Задача скоринг-функционала — рассчитать максимальный размер кредита, который можно выдать клиенту, базируясь на его анкетных данных. В системе уже есть стандартный набор показателей, который банк-заказчик системы может дополнить собственными. Не секрет, что большинство банков использует собственные критерии оценки заемщика, в том числе довольно экзотичные, тщательно храня в тайне значимость тех или иных факторов для анализа. Иногда «для отвода глаз» в анкете даже присутствуют вопросы, ответы на которые никак не учитываются в ходе анализа. Расчет максимального размера кредита в RS-Loans для разных типов кредитования может рассчитываться по различным критериям. Так, при ипотеке, как правило, применяется схема, согласно которой максимальный размер кредита устанавливается исходя из платежеспособности заемщика и оценочной стоимости покупаемой недвижимости, а окончательная сумма выдаваемого кредита формируется с учетом наименьшего из полученных значений. В RS-Loans включен программный инструментарий для ввода аналогичных правил.
Скоринговые методики в системе имеют несколько вариантов применения. Пусть, например, покупатель желает приобрести в кредит какую-нибудь бытовую технику. При этом он имеет некоторые денежные средства, которые готов вложить. При обращении клиента к сотруднику банка последний вводит в БД информацию о заемщике + данные для скоринговых расчетов. Образец типовой анкеты в виде xls-файла поставляется в банк вместе с системой (см. таблицу). Этот образец служит основой для дальнейшей корректировки под требования конкретного банка — например, для исправления значений баллов за определенные клиентские характеристики или формирования новых шаблонов документов. В зависимости от ответов на вопросы система вычисляет максимальный размер кредита. Дальше бизнес-процесс и действия сотрудника зависят от опций схемы розничного кредитования, с учетом программной и аппаратной специфики банка, наличия выделенных каналов связи и полномочий сотрудника (наличия права подписи, например).
Этот процесс может работать по трем основным сценариям. Первый вариант используется, если в торговом центре («провайдере» услуг потребительского кредитования) есть выделенный канал для стабильной связи с главной БД RS-Loans. В этом случае данные анкеты автоматически загружаются в систему, быстро возвращается информация по платежеспособности клиента, максимальному размеру кредита и сопутствующая отчетность. Допускается введение в схему процедур проверки достоверности указанных заемщиком сведений. На основе полученного отчета сотрудник отказывает в кредите либо заключает договор на определенную сумму. Затем он заносит в систему информацию о своих действиях, подтверждаемых соответствующими документами. Вариант с единой БД и выделенным каналом наиболее удобен, так как в этом случае имеется возможность консолидировать и обрабатывать данные о заемщиках в одном месте или централизованно изменять методики скоринга. Допускается в этом варианте и использование Интернета для заполнения заявки непосредственно в HTML. Недостаток у такой схемы только один — доступ к базе по выделенному каналу не всегда возможен.
Если в торговом центре есть средства связи, но нет выделенного канала, передача данных идет по модему (GPRS— или обычному — неважно). Поскольку терминалы сотрудников, работающих с RS-Loans, могут действовать и через удаленное соединение, схема работы в этом случае практически аналогична предыдущей. По-прежнему будет использоваться единая база данных. Но есть другой вариант. Сотрудник банка может переслать анкетные данные напрямую или через Интернет в режиме безопасного соединения на сервер с БД RS-Loans. Серверный обработчик событий автоматически загрузит базу и сформирует необходимые отчеты и документы для обратной пересылки в торговый центр. Дополнительные сложности появляются в том случае, если прямая связь между местом продажи и главной БД RS-Loans отсутствует. Тогда приходится вести локальную БД клиентов, синхронизировать ее с центральной базой, обновлять и согласовывать «черный список» клиентов.
В модели Дюрана фигурируют группы факторов для определения степени кредитного риска и указаны коэффициенты для различных факторов, характеризующих кредитоспособность клиента:
1) Пол: женский (0,4 балла), мужской (0).
2) Возраст: 20 лет и меньше (0), 21 год (0,1), 22 года (0,2), 23 года и выше (0,3).