долю всех оплат по отношению к выдачам в «винтажном» формате. Проще говоря, выдав 100 рублей, сколько компания вернет с них с учетом основного долга, уплаты всех процентов штрафов и пеней. Данный показатель уже давно используется для поколенческого анализа в мире и набирает популярность на российском рынке. Дополнительно о его популярности говорит то, что, начиная с 2017 года, этот показатель можно встретить в запросах на предоставление статистики от Банка России к МФО.

Соответственно, если просрочка падает, а «рекавери рейт» растет при сохранении объемов выдач — компания начинает больше зарабатывать. Это утверждение верное, но оно не единственное. Чтобы разобраться, нужно понять, за счет чего скоринг может увеличивать доходы организации.

1. Отказывать клиентам, на которых компания теряет деньги.

Почти любой скоринг можно улучшить, добавив данные и хорошую модель. Это поможет найти в клиентской базе «плохих» клиентов, которые до этого «прятались» среди других. Существенное улучшение скоринговой модели поможет определить 10-20% текущих действующих клиентов, у которых «рекавери рейт» значительно ниже 100. То есть в этом сегменте вы не зарабатываете, а занимаетесь благотворительностью для мошенников и самых неблагонадежных заемщиков.

2. Одобрять некоторым клиентам, которым компания сейчас отказывает.

Почти все МФО используют много стоп-факторов — простых условий, после которых не производится выдача займа. Примером может служить ограничение возраста заемщика 21 или 25 годами. Всем известно, что чем моложе заемщик — тем в среднем выше шансы у него не вернуть займ. Но не стоит всех ставить «под одну гребенку». Может быть, он регулярно оплачивает платежи, полноценно работает несколько лет и обладает другими факторами «хорошего» клиента. Скоринг поможет найти таких клиентов и не отказывать им по ряду стоп-факторов.

3. Одобрять различные суммы.

Многие МФО недооценивают важность этого метода. Он менее интерпретируемый, поэтому удобнее всего изучить его на примере инфографики, из которого станет понятно, насколько больше можно заработать, просто перераспределив суммы между скоринговыми интервалами.

Читайте также:
В каком случае родственники обязаны выплачивать кредит за должника

Первый — не самый простой способ — развивать свою систему оценки рисков, подключать много источников данных, делать ретроспективные тесты и самим строить модели. Подходит для крупных проектов с высокими объемами ежемесячно обрабатываемых заявок. Требует больших инвестиций на время набора персонала и организации системы управления рисками. При этом дает максимальное качество.

Второй — для быстрого начала — получать скоринг от БКИ или от другого источника данных, предоставляющего скоринговый балл отдельно для банков и МФО. Сейчас крупная тройка БКИ (НБКИ, Эквифакс, ОКБ) имеет полную линейку таких продуктов и постоянно их улучшает. Начать работать достаточно просто, к тому же это может сразу дать высокий прирост в эффективности. Сложности могут только быть, когда нужно объединять данные нескольких бюро или источников, и если нет риск-менеджера или даже просто человека с математическим образованием, готового разбираться в вопросе.

Третий — воспользоваться услугами сервисов, предоставляющих готовую агрегированную скоринговую оценку — например, scortech.ru, scorista.ru. Эти проекты знают, что нужно заказчику, их модели проверены на миллионах заявок и подходят для всех, кроме, пожалуй, лидеров рынка, обладающих большими объемами данных и собственной укомплектованной командой, хорошо знакомой со спецификой бизнеса данной конкретной организации.

Помимо прямой выгоды для участников рынка развитие скоринговых систем очень важно для целей снижения социальной напряженности и увеличения финансовой доступности. «Хорошие» заемщики не должны платить за «плохих», и «хорошему» заемщику всегда должен быть одобрен кредит или займ, а тем, кто не сможет исполнить свои обязательства в срок, должны быть ограничены в предоставлении услуги. Мы искренне верим в это, поэтому заложили тезис в миссию нашей группы компаний: создавать услуги и технологии, чтобы сделать финансы доступными.

Что такое скоринг, зачем он нужен и как работает: простыми словами о проверке потенциальных заёмщиков банком или МФО

Здравствуйте, дорогие читатели моего блога. Сегодня я расскажу вам о том, что такое скоринг, скоринговые баллы и объясню, как они влияют на возможность получить кредит в банке или микрозайм.

Перед обращением в банк для получения кредита, человеку следует предварительно взвесить шансы на одобрение заявки. И если вероятность отказа велика – исправить ситуацию в свою пользу.

Для проведения анализа потребуется узнать скоринговые баллы. И хотя у каждого финансового учреждения разработаны свои алгоритмы проверки, некоторые факторы остаются неизменными. Чтобы правильно провести расчёт важно знать, что такое скоринг и как он работает.

  1. Что такое скоринг и каких видов он бывает
  2. Виды скоринга
  3. Скоринговые баллы
  4. Кто использует скоринг и для чего
  5. Какие данные нужны для проведения скоринга
  6. Как работает скоринг и как проходит подсчет баллов
  7. Как узнать свои баллы
  8. Что может испортить скоринговые баллы и как их поднять
  9. Причины низких баллов
  10. Как поднять
  11. Плюсы и минусы системы
  12. Заключение

Что такое скоринг и каких видов он бывает

Банки дают кредиты с целью получения выгоды. За пользование заёмными средствами каждый клиент выплачивает определённый процент, из которого складывается доход банковского учреждения. И, чтобы доход не потерять, кредиторы стараются сотрудничать только с благонадёжными заёмщиками.

Чем больше платежеспособных людей воспользуются услугами, тем выше прибыль банка. Именно для этого была создана система скоринга. Она предназначена для того, чтобы в автоматическом режиме отклонить заявки на кредит тем, кто с большой вероятностью не сможет вернуть долг.

Итак, что такое скоринг? Скоринг – это система проверки потенциальных заёмщиков по выбранным критериям. Метод применяется в сфере банковского кредитования и при выдаче займов в МФО (микрофинансовые организации).

Само слово «скоринг» (или score) в переводе с английского означает – счёт, оценка, рейтинг. Что значит скоринговый рейтинг начисляется баллами, которые получает заёмщик при проверке. Чем он выше (больше баллов), тем выше шанс на одобрение заявки.

Если раньше скоринг проводился полностью в ручном режиме, то сейчас процесс автоматизирован. Данные клиента вносятся в базу, где осуществляется их проверка при помощи специального ПО.

На результат проверки может повлиять абсолютно любой фактор из жизни человека. Например, большую роль может сыграть наличие или отсутствие детей. Если семья полная и имеет двух детей, их балл будет выше, чем у матери, самостоятельно воспитывающей одного ребёнка.

Виды скоринга

Чтобы провести быструю проверку человека банки используют специальные программы. Крупные организации пишут их сами, другие пользуются готовыми решениями. Но, сведения о том, как именно работает система, тщательно скрываются. Кстати, видов скоринга всего два: социодемографический и FICO.

Давайте рассмотрим оба вида скоринга и узнаем, что это такое простыми словами:

  1. Социодемографический.

Как становится понятно из названия системы, её принцип заключается в социальной проверке человека: возраст, место работы, доход, семейное положение. Сведения вносятся на основании заполненной анкеты. В редких случаях требуется подтверждение соответствующими документами. Социодемографический метод используется в том случае, если человек впервые обращается в банк и не имеет КИ.

Эффективный инструмент для измерения риска невыплаты долга заёмщиком. Проверка проводится на основании данных, хранящихся в БКИ (бюро кредитных историй). Скоринговый балл выставляется в пределах от 300 до 850. При этом высокий шанс одобрения начинается с 650 баллов. Если же рейтинг ниже данного показателя, возможно потребуется улучшить КИ или взять займ в МФО (чего делать крайне не советую, банки к такому относятся отрицательно и шанс получить хороший кредит в будущем станет практически равным нулю).

Кроме этого, в своей деятельности банки применяют «кредитный скоринг просрочек» и «скоринг мошеннических действий». Первый запускается, когда заёмщик допускает просрочки по платежам (по количеству полученных данных принимается решение об обращении в суд). Второй проверяет сведения о заёмщике, ищет недостоверные данные (если такие находятся, банк отказывает в выдаче кредита).

Скоринговые баллы

Итогом скоринговой проверки является начисление скоринговых баллов. В зависимости от их количества, банком принимается решение об одобрении или отклонении заявки на кредит.

Если полученное значение находится в пределах нормы, но не достигает нужного показателя, заявка может быть отправлена на рассмотрение кредитному специалисту. Он ещё раз проверяет сведения о человеке из анкеты, делает запрос в БКИ, при необходимости звонит поручителю или работодателю потенциального заёмщика. Если в процессе дополнительной проверки специалист не находит факторов, говорящих в пользу клиента, он принимает решение об отказе.

Кто использует скоринг и для чего

Чаще всего скоринг применяется в работе МФО. Так как таких организаций стало очень много, им важно сохранить каждого клиента. Сделать это можно только при помощи быстрой обработки заявок. При этом требования к заёмщикам у таких компаний гораздо ниже, чем в банках, а значит и скоринговая система работает быстрее. Риск невозврата средств при этом компенсируется высокими процентами по займу.

Читайте также:
Банкротство ИП: порядок и нюансы судебной процедуры

Банковские организации также применяют скоринг. Здесь это нужно, чтобы быстро и комплексно проверить человека, что сделать в ручном режиме не всегда возможно.

Кроме этого, скоринговая система применяется в страховании и каршеринге. Инструмент позволяет оценить риски при заключении договора и подсчитать вероятность положительных и отрицательных ситуаций для компании.

Какие данные нужны для проведения скоринга

Скоринг – это сложный инструмент. В своей работе программа берёт для рассмотрения множество различных факторов, касающихся клиента. Кроме того, банк может дополнить систему собственными показателями. Поэтому говорить о том, что именно будет учитываться очень сложно.

Тем не менее, существует стандартный перечень того, какие сведения банк может запрашивать для скоринга:

  1. Пол и возраст человека.
  2. Семейное положение и наличие детей.
  3. Образование, место работы.
  4. Стаж на последнем месте работы, общий стаж.
  5. Размер заработной платы, наличие дополнительного дохода.
  6. Кредитная история (текущие и закрытые кредиты).
  7. Долги перед государством (например, неоплаченные налоги).
  8. Судимость.

Если человек оформляет кредит в офисе банка, кредитный специалист вносит в базу скоринга и другие сведения, исходя из собственной оценки. Например, делает пометки о внешнем виде, неадекватном поведении, наличии неприятного запаха. На основании этих данных также может быть сформирован отказ по скорингу.

Как работает скоринг и как проходит подсчет баллов

Получив анкету от клиента на получение займа, банк начинает её проверку. В первую очередь рассматриваются данные, которые уже есть в системе, а также указаны в анкете – заявлении. Если этих сведений недостаточно, банковская организация направляет запрос в БКИ.

Условно всю процедуру можно описать так:

  1. Человек заполняет заявку на кредит и отправляет её в банк.
  2. Система обрабатывает полученные данные и добавляет к проверке информацию из собственной базы или БКИ.
  3. Подсчитываются скоринговые баллы.
  4. В спорных ситуациях заявку изучает кредитный специалист.
  5. Потенциальный заёмщик получает результат: отказ или одобрение.

Отрицательный ответ по заявке не означает, что деньги теперь не получить. Возможно, в другом банке система покажет высокий балл. Скоринг кредитной истории представляет собой сложные математические вычисления и работает по разному алгоритму в разных учреждениях, поэтому предугадать результат невозможно.

Как узнать свои баллы

Узнать свои скоринг-баллы можно в любом БКИ. На 2020 год таких организаций в России больше 10. Самая крупная – НБКИ (Национальное бюро кредитных историй).

Кроме того, аналогичную услугу предоставляют специальные сервисы в интернете. За небольшую сумму человек может заказать КИ, и посмотреть скоринговые баллы.

Пошаговая инструкция по работе с сервисом:

  1. Выбрать сайт, предлагающий услуги по предоставлению КИ. Важно обращаться только к проверенным ресурсам, чтобы не столкнуться с мошенниками и не потерять деньги.
  2. Зарегистрироваться в системе. Необходимо указывать достоверные данные, чтобы получить реальный результат.
  3. Оплатить услугу.

Результат будет направлен письмом на электронную почту или размещён в Личном кабинете.

Что может испортить скоринговые баллы и как их поднять

Даже если человек предоставил полный пакет документов, подтвердил свою платежеспособность, его скоринговый балл может быть низким.

Причины низких баллов

Такое возможно по следующим причинам:

  1. Возраст. Благонадёжными считаются заёмщики от 25 до 50 лет.
  2. Дети. Если в семье много детей, значит у них постоянно высокие расходы.
  3. Работа. Когда человек работает не по специальности, есть вероятность, что он может уйти с должности.
  4. Кредиты. Наличие других кредитов, просрочки понижают баллы.
  5. Недостоверные данные. Если человек допустил ошибку при заполнении анкеты, система может посчитать это намеренным сокрытием информации.

Некоторые банки снижают баллы тем, у кого нет кредитной истории. В этом случае можно совершить покупку в кредит какого-нибудь дешевого товара (плеера, телевизора) в магазине. Выплатив вовремя долг, отметка появится в БКИ, а банк больше не сможет понизить вам баллы.

Как поднять

Способы поднятия коэффициента скоринга:

  1. Заключение брака.
  2. Погашение имеющихся задолженностей (в том числе налогов, услуг ЖКХ и др.).
  3. Открытие вклада в банке.

Чтобы иметь высокий скоринговый балл необходимо следовать установленным банком требованиям. Изучить их можно на сайте финансовой организации.

Иногда в БКИ заносятся данные, которые не соответствуют действительности и влияют на оценку. Узнать об этом можно самостоятельно, сделав соответствующие запросы. Дальше остаётся только направить обращение, чтобы информация была изменена.

Плюсы и минусы системы

Единственный минус подобной оценки кредитоспособности заёмщика заключается в том, что она проводится программой, без участия человека. За основу берутся только сухие факты, на которые невозможно повлиять. Если кредитного специалиста можно убедить в обоснованности получения кредита, то с машиной такой ход не пройдёт.

Основной плюс – это скорость. Программа гораздо быстрее проводит обработку информации, чем если бы это делал человек. Поэтому и решение по кредиту приходит почти моментально. При этом банк доверяет инструменту, и, если клиент получает высокий скоринговый балл, ему предлагаются максимально выгодные условия.

Заключение

Подводя итог, на вопрос о том, что такое скоринг, можно сказать, что это эффективный инструмент банковской деятельности. Благодаря системе максимально снижаются финансовые риски. Главное помните, что обмануть банк невозможно. Недостоверная информация в анкете будет сразу замечена скорингом. Поэтому лучше потратить лишние полгода, чтобы улучшить показатели, изменить КИ.

Спасибо, что дочитали. Если информация была вам полезна, пожалуйста, подпишитесь или сделайте репост статьи себе в социальные сети. Буду очень благодарен. Удачи!

Скоринг лидов: предсказываем будущее сделки

Небольшая компания знает своих клиентов наперечет, а менеджеры могут посвящать время каждому из них. Если поток потенциальных клиентов растет и времени уже не хватает, как понять, готов ли клиент к сделке и как распределить силы между сделками?

Скоринг лидов — способ оценить потенциал сделки по исходным данным лида. В этой статье расскажем, почему бизнесу нужен скоринг, посмотрим, какие параметры оценки лидов можно использовать в разных нишах, и покажем, как настроить скоринг лидов на примере AmoCRM.

Содержание

Что такое скоринг лидов

Скоринг (от англ. scoring – «счет») пришел из банковской сферы. Чтобы выдать кредит, банк рассчитывает надежность заемщика, учитывая кредитную историю и финансовое положение. Надежному клиенту быстро дадут кредит с мягкими условиями возврата; ненадежному либо откажут, либо назначат «драконские» проценты.

В интернет-маркетинге скоринг лида — это оценка клиента на готовность к сделке. Например, сколько раз он заходил на сайт, оставил ли контакты, подписался ли на рассылку. За каждое действие дается балл, из этих баллов считают итоговую оценку. Чем выше оценка — тем «теплее» клиент и выше вероятность, что он готов купить.

Читайте также:
Формы и виды кредитов: особенности и подводные камни

Зачем нужен скоринг лидов

Скоринг может сэкономить силы и время менеджеров, организовать работу при жестком цейнтноте, оценить качество источников лидов и эффективность работы отдельных продажников.

Оптимизация процессов

Скоринг сокращает время на оценку лидов. Достаточно установить базовые условия качества лида и вес этих условий в итоговой оценке. Менеджер заводит заявку в CRM и отмечает галочками базовые условия, а скоринг считается автоматически. Во время жизни лида оценка меняется — достаточно лишь указать дополнительные критерии.

Благодаря скорингу силы распределяются эффективнее. Лиды после оценки автоматически поступают к нужным специалистам. Например, если клиент по оценке уже готов к покупке — это квалифицированный лид, им займется отдел продаж. Если оценка пока низкая — это маркетинговый лид, с ним продолжит работать отдел маркетинга, постепенно разогревая до продажи.

Оценка источников

Скоринг поможет оценить конверсионность источников заявок. Например, канал в Телеграме дает 100 лидов ежемесячно, нативная реклама в тематических изданиях — 50. Кажется, что есть смысл вкладываться в канал. Но при скоринге выясняется, что лид с «нативки» гораздо перспективнее, чем из Телеграма.

Анализ эффективности работы

Один менеджер стабильно показывает результаты ниже, чем другой. Прежде чем увольнять неэффективного сотрудника, нужно проанализировать лиды, которые к нему попадают. Возможно, проблема не в качестве работы, а в качестве лидов — это покажет скоринг.

Какие могут быть критерии для скоринга лидов

В каждой нише важны свои параметры скоринга. Для наглядности посмотрим три примера для компаний разной тематики.

Скоринг для онлайн-школы

Чтобы понять, что клиент готов к покупке или, наоборот, хочет получить только бесплатный контент, нам нужно оценить такие параметры:

  • валидные контактные данные;
  • просмотр информации о платных курсах;
  • регистрация на ознакомительные вебинары;
  • время, проведенное на вебинаре;
  • беседа с менеджером.

Скоринг для интернет-магазина

Квалифицированный, «теплый» лид для интернет магазина — регулярно заходит на сайт, смотрит одну и ту же товарную категорию, открывает и просматривает рассылки. Значит, оцениваем такие параметры:

  • частота заходов на сайт;
  • количество просмотров одной товарной категории;
  • просмотр условий доставки;
  • открываемость рассылок;
  • количество кликов в письме;
  • периодичность покупок;
  • средний чек.

С помощью системы Automation 360 от SendPulse можно настроить мгновенные нотификации для менеджеров, когда пользователь совершает определенные действия в письме. Это удобно, если действия в рассылках — ваш основной показатель скоринга.

Скоринг для b2b (крупная долгая сделка)

Определяем серьезность намерений в b2b сделках. Адекватно ли заполнены контакты того, кто общается со стороны клиента (может ли он принимать решения по сделке), насколько тщательно изучили коммерческое предложение, потянет ли клиент ценовую категорию услуг. Можно определить такие условия:

  • внятные контактные данные — имя, телефон, название компании;
  • должность контакта, он ли ответственный за сделку;
  • прочтение коммерческого предложения;
  • переход на сайт из коммерческого предложения;
  • контакт с менеджером;
  • задача полностью по профилю компании;
  • клиент знаком и согласен с расценками;
  • время перехода на следующий этап сделки.

Важно! Анализируйте свои параметры скоринга. Считайте конверсии по маркетинговым и квалифицированным лидам — если разница незначительная, корректируйте параметры и смотрите, меняется ли конверсия. Так вы сможете понять, какие лиды для вас самые выгодные.

Как автоматизировать скоринг лидов

Рассмотрим пример скоринга лидов в AmoCRM. Вводная в курс дела:

  1. В Amo нет лидов — в систему сразу заводятся сделки. Мы будем рассматривать скоринг сделок, но по тому же принципу можно поступать с лидами в других CRM. Если вы еще не завели такую систему, посмотрите наш вебинар «Как выбрать CRM для своего бизнеса».
  2. Все персонажи в сделках вымышленные, любое совпадение случайно, цены приблизительные

Заходим на страницу сделок, кликаем на «Настроить воронку». Здесь можно настроить этапы воронки продаж, но нас интересует скоринг. Кликаем на «Настроить» в маленьком блоке скоринга в нижнем левом углу, всплывает окно с настройками.

Активируем скоринг и настраиваем формулу расчета с помощью переменных. Пока что у нас есть только переменная А, которая определяется этапом сделки. Присваиваем каждому этапу нужное количество баллов:

Базовая настройка скоринга в AmoCRM

Теперь разберемся, как добавить в формулу новые переменные. Для этого нужно добавить параметры к сделке. Возвращаемся на канбан-доску со сделками и заходим в любую сделку, кликнув по ее названию.

Текущий балл скоринга отражается в цветном квадратике под названием сделки. Эта сделка находится на этапе принятия решения, а значит, пока получает четыре балла — во столько мы оценили этот этап. Чтобы добавить другие важные параметры, кликаем на «Настроить»:

Баллы скоринга и настройки в карточке сделки

Здесь мы можем добавить параметры либо в блоке «Основное», либо создать новый блок, нажав на плюс в пунктирном квадрате. Сделаем в блоке «Основное». Здесь нужно выбрать:

  • этап воронки, на котором в сделку должен быть добавлен параметр;
  • название параметра;
  • вид параметра. Мы поставили список, в котором можно выбрать одно из значений. Например, нас интересует, заполнил ли клиент бриф — если да, то это облегчает нам задачу и добавляет ценности сделке.

Создание параметра оценки в сделке

Снова идем в настройки скоринга: раздел «Сделки», кнопка «Настроить воронку», кнопка «Настроить» в блоке скоринга. Видим, что в списке появилась переменная B, для которой можно выбрать значение «Бриф».

Выбираем это значение и прописываем баллы для каждого варианта, в поле «Формула» добавляем переменную B. Просто суммировать не обязательно, можно добавлять переменным коэффициэнты, вычитать, умножать и делить. В общем, настраивать собственную гибкую формулу:

Добавление второй переменной в формулу скоринга

Теперь проверим, как работает скоринг в самих сделках. Заходим в сделку, меняем параметр «Бриф» на «Заполнен», сохраняем, обновляем страницу и видим, что значение скоринга автоматически изменяется. При изменении этапа сделки значение также меняется:

Автоматическое изменение баллов скоринга в сделке

Интересно:
Осенью 2018 года разработчики другой популярной CRM, Битрикс24, анонсировали возможность скоринга на основе искусственного интеллекта. Функция интеллектуального скоринга уже есть в разделе «Лаборатория AI» в системе, но пока неактивна.
При интеллектуальном скоринге в Битрикс 24 каждому лиду или сделке будет автоматически присваиваться прогноз успешности на основе всех данных — писем и истории чатов, расшифровки звонков, всех свойств этого лида/сделки.
Прогноз будет в процентах от 0 до 100 и будет меняться в реальном времени — сразу после отправки письма или перехода сделки на следующую стадию. Разработчики шутят, что хотят добиться полной прогнозируемости действий: «Начинаешь писать письмо клиенту, а система выдает предупреждение — можешь даже не пытаться…»

Читайте также:
Чем отличается ипотека от кредита - основные критерии

Теперь вы знаете, что такое скоринг лидов, и можете применять технологию в своей практике. Важный совет — не увлекайтесь высокобалльными лидами, оставляя прочие без внимания. Можно ненавязчиво «растить» лид годами, но превратить его в постоянного лояльного покупателя.

Что стоит запомнить

Скоринг лидов и сделок в интернет-маркетинге — это предварительный прогноз о том, получится ли их успешно завершить.

Для оценки скоринга в разных нишах используются разные параметры. Например, интернет-магазин смотрит, как клиент реагирует на email рассылку, а b2b компания — изучил ли он коммерческое предложение и расценки.

Скоринг поможет компании:

  • экономить время на оценку лидов;
  • при нехватке времени работать с самыми эффективными лидами;
  • анализировать источники лидов и работу менеджеров.

Полезно тестировать параметры оценки и сверять конверсию «высокобалльных» и «низкобалльных» лидов — так получится построить более эффективный скоринг.

Не забрасывайте «низкобалльные» лиды — верная маркетинговая стратегия поможет постепенно превратить их в ценных клиентов.

А рассылки email, web push, SMS и чат-боты Facebook Messenger в SendPulse помогут вам в этом.

Что такое скоринг простыми словами?

Кандидат экономических наук, эксперт сайта.

Наверняка вы задумывались, почему ответ по заявке на один кредит приходит в течение 20 минут, а на другой – от суток до двух недель?

Как же кредитные менеджеры в различных банках и точках микрозаймов принимают решение, кому можно разрешить выдать кредит, а кому стоит отказать? Для этого существует кредитный скоринг.

Содержание

  • Понятие скоринга
  • Как работает скоринг?
  • Виды кредитного скоринга
  • Application-scoring
  • Collection-scoring
  • Behavioral – scoring
  • Fraud-scoring
  • Данные для проведения скоринга
  • Что такое скоринговый балл и как его поднять?
  • Плюсы и минусы скоринговой системы
  • Можно ли обмануть автоматическую систему скоринга?
  • Какие финансовые структуры используют скоринг?
  • Заключение

Понятие скоринга

Финансовый скоринг – это специальная система, по которой банки оценивают возможность выдачи клиенту кредита, а также потенциальные риски и его платежеспособность. На практике это выглядит так. Сотрудник вводит в компьютерную программу информацию о потенциальном заемщике. После чего система выдает результат скоринга в баллах. Их количество позволяет сотруднику оценить, можно ли выдать обратившемуся клиенту кредит или нет. Также скоринг используется для расчета максимальной суммы займа, установления ставки в процентах, определения риска мошенничества и вероятности неисполнения долговых обязательств.

Как работает скоринг?

Основной принцип работы скоринга состоит в том, что люди, имеющие сходные социальные характеристики, имеют одинаковое поведение. Если в банке уже были клиенты с определенными негативными показателями, то система запомнит это. И людей с похожими параметрами будет считать финансово неблагополучными.

Программа выстраивает карты скоринга, на основании которых в дальнейшем устанавливаются значения скоринговых баллов. Например, согласно статистике женщины более финансово дисциплинированны, чем мужчины. Поэтому при прочих равных условиях они получат более высокий скоринговый балл.

При поступлении кредитной заявки сведения из нее проходят проверку на подлинность по различным базам данных. Если системой обнаружено что-то подозрительное, либо выдается автоматический отказ, либо заявка отправляется для ручной обработки риск-менеджеру банка.

Виды кредитного скоринга

В банковской и финансовой сфере существует четыре вида скоринга.

Application-scoring

Это самый распространенный метод оценки способности заемщика выплачивать кредит. Сотрудник собирает данные о клиенте, программа обрабатывает их и выводит результат о предоставлении займа либо об отказе.

Collection-scoring

Предназначена для работы с непогашенными кредитами. На практике программа помогает сотруднику финансовой организации организовать работу с невозвращенными займами от предупреждения до передачи задолженности коллекторам.

Behavioral – scoring

Этот вид скоринга позволяет оценить наиболее вероятное финансовое поведение заемщика. Сотрудник может проанализировать составленный программой прогноз динамики платежеспособности и скорректировать определенный для него лимит. Информацией для проведения такого скоринга являются финансовые действия человека за какой-то период. Например, внесение платежей в счет долга по кредитной карте.

Fraud-scoring

Определяет вероятность мошенничества со стороны клиента, обратившегося за получением займа. Чаще всего этот тип скоринга применяется вместе с остальными способами анализа. Метод востребован по причине роста случаев мошенничества, связанных с невозвратом кредитов.

Данные для проведения скоринга

В стандартный перечень сведений входят следующие параметры:

  • Семейный статус. Получить максимальное количество баллов могут заемщики, которые состоят в официально зарегистрированном браке, проживают вместе и оформили брачный контракт.
  • Наличие и возраст детей. Наибольшее число баллов начислят семье, в которой нет детей. Наличие каждого последующего ребенка снизит значение скорингового балла.
  • Возраст. Является одной из самых основных характеристик, учитываемых скоринговой программой. Максимальную оценку получают потенциальные заемщики примерно 30-летнего возраста. Клиенты моложе 21 года и находящиеся на пенсии считаются системой скоринга не самой надежной категорией.
  • Положительная кредитная история. Своевременное погашение ранее оформленных кредитов и займов.
  • Официальное место трудоустройства. Сотрудники крупных коммерческих и государственных организаций получат больший балл, чем, например, неработающие официально пенсионеры.
  • Трудовой стаж. Скоринговая оценка будет выше, если общее число отработанных лет выше пяти.
  • Квалификация и занимаемая должность. Чем они выше и престижнее, тем большую оценку выдаст скоринговая система.
  • Уровень заработка. Прямо пропорционален количеству начисляемых скоринговых баллов.
  • Кредитная нагрузка. Чем больше у потенциального заемщика действующих долговых обязательств, тем меньшую скоринговую оценку он получит.
  • Образование. Наличие среднего профессионального или высшего образования увеличивает общую оценку.
  • Источники дополнительного дохода. Положительно скажутся на итоговом балле документы, подтверждающие дополнительный заработок.
  • Наличие в собственности недвижимого имущества или автомобиля. Добавляет некоторое число баллов от автоматической скоринговой системы.
  • Паспортные данные. Актуальная и подлинная информация, наличие постоянной или временной регистрации повысят шансы на одобрение кредита.
  • Контактная информация. Скоринговая программа берет в расчет наличие домашнего мобильного или стационарного телефона и данных контактных лиц.

Вызвать у сотрудника сомнения или недоверие может медленная речь, длинные расплывчатые ответы на вопросы, неустойчивое эмоциональное состояние, неряшливый внешний вид, алкогольное или наркотическое опьянение. Информацию об этом менеджер указывает в комментариях к заявке.

Что такое скоринговый балл и как его поднять?

Все ответы на вопросы анкеты анализируются скоринговой системой. Если необходимый порог суммы баллов достигнут, то она выдает положительный результат, если нет – отказ. При подсчете количества баллов, близкого к нужному для одобрения значению, заявка может быть отправлена кредитному менеджеру. Он уточняет предоставленную потенциальным заемщиком информацию по телефону, написанному в заявке.

Читайте также:
Военная ипотека для военнослужащих и условия её получения в 2021 году

Если число скоринговых баллов меньше необходимого норматива, то заявка не будет удовлетворена, и клиент получит отказ. Но вполне реально повысить значение скорингового балла, обеспечив положительную кредитную историю.

Для этого нужно полностью закрыть все непогашенные долги и обязательства. Если кредитной истории нет вообще, можно оформить небольшой микрозайм и быстро его выплатить. Информация попадет в базы банков, и сформируется хорошая кредитная история.

Вторым важным показателем является семейное положение. Клиент, состоящий в официальном браке, как правило, получает более высокое количество баллов. Преимуществами являются высшее образование, востребованная специальность, наличие официального места работы и достойный уровень заработной платы.

Чтобы повысить свои шансы на выдачу положительного решения по заявке скоринговой системой:

  • Проверьте свою кредитную историю перед посещением банка.
  • Закройте счета тех кредитных карт, которыми вы давно не рассчитываетесь.
  • Заполняйте анкету предельно внимательно, так как малейшая ошибка или неточность в контактной информации может привести к отказу.
  • Не обманывайте и не хитрите, завышая величину ежемесячного заработка или умалчивая о наличии действующего кредита.
  • Если вы указываете сведения о контактных лицах, впишите только тех людей, с которыми хорошо знакомы и у которых нет проблемных задолженностей.
  • Предупредите этих людей о том, что указали в заявке их телефоны, чтобы они не восприняли звонок от сотрудника банка как мошенничество или розыгрыш.

От отказа не застрахован даже самый положительный со всех сторон потенциальный заемщик. Некоторые параметры, такие как, число детей, возраст, невозможно изменить. Может так случиться, что банк именно в данный период не работает с клиентами именно вашей социальной или возрастной категории. Если вы получили отказ в одном банке, можете попробовать подать заявку в другой. Возможно в нем вам удасться получить кредит.

Но не стоит подавать анкеты одновременно в несколько банков. Бюро кредитных историй фиксирует все заявки, и скоринговая программа может посчитать ваши действия попыткой мошенничества.

Плюсы и минусы скоринговой системы

Система скоринга имеет как преимущества, так и недостатки. К достоинствам работы с ней относятся:

  • Уменьшение затрат времени и финансов на рассмотрение анкеты.
  • Снижение времени принятия решения по заявке.
  • Отсутствие предвзятого отношения и субъективного мнения сотрудника по отношению к клиенту при принятии решения.
  • Определение уровня дохода и платежеспособности клиента.

Минусы скоринга заключаются в следующем:

  • Система оценивает не заемщика, а его ответы на вопросы. Если человек хорошо подготовлен, он может заранее подготовить ответы на них для принятия банком положительного решения.
  • Не берется в расчет информация о поведении тех заемщиков, которые не получали ранее кредиты и получили отказы.
  • Программа нуждается в постоянных обновлениях и доработках для обеспечения выдачи точной информации.

Один отказ в оформлении кредита еще не означает невозможности получить его в дальнейшем. Скоринговая система проводит постоянный анализ больших объемов информации и учитывает ее динамику. Поэтому вполне вероятно, что в другой раз банк примет положительное решение о выдаче кредита.

Можно ли обмануть автоматическую систему скоринга?

Чем эффективнее настроена работа программы для скоринга, тем оперативнее и правильнее она оценит риски для банка. Его модель создается индивидуально каждой организацией и строго секретна. Чтобы повлиять на результат скорингового анализа, нужно знать ответы на вопросы анкеты. Поэтому банк не сообщает заемщику причину отказа. Алгоритмы построения системы неизвестны даже сотрудникам. Поэтому чем они сложнее и совершеннее, тем труднее обойти скоринг и повысить балл. Большинство экспертов считают, что это просто невозможно.

Банки, как правило, очень аккуратно выбирают скоринговую систему либо создают свою персональную. Эти опасения понятны, так как крупные кредитно-финансовые учреждения выдают практически все кредиты с применением скоринговой оценки. Например, Сбербанк, использует ее при рассмотрении заявок на все кредиты, в том числе и на ипотечные. Стоит отметить, что он применяет скоринг в сочетании с десятками различных способов сбора и анализа информации.

Какие финансовые структуры используют скоринг?

Банки применяют скоринг совместно с данными из других ресурсов и баз, объединяя их. Многие банки разрабатывают системы для оценки не только частных клиентов, но и компаний среднего и малого бизнес-сегмента. В микрофинансовых организациях он не очень востребован, так они имеют минимальные требования к кандидатам.

Скоринговые системы имеют достаточно широкую область применения, которая не ограничивается принятием решений по кредитным заявкам. Подобные технологии применяются при смене лимитов по кредитным картам, работе с проблемными задолженностями, обеспечении безопасности счетов, оценки всевозможных рисков.

Многие крупные финансовые организации активно используют программы скоринга с целью предварительного анализа сведений о потенциальных клиентах.

Заключение

Несмотря на то, что технология проведения скоринговой оценки
имеет некоторые недостатки, она широко внедряется в большинстве российских банков и имеет высокую эффективность для быстрого исследования кредитной истории и определения уровня финансовой надежности и платежеспособности клиента.

Для потенциального заемщика плюс состоит в быстрой обработке заявки и оперативном принятии решения по ней. Важно отвечать на вопросы анкеты правдиво и предоставлять только подлинную и актуальную информацию. Это повысит шансы на положительное решение банка по кредиту.

Что такое скоринг и как он помогает организовывать задачи при разработке продукта

Если вы планируете запуск какого-либо продукта, вам нужно не только правильно определить цели (об этом мы писали здесь), но и расставить их в определенном порядке. Для этого подойдет скоринг (scoring) задач. Какие методы расстановки задач существуют и как они помогают сделать выбор в сложных ситуациях, нам рассказал Юрий Бранковский, продакт-менеджер с 7-летним опытом работы в ИТ, ментор и член жюри хакатонов Emerge и Epam engineering jam.

Юрий Бранковский
Ментор и член жюри хакатонов Emerge и Epam engineering jam

— Скоринг задач (приоритизация списка задач) — один из инструментов, который регулярно используют при разработке и запуске продукта. Скоринг нужен для очистки бэклога от ненужных, бесполезных или утративших актуальность задач или для определения состава роадмэпа продукта, продуктового портфеля компании. Сам по себе скоринг ничего не дает и как любой инструмент может принести компании и пользу, и вред. Поэтому важно понимать, как, где и когда его применение актуально.

Бэклог — это журнал оставшейся работы, которую необходимо выполнить команде.

Относительный скоринг

Если просто применять ту или иную модель скоринга, без глубокого анализа данных, существует риск начать оценивать экспертно, то есть — основываясь на собственном опыте, интуиции и выводах. Например, менеджер говорит фразу: «Компания N произвела такие-то действия и получила такие-то результаты, поэтому считаю, что нам необходимо сделать так же». Это — экспертная оценка, которая не учитывает специфику текущей ситуации, продукта и факта, что компания N уже вышла на рынок. В данной ситуации менеджер пытается перенести чужой опыт на свою компанию без каких-либо оснований. Или, например, менеджеру просто так нравится его идея, что он пытается «подогнать» итоговый балл скоринга, чтобы «фича» (идея с неким рыночным преимуществом) пошла в разработку.

Читайте также:
Как проверить квартиру на обременение онлайн: пошаговая инструкция

Поэтому даже те формулы скоринга, которые используют множество параметров, могут дать нерелевантный итоговый балл. Не стоит оценивать что-то «в лоб», необходимо понимать, относительно чего выставляется оценка: относительно цели, влияния на фокус компании, метрики, выручки и пр. Выбор ключевого параметра зависит от специфики продукта и команды.

Например, продуктовые команды концентрируются на LTV (lifetime value) и Retention (коэффициент удержания пользователя/клиента). А «команды роста» (отвечают за разработку проектов, потенциально сулящих компании кратный рост) оценивают проекты и «фичи» относительно выручки или количества пользователей.

Если проект оценивать относительно влияния на фокус компании, глобальную цель, то все равно стоит любому фокусу и цели сопоставлять цифры. Поэтому лучше всего для скоринга использовать понятную метрику, которую просто посчитать и проще спрогнозировать степень ее изменения.

Например, фокус компании на международную экспансию можно оцифровать количеством активных зарубежных пользователей, количеством стран, количеством заключенных контрактов с компаниями и т.д. Чтобы команды понимали, как их работа и отдельные «фичи» влияют на движение компании относительно фокуса, лучше всего использовать дерево метрик. Этот метод позволяет декомпозировать глобальные цели до фундаментальных показателей, с которыми проще работать продакт-менеджерам.

Рис. 1. Пример дерева метрик маркетплейса курсов.

Важно, чтобы метрики сопоставлялись с P&L компании (profit & loss report, отчет о прибыли и убытках). Таким образом продакт-менеджеры и команды будут чувствовать большую ответственность, так как влияют не на абстрактный параметр, а на деньги. То есть буквально дерево метрик должно быть математическим «скелетом» компании.

Например, на рисунке 1 показано верхнеуровневое дерево метрик маркетплейса образовательных курсов, в котором количество оплаченных курсов определяется более низкоуровневыми метриками:

Количество оплаченных курсов = трафик х конверсию в заявку х конверсию в оплату.

При этом объем трафика зависит от количества партнеров. И если декомпозировать дерево дальше, можно составить ветвь метрик для отдела продаж, где партнеры будут разбиты на категории (например, по объему трафика), а менеджеры будут обзванивать те сегменты, которые приводят больше потенциальных покупателей.

Таким образом, команды получат четкую метрику, которая:
1) позволяет производить скоринг, опираясь на четкие, понятные данные (количество оплаченных курсов, конверсия в заявку и оплату)
2) дает понимание, как именно команды своей работой влияют на глобальную цель компании (что повышает и эффективность работы, и мотивацию).

Модели скоринга

Существует много моделей скоринга, начиная от подсчета «по здравому смыслу» и заканчивая формулами, позволяющими рассчитать конкретный балл для каждого проекта или «фичи». Одни компании используют стандартные модели, другие кастомизируют их «под себя». Единого подхода нет, главное, чтобы модель решала основную задачу — делать то, что приводит компанию или продукт к поставленной цели (о правильной расстановке целей мы писали вот здесь).

Скоринг проектов относительно показателя Return On Investment (коэффициент окупаемости инвестиций). Чем выше ROI проекта, тем раньше этот проект необходимо сделать, закончить. При этом можно устанавливать минимальный порог проекта: например, проекты с ROI меньше 300% — вообще не брать в работу. Хорошим ROI считается показатель от 300%, в остальных случаях получается, что проект сработал практически «в ноль». Больше 1000% — это уже подозрительный показатель. Но рост до 10 раз вполне возможен, если, например, очень дешевая в реализации идея принесла много новых пользователей.

Фото: iq-adv.ru

((Доход от вложений — размер вложений) / Размер вложений)*100% = ROI (коэффициент окупаемости вложений)

Это хороший метод для расчета маркетинговых проектов и «фичей», профит которых достаточно просто посчитать. Если оценить профит от проекта сложно, то показатель может быть сильно завышен. Однако, с другой стороны, необходимость максимально точного расчета дохода от проекта позволяет лучше проанализировать сам проект (продукт, «фичу») и понять, как она («фича») влияет на финансовые показатели.

Для SaaS-сервисов можно использовать другую формулу:
((Жизненная ценность клиента — стоимость приобретения клиента) / стоимость приобретения клиента)*100% = ROI, где жизненная ценность клиента = CLV = (средняя стоимость покупки х среднее количество повторных покупок).

Например, у вас есть две кампании. Одна стоит 100 тыс. руб. РФ, вторая — 200 тыс. руб. РФ. Потенциально первая может принести 1000 новых пользователей, вторая — 4000 пользователей. Сперва вторая кажется более выгодной, так как стоимость привлечения клиента в два раза меньше. Но разработка первой кампании будет стоить 60 тыс. руб., а второй — 150 тыс. руб. Например, за счет необходимости партнерских интеграций и дополнительной разработки. При этом в первом случае вы ведете пользователя на свой лендинг, где он покупает услугу за 200 рублей, а во втором случае вы даете скидку 50% (100 руб.) в рамках акции с партнером.

Таким образом, считая все данные и полагая CLV одинаковыми для обоих случаев, получаем:

  • Расходы в тыс. руб. на приобретение клиента в первом случае: 100 + 60, во втором: 200 + 150
  • Потенциальный доход в первом случае: 200 тыс. руб., во втором — 400 тыс. руб.
  • ROI первого проекта: ((200 – 160) / 200)*100= 20%; второго — ((400 – 350) / 400)*100 = 12.5%.

Получается, что обе компании невыгодны при подобной экономике (ROI Рис. 2. Формула расчета RICE

Уровень охвата (Reach) измеряют количеством людей/событий за определенный период времени. Например, «фича» для онбординга будет касаться всех новых пользователей, но не будет важна для старых пользователей. При этом надо учитывать, что если онбординг пользователи проходят один раз, то при уменьшении трафика охват также будет меняться. В отличие, например, от основных (старых) пользователей, количество которых не сильно меняется, если Retention вышел на плато.

Онбординг (onboarding) — это процесс, через который проходят пользователи от начала своего пути до становления клиентом и далее.

Если в продукте речь идет о миллионах пользователей, то лучше разбить их на сегменты, например, где 1 — «меньше миллиона пользователей», а 10 — «10 миллионов», и в расчете указывать цифры от 1 до 10, чтобы не считать «фичи» в миллионах.

Влияние (Impact) показывает, какой вклад приносит эта «фича» продукту. Измеряться может в баллах (1 — слабое влияние, 3 — сильное влияние). Ценность показателя понимается по-разному в каждом продукте. Лучше всего делать этот показатель минимально субъективным. Например, оценить, насколько новая «фича» может потенциально увеличить в онбординге конверсию в первую оплату. Таким образом, можно будет сравнивать разные «фичи» относительно единого показателя — денег.

Читайте также:
Имеют ли право приставы снимать деньги с пенсии?

Показатель Confidence призван снизить влияние экспертности в оценке предыдущих показателей, однако опыт показывает, что и уверенность часто завышают. Чаще всего 100%-ный показатель ставят для «фичи», у которой есть оценка трудозатрат, данные аналитики или АБ-теста либо исследования, которые могут подтвердить необходимость релиза. Однако даже наличие всего этого не гарантирует 100%-ного результата.

Вдобавок, одно дело — оценка гипотезы (9 из 10 гипотез проваливаются, получается, что confidence вообще не поднимется выше 10%), другое — «фичи», которые разрабатывают уже после экспериментов. Однако бывают ситуации, когда после раскатки эксперимента он показывает результаты хуже, хотя во время теста все было ок. Например, такое может быть в сложных операционных продуктах. Также этот показатель может быть рассчитан более субъективно, в баллах, где 1 — «слабо верим», 2 — «верим», 3 — «сильно верим». Но я бы советовал все-таки прописывать критерии оценок «сильно, слабо», чтобы снижать субъективность и экспертность скоринга.

Трудозатраты (Effort) оценивают как количество «человеко-месяцев», недель, дней или часов, в зависимости от специфики разработки и ее уровня. Главное, чтобы оценка всех проектов была в одних единицах.

Например, у вас две «фичи»: одна — в онбординге, вторая — в основном продукте. Охват первой составляет 1000 пользователей, второй — 500. Влияние «фичи» оцениваем по шкале 1–3: «не сильно», «сильно», «кардинально». И для первой она составляет 3, для второй 2. То есть «фича» в онбордниге может кардинально повлиять на конверсию в оплату, а та, что в продукте — сильно повлиять на retention. Сложность первой 4 (недели разработки), второй — 2. Для альтернативного примера посчитаем уверенность не в процентах, а также по трехбалльной шкале («слабо верим», «верим», «сильно верим»): 1 для первой и 2 для второй. Таким образом, получаем:

  • Для первой «фичи» RICE: (1000 * 3 * 1) / 4 = 750
  • Для второй RICE: (500 * 2 * 2) / 2 = 1000.

То есть берем в работу вторую «фичу», для продукта.

Этот метод определения приоритетов был придуман Шоном Эллисом, который известен авторством термина Growth Hacker.

Рис. 3. Формула расчета ICE.

  • Влияние (Impact) показывает, насколько ваша идея положительно повлияет на ключевой показатель, который вы пытаетесь улучшить
  • Уверенность (Confidence) показывает, насколько вы уверены в оценках влияния и легкости реализации
  • Легкость реализации (Ease) — это о простоте реализации. Это оценка того, сколько усилий и ресурсов требуется для реализации этой идеи.

В ICE используется шкала от 1 до 10, чтобы все факторы сбалансировано повлияли на итоговый балл (все составляющие оцениваются в баллах, а не в реальных показателях). Оценивать можно то, что вам нужно, лишь бы все значения были согласованы между собой (руководствуясь логикой). Оценка получается достаточно субъективной, потому что перевод в баллы не имеет четкого критерия. Но этот метод можно кастомизировать «под себя», чтобы он стал точным. Также можно использовать комбинированные модели, которые сочетают в себе несколько моделей оценки (например, как в весовой модели).

Весовая модель

Такая модель даже может содержать в себе вышеупомянутые системы, чтобы сделать оценку более сбалансированной и учитывающей специфику команды. Также это позволяет не забывать про стратегические и блокирующие проекты, у которых другие показатели могут быть относительно невысокими.
В любом случае важно описывать принцип проставления баллов, чтобы оценка была максимально прозрачной для всей компании.

Также важно проверять, что все показатели оцениваются в одинаковых единицах. То есть некорректно сравнивать проекты, где Impact в одном случае оценивается в деньгах, а в другом — в степени влияния на метрику, тогда лучше все пересчитать в деньги. Также комбинированный метод позволяет оценивать стоимость всех проектов и сравнивать со стоимостью команды. Продуктовый портфель нужно составлять таким образом, что даже если из 10 проектов «выстрелит» 1, то он должен окупить команду с положительным показателем.

Рис. 4. Пример весовой модели.

Как оценить уверенность (confidence)

По своему опыту могу сказать, что уверенность вызывает всегда больше вопросов и у менеджеров, и у разработки. Если остальные показатели можно оценить достаточно точно, то как оценить уверенность? И как снизить влияние «желания запилить эту красивую «фичу», чтобы не получилось так, что подсознание подгоняет результаты скоринга под желаемую «фичу»? Лучше всего договориться внутри команды или компании о том, какие могут быть уровни уверенности при использовании в скоринговых моделях. Например, можно использовать инструмент, предложенный Итамаром Гиладом, продакт-менеджером Google и Microsoft с более чем 20-летним стажем работы.

Рис. 5. Определение уровня уверенности.

Рассмотрим уровни подробнее:

  • Собственная убежденность
  • Презентация, в которой вы подробно описали «фичу», гипотезу
  • Оценка относительно трендов, стратегии, вижна
  • Экспертная оценка
  • Уверенность на уровне планирования, расчета бизнес-модели
  • Дополнение при помощи User stories, фидбэка
  • Маркетинговая аналитика
  • Подтверждение при помощи 20+ интервью, MVP, данных
  • Подтверждение тестами
  • Подтверждение данными запуска «фичи».

Так как не все «фичи» доходят до запуска, то при скоринге проектов на этапе планирования можно умножать уровень уверенности на 0,1 (исходя из того, что «выстреливает» лишь 1 гипотеза из 10). Таким образом, можно начать с проектов, у которых много подтверждений, и параллельно дополнить данными другие проекты — для повышения уровня уверенности, который в итоге повлияет на место проекта или «фичи» в общем бэклоге.

Вывод

Вне зависимости от инструмента, который вы выберете для скоринга, важно помнить про три ключевых момента:

  • Важно оценивать проекты и «фичи» относительно цели, фокуса компании
  • Нужно максимально прорабатывать оценку параметров. Проконсультируйтесь с аналитиками, коллегами, насколько им ваша оценка дохода, влияния или охвата кажется реальной и достижимой
  • Уровень уверенности необходимо соотносить с количеством подтверждающей вашу гипотезу или идею информации. Не забывайте, что 9 из 10 гипотез проваливаются, поэтому будет странно, если все проекты в вашем портфеле будут обладать показателем уверенности в 100%. Хорошо, если за год «выстрелят» 1–2 проекта, которые окупят команду.

Также важно презентовать вашу систему скоринга стейкхолдерам и команде, чтобы оценка была максимально прозрачной. Во время презентации вы еще и дополнительно проверите ваш метод «на прочность».

Рейтинг
( Пока оценок нет )
Понравилась статья? Поделиться с друзьями:
Добавить комментарий

;-) :| :x :twisted: :smile: :shock: :sad: :roll: :razz: :oops: :o :mrgreen: :lol: :idea: :grin: :evil: :cry: :cool: :arrow: :???: :?: :!: