Именно в этот период впервые в банковском сообществе заговорили о технологиях скоринга, используемых банком для принятия решения о выдаче кредитов. И поначалу, как все новое, это было слово, которым сведущие пугали несведущих. Суть нового термина впоследствии оказалась довольно проста, а вот практика его использования – достаточно сложной, поскольку предполагала наличие обширной наработанной клиентской базы и правильное ее использование для принятия корректного и взвешенного кредитного решения. Суть скоринга: для каждого клиента, обратившегося за получением кредита, рассчитывается на основе его анкетных данных некий расчетный балл, и если цифра, посчитанная для данного клиента, выше критичной – кредит выдается, ниже – не выдается. Но в реальности, как всегда, все оказалось сложнее. Простой пример: клиент – дворник, а в графе «автомобиль» пишет «Мерседес-600», из чего очевидно, что клиент не вызывает доверия: либо он на самом деле никакой не дворник, либо у него нет иномарки. Возможности современных технологий позволяют ловить намного более тонкие вещи. К тому же у каждой определенной социальной категории свой диапазон зарплат, из которого они не выходят, и это тоже возможно отслеживать, имея обширную базу по клиентам. Кассир банка, операционист, инкассатор, вице-президент, начальник автоколонны – по всем категориям есть общепринятые зарплаты. Главные преимущества скоринга проявляются тогда, когда банк обладает обширной базой данных клиентов. Когда в базе уже сотни тысяч клиентов, то компьютер делает многоуровневое сравнение, и банк знает о новом потенциальном клиенте вполне достаточно, чтобы вынести взвешенное решение.

При этом выяснилось, что массовое (и, как правило, мелкое по суммам) потребительское кредитование просто обязано быть автоматическим, что фактически означает, что решение о выдаче большинства кредитов должен принимать компьютер, а не кредитный инспектор. Фиксироваться это решение должно согласно требованиям российского законодательства ответственным сотрудником банка, однако решение должно приниматься фактически компьютером. И как оказалось, в условиях массового кредитования иначе и быть не может. Во-первых, только компьютер способен работать в таком интенсивном режиме (две-три тысячи кредитов в день). А во-вторых, традиционный подход просто невыгоден. На решение по кредитованию покупки СВЧ-печи кредитный инспектор потратит полчаса своего рабочего времени, а возможные доходы составят сущую мелочь. Банку пришлось бы нанять армию кредитных инспекторов.

Еще одна проблема потребительских кредитов (и шире – любых банковских продуктов в сфере розничного кредитования), с которой не сталкивались российские банки, обслуживавшие до начала нулевых годов XXI века преимущественно юридических лиц, – проблема управления кредитными рисками, возникающими при условии большого количества мелких кредитов. Разумеется, основной элемент управления кредитными рисками в каждом банке: просто не выдавать кредит тем, кто его не вернет. Для этого, как оказалось, важно учитывать все моменты, начиная с самых элементарных (например, научить сотрудников, оформляющих кредит, отличать настоящий паспорт от поддельного, которыми предпочитают пользоваться мошенники). Второй важный момент: как работать с теми, кто уже допустили просрочку выплаты по кредиту. И здесь российские банкиры услышали и узнали еще одно новое слово, которым знающие щеголяли перед незнающими, – «коллекшн» (от collection – сбор задолженности).