Выдаст банк кредит или откажет, зависит от результатов анализа рисков, проведенного на основе оценки заемщика, его платежеспособности и добросовестности.

Анализ данных о заемщике – процесс, требующий больших, как финансовых, так и временных затрат, поэтому многие банки переходят на полностью или частично автоматизированный скоринг с помощью специальных программ. Автоматизация скоринга выгодна и тем, что не требует обучения и проверки сотрудников, выполняющих эту работу, программа не отступает от заложенных алгоритмов, способна обработать больший объем заявок и не подвержена эмоциям.

Лучшие предложения по микрозаймам:

Банк % и лимиты Заявка
ЕКапуста самый популярный до 30 000 руб
0% первый займ		 Подать заявку
Займер самый лояльный до 35 000 руб
0% первый займ/0.42% в день 		Подать заявку
Лайм Займ очень быстро до 70 000 руб
0% первый займ до 20 000 руб 		Подать заявку
WebBankir стоит тоже попробовать до 30 000 руб
0% первый займ		 Подать заявку
Езаем как вариант до 30 000 руб
0% первый займ 15 000 руб 		Подать заявку
Турбозайм выдают всем, но под 0.8% до 50 000 руб
0,8% в день 		Подать заявку

Подобные системы предполагают отсутствие человека только при выдаче кредитов на небольшие суммы, при обработке заявок на крупные кредиты, они выполняют рутинную работу по сравнению и анализу данных, а сотрудник банка обзванивает родственников клиента и работодателя, принимает окончательное решение.

При этом большинство банков сейчас переходят на полностью автоматизированные процессы проверки заявок от клиентов. То есть если раньше человек, сидящий в отделении, мог на что-то повлиять, то сейчас его максимум – это поставить комментарий о внешнем виде и состоянии клиента.

скоринг

Как банки проверяют своих заемщиков?

Кроме данных, которые предоставил о себе заемщик, банки интересует вся доступная информация о нем из различных источников и, первым делом, обращает внимание на историю взаимоотношений будущего заемщика с другими кредитными организациями.

Кроме этого, сотрудников банка могут заинтересовать сведения, опубликованные в социальных сетях, проводятся беседы с руководителем предприятия, на котором работает клиент. Все интересующие банк сведения можно разделить на несколько категорий.

Идентификация личности заемщика.

На данном этапе собираются данные паспорта, наличие прописки, фотография, подпись и телефоны, эта информация позволяет уже на первом шагу проверки выявить мошенников и сделать выводы о возможных рисках невыполнения условий кредита.

Если заемщик является клиентом банка, например уже есть дебетовая карточка, обработка идентификационных данных может проводиться в автоматическом режиме. Стоит отметить, что невнимательность новых клиентов и допущенные ошибки при предоставлении основной информации, может стать причиной отказа.

Принадлежность к социально – демографической группе.

Учитывается возраст, пол, семейное положение, занимаемая должность и место проживания. Все эти показатели со временем могут поменяться, в том числе и пол.

Уровень дохода.

Размеру регулярного дохода уделяется особое внимание, от него зависит платежеспособность клиента, к тому же, многие из них умышленно завышают размер ежемесячной заработной платы, а расходы могут скрывать. Сотрудники банка тщательным образом проверяют данную информацию, а также наличие иждивенцев, требуют свежие справки о доходах с работы

Оригинальные отзывы по этой теме мы собрали здесь, отзывы настоящих людей, много комментариев, стоит почитать.

Вы можете оформить кредит наличными прямо сейчас, просто выберите банк:

Кредитная история.

История предыдущих кредитов влияет на решение банка, так как исполнительный клиент в прошлом, с большей долей вероятности им и останется, как и в случае с недобросовестным. Детальнее о кредитной истории читайте на этой странице

История платежей.

Эти данные имеются у банка, если заемщик является владельцем платежной карты этого финансового учреждения. Изучаются периодичность, размеры платежей и категория торговой точки, в которой они были произведены.

Верификация.

Проверка на соответствие места проживания и места работы, соответствие уровня дохода с занимаемой должностью и выявление противоречий, проводится автоматически. Как банки проверяют справки, читайте на этой странице

Статистика.

На всех перечисленных этапах скоринговая система оценивает платежеспособность клиента в баллах, количество которых зависит от статистики по ранее полученным заявкам и выданных по ним кредитов.

Кредитные организации, только начинающие свою деятельность, не имеют наработанной статистики, поэтому приобретают уже готовые модели, но они не всегда эффективны, поэтому набравшись опыта работы с клиентами,их меняют на собственные.

Дополнительно модель может быть усовершенствованна условиями и фильтрами, предложенными руководством банка. Так, многие банки предпочитают не работать с юристами и журналистами, учитывая особенности этих профессий, которые при возникновении конфликтной ситуации могут стать источником проблем.

Риски.

Полученные при оценке баллы учитываются в стратегии риска, которая состоит из трех зон, при этом одна из них означает положительное решение, другая – отрицательное, а последняя предполагает любой из вариантов на выбор. Для удобства их обозначают белой, черной и серой зоной, соответственно.

Данная стратегия учитывает разнообразные факторы и определяет какой процент заявок в серой зоне получит одобрение. К примеру, в ней может быть прописано, что 20% разведенных таксистов при попадании в эту зону могут получить кредит, величина кредитных средств не должна превышать 50 тысяч рублей в 90%, период кредита не должен быть менее двухлет в 100%.

Гибкие настройки стратегии помогают организации регулировать свою работу с населением четко и аккуратно. Кроме этого, на основе собранных данных возможно прогнозирование состояния кредитного портфеля. В этом случае задаются изменения направленные, например, на увеличение лимита в одной группе и увеличение срока кредитования в другой, и запускается расчет предполагаемого движения средств.

Далее система выдает выводы о том, как при внесении изменений следует работать с клиентами, принадлежащими к той или иной группе. Показывается и уровень просрочки, на который возможен выход кредитного портфеля.

Если стратегия не располагает данными о работе с конкретной группой населения, ее прогнозы могут быть не точными. Так, если банк не давал кредиты одиноким пенсионерам, статистики по таким заемщикам не будет.

Но даже попадание в черную зону не всегда означает 100% отказ в кредите, некоторые стратегии включают в себя небольшой процент выдачи кредитов заемщикам, набравшим количество баллов, соответствующее этой зоне, для уточнения скоринговой модели и самой стратегии.