Zakelijke kredietverlening op basis van Creditscoring

Een risicovolle utopie of een commerciële must?

Drs. A.W.M. (Fons) Huijgens
Bankier zonder Bank
Gepubliceerd in Banking Review
Oktober 1999

Het technische proces van de zakelijke kredietverlening is arbeidsintensief: informatie verzamelen, rangschikken, analyseren en beoordelen. In spanning met de vermeende en reële risico’s is het een commercieel proces. Onderwerp van een tweetal artikelen is het technische deel van de kredietverlening. De vraagstelling daarbij is: Is de techniek van zakelijke kredietverlening dusdanig te systematiseren (en dus te automatiseren) dat beoordeling van de feiten door een expertsysteem kan worden overgenomen?’

Een globaal ideaalbeeld.

Inleiding
In Nederland werden de eerste toepasbare systemen van Creditscoring in zakelijke kredietverlening ontwikkeld aan het begin van de jaren tachtig. Creditscoring systemen zijn oorspronkelijk ontstaan als managementinformatiesystemen, teneinde voor het topmanagement een instrument te ontwikkelen om beter te kunnen sturen op risico’s in de kredietportefeuilles. Dit verklaart de toen veelvuldig gebezigde term ‘risicoclassificatie’. Al snel werd het prijsbeleid er gedeeltelijk aan gekoppeld. Met name in de eerste jaren werd nadrukkelijk gesteld dat Creditscoring modellen geen kredietfiatteringsmodellen zijn.
Het werk van de kredietbeoordelaar stond niet ter discussie. De vraag is nu: is de tijd rijp voor een heroverweging van deze zelf opgelegde beperking? Interessant in dit verband is het feit dat binnen verschillende bankorganisaties. serieuze en kwalitatief goede initiatieven om risicoclassificatiesystemen te upgraden tot Creditscoring systemen zijn gestrand, wellicht mede vanwege de dreiging die er van uitgaat voor de diverse functionarissen.

Definitiekeuze
De term ‘Creditscoring’ wordt in onderhavig artikel gebruikt voor een zelfstandig beslissend expertsysteem ten behoeve van zakelijke kredietverlening. Creditscoring is een mathematische methode ter beoordeling van een verleenbaar krediet, waarbij de scoring bepaald wordt door weging van relevante factoren. Zowel de relevantie van factoren als de daaraan toegekende gewichten zijn dynamische, in de tijd muterende gegevens.

In de praktijk wordt Creditscoring voor consumentenproducten reeds toegepast op diverse productsoorten, zoals creditcards en persoonlijke leningen. Zo ook in de beoordeling van (standaard-) hypotheken, hoewel formele fiattering hier veelal nog mensenwerk is.

In de zakelijke kredietverlening worden wel initiatieven dienaangaande ontplooid, maar is creditscoring nog lang geen gemeengoed en zeker nog niet toegepast als zelfstandig fiatterend expertsysteem. Initiatieven zijn veelal product gerelateerd (bijvoorbeeld een MKB lening of een aan de omzet gerelateerde betaallimiet op de rekening courant), maar niet algemeen op de totale financiering van een onderneming gericht.

Mogelijkheden en doelen
Bij de ontwikkeling van een systeem van Creditscoring in de zakelijke kredietverlening is een scala van doelen denkbaar dat daar mee gediend kan worden. Het betreft organisatorische, beheertechnische, commerciële en strategische aspecten. Zonder de pretentie volledig te zijn, kunnen genoemd worden:

  • Snelheid: zowel in het aanvraagtraject als in het beheer (reageren op veranderingen) van reeds verstrekte kredieten. De doorlooptijd van de aanvraagprocedure is terug te brengen van thans meerdere dagen of zelfs weken tot enkele seconden computerverwerkingstijd.
  • Objectiviteit en eenduidigheid in beoordeling.
  • De mogelijkheid om (strategisch) te sturen op geselecteerde criteria of risico’s. Als bepaalde (markt-) risico’s door verandering van inzichten of andere factoren een andere weging dienen te krijgen in het model, dan kunnen betreffende beoordelingsvariabelen en wegingsdata direct aangepast worden en consequent worden doorgevoerd. Men hoeft niet meer bankbreed de verantwoordelijke functionarissen te informeren met circulaires (met alle risico’s van informatieoverdracht en interpretatieverschillen van dien).
  • Het sturen op een gekozen kwantiteit van de risico’s binnen een portefeuille, waarbij een verwacht of acceptabel geacht portfolioverlies als stuurvariabele kan worden toegevoegd (zoals bij de ‘Value at Risk’ theorie). Het effect is dat het verwachte verlies vooraf als strategische variabele ingecalculeerd een vooraf te kiezen marketinginstrument is. Dit biedt de unieke mogelijkheid aan kredietverstrekkers om proactief met kredietrisico ’s te werken in plaats van alleen achteraf te reageren op risico’s. Een ‘te’ gezonde portefeuille biedt automatisch ruimte voor versoepeling in de kredietacceptatie: een portefeuille met verhoogd risico leidt vanzelf tot aanscherping van de acceptatiegrenzen. Zo blijft het totale portefeuilleprofiel constant, en op het strategisch gekozen niveau.
  • Doordat de workflow (‘van bureau naar bureau’) totaal verandert, zullen de verstoringen in de interne communicatieprocessen worden geminimaliseerd.
  • Continuïteit in de dienstverlening: 24- uurs geautomatiseerde dienstverlening, zodat (potentiële) klanten kunnen zakendoen wanneer het hen uitkomt, ook buiten kantoortijden.
  • Kostenbesparing: de traditionele (M)KB accountmanagers (en hun commerciële en administratieve ondersteuners en kredietadviseurs) met portefeuilles van circa drie à vierhonderd debetrelaties. kunnen worden vervangen door portefeuillemanagers met tienduizenden relaties. Stel dat een totale bankorganisatie per 200 kleine debetrelaties één werkplek bespaart. Dat is ruwweg een over all kostenbesparing van f 100.000,- per 200 klanten, ergo f 500,- per relatie. Bij een gemiddelde kredietomvang van f 75.000,- betekent dat een margeverruiming van 0,67 procentpunt. Gegeven de huidige marge-erosie is dat een welkome cq substantiële verbetering.
  • Creditscoring voor het kleinbedrijf kan een basis vormen voor de systematisering van de verstrekking van grotere kredieten. De kennis die bij de verwerking van (M)KB – kredieten wordt opgedaan, kan benut worden om ook in meer systematische vorm de grotere kredietverlening te standaardiseren.
  • Een snelle vertaling van beleid in uitvoering: model parameters kunnen bijgesteld worden op basis van strategische- en beleidsbeslissingen.
  • Het inzetten van Creditscoring als acquisitie-instrument teneinde nieuwe markten (bijvoorbeeld in het buitenland) te veroveren.

Deze opsomming in ogenschouw nemend, is er voldoende reden de praktische haalbaarheid van creditscoring nader te analyseren en ter discussie te stellen, ook al hebben eerdere pogingen nog niet tot het gehoopte succes geleid. Nu eerst een beknopte beschrijving van het huidige proces van zakelijke kredietverlening in het MKB, gevolgd door een (nog) utopische ideaalsituatie op basis van Creditscoring, om die vervolgens te bekritiseren aan de hand van praktische randvoorwaarden en beperkingen.

Het kredietverleningsproces in de praktijk
Bij de verschillende bancaire kredietverstrekkers verlopen de processen in detail verschillend. Maar grosso modo is onderstaande reeks van (inter-) acties een herkenbaar proces voor alle banken in Nederland die zich bezighouden met kredietverlening aan het MKB. Per item zijn twee tijdsaspecten vermeld: de activiteitentijd, de tijd die werkelijk besteed wordt en de doorlooptijd. De doorlooptijd is voor de bankklant relatie maatgevend en moet dus vanuit commercieel oogpunt nauwlettend bewaakt worden. De activiteitentijd is uit kostenoogpunt interessant.
De grootste tijdvreters in de doorlooptijd van het kredietaanvraagproces zijn achter-eenvolgens:

  • planning van de afspraak met de accountmanager
  • het uitwerken van het voorstel door de accountmanagers (of diens assistent). En in iets mindere mate:
  • de interne goedkeuring
  • de schriftelijke vastlegging richting cliënt.

De grootste tijdwinst is dus te vinden in het anders inrichten van in ieder geval die tijdvergende onderdelen van het kredietverleningsproces.

Gesteld dat bij een bedrijf kredietbehoefte is ontstaan die door een bank zou kunnen worden Ingevuld, volgen globaal de volgende (inter-) acties:
Klant – bank – acties Tijdsaspect Doorloop
De klant benadert (belt) de bank om een afspraak te plannen; afstemming van agenda’s betekent tijdverlies, variërend van een enkele dag tot meerdere weken. * *****
Bespreking tussen klant en de accountmanager van de bank. Dit is het moment van mondelinge Informatieoverdracht. Bij een goede voorbereiding door de klant kan tevens direct overdracht van relevante schriftelijke stukken plaatsvinden. ** **
De accountmanager concipieert het kredietvoorstel ofwel draagt de informatie over aan een commercieel ondersteuner, die het voorstel formuleert. In de ideaalsituatie is men volledig geïnformeerd; meestal echter vindt nog enkele malen telefonisch overleg plaats. Dit deel van het proces vergt relatief veel tijd, hoewel inmiddels aanzienlijke standaardisering in de formulieren van kredietvoorstellen zijn intrede heeft gedaan. *** ****
Het kredietvoorstel wordt ter goedkeuring voorgelegd. Afhankelijk van intern verleende fiatbevoegdheden beoordeelt de accountmanager zelf, een collega-accountmanager, de afdelings- of kantoormanager dan wel een kredietbeoordelaar het voorstel. ** ***
Na goedkeuring vindt afstemming met klant plaats. Veelal vindt dit telefonisch plaats, alvorens de definitieve offerte wordt opgemaakt. * *
Opmaak van de offerte en eventuele akten. Betreft tegenwoordig voornamelijk standaard teksten, die gepersonaliseerd worden. ** ***

(hoe meer *, hoe groter het tijdsbeslag)

De ideaalsituatie van een Creditscoring model
Gevrijwaard van de beperkingen van alledag laat de ideaalsituatie van een Creditscoring model zich als volgt beschrijven:
De aanvrager/ondernemer toetst zijn aanvraag online in. ‘In dialoog’ met een menugestuurde kredietmodule vult hij zelf de vereiste informatie in. Na invulling en elektronische verzending van de aanvraagformulieren wordt de ondernemer onmiddellijk op de hoogte gesteld van de uitkomst van zijn aanvraag: toewijzing of afwijzing. Bij toewijzing is direct een opsomming van de voorwaarden en condities gevoegd, vergelijkbaar met de huidige offerte. Na elektronische acceptatie van de basisaanbieding worden direct de officiële aanbiedingsbrief en bijbehorende documenten op naam geproduceerd en elektronisch aangeboden. Omdat het hier officiële overeenkomsten betreft zullen partijen formeel moeten beschikken over originele, met pen handmatig ondertekende documenten. Derhalve zullen tegelijkertijd (ofwel na ontvangst van de elektronische acceptatie door de klant) door de geldverstrekker originele exemplaren van de offerte en de akten op het briefpapier van de geldverstrekker worden geprint en omgaand verstuurd.

De utopie van vandaag is de realiteit van morgen
Het gehele proces (vanaf het moment van het initiatief van de klant tot het ontvangen van de definitieve offerte) wordt bekort tor één dag. En niet alleen deze korte tijdsduur is een voordeel. Er is ook een psychologisch voordeel voor de aanvragende ondernemer: hij stuurt het proces zelf. Dat geeft hem het gevoel van meer invloed op het proces.

Vraag is nu: heeft de beschreven ideaalsituatie voldoende realiteitsgehalte?

Tegenwerpingen, randvoorwaarden en beperkingen
Alvorens in het vervolgartikel de uitdagende commerciële mogelijkheden dat een systeem als hiervoor beschreven biedt te bespreken, zal eerst, geheel in stijl van de kritische bankier, aandacht besteed worden aan de belemmerende factoren en derhalve aan de voor de hand liggende redenen om Creditscoring als zelfstandig opererend systeem af te wijzen, of minstens zeer kritisch te analyseren. Pasklare oplossingen voor alle problemen zijn nog niet direct voor handen. Wel worden bij alle kanttekeningen mogelijke denkrichtingen voor oplossingen aangereikt. Wellicht kan dit een begin zijn van de intensivering van nieuwe gedachtenvorming.

Spontane tegenwerpingen, ontstaan bij her lezen van de geschetste ideaalsituatie zullen zijn:

  • Hoe garandeert men de betrouwbaarheid van de gegevens en hoe zijn die controleerbaar’
  • Hoe kan een ondernemer de juiste keuzes maken ren aanzien van de optimale financiering zonder persoonlijk advies van een accountmanager?
  • Een computersysteem is niet in staat de persoon van de ondernemer te beoordelen.
  • Beschikken kleine bedrijven (de eerste doelgroep van dit systeem) over voldoende professionaliteit om de beoogde online formulieren consequent en correct in te vullen?
  • Bij kleine bedrijven spelen incidentele gebeurtenissen vaak een cruciale rol; herkent creditscoring dit?

En nog meerdere tegenwerpingen zijn denkbaar. Bij een schikking van de bezwaren blijken deze alle in een tweetal categorieën te kunnen worden ondergebracht, te weten:

  • ‘Fysieke aspecten’: krediet technische, feitelijke, harde aspecten, zoals kwaliteit, controleerbaarheid, kennisniveau (advies), incidentenanalyse, etcetera.
  • ‘Psychologische aspecten’: persoonlijke beoordeling van de kwaliteit van de ondernemer, betrouwbaarheid, drive, persoonlijk onderscheidend vermogen, etcetera.

De fysieke aspecten zijn in een combinatie van statistische tabellen en mathematische modellen voor een expertsysteem herkenbaar; en dus zijn er standaardreacties definieerbaar. Dat is eenvoudiger gezegd dan gerealiseerd, maar het model is technisch te construeren. Voorbeelden om aan reële tegenwerpingen tegemoet te komen kunnen zijn: koppel het creditscoringssysteem aan de databestanden van de Kamer van Koophandel. Dit geeft direct controle op identificatie op ondernemingsniveau. Een andere koppeling zou bijvoorbeeld overeengekomen kunnen worden met de bestanden van geregistreerde accountants en belastingadviseurs ( NovAA, RA, Federatie van Belastingconsulenten en anderen) teneinde een cijferverificatie te bewerkstelligen.

De keuze voor een juiste financieringsvorm en -hoogte kan door de ondernemer in ‘samenspraak met het model’ gemaakt worden op basis van een doordachte opzet van vragen en antwoordmogelijkheden ten aan zien van de jaarrapporten, de beoogde investeringen en overige relevante data. Bij de beoordeling van dit alternatief voor de persoonlijke advisering moet men zich realiseren dat een dergelijk expertsysteem kwalitatief vergeleken moet worden met de bancaire adviseur MKB; in praktijk vaak een junior, veelal met meer opleiding dan ervaring. Kortom, alle denkbare ‘fysieke’ aspecten van de tegenwerpingen zijn in modellen in combinatie met diverse netwerkkoppelingen, technisch te overwinnen.

Lastiger is het op het eerste oog om de psychologische aspecten van de bancaire relatie over te dragen aan een computer. Is dit mogelijk of strandt hier het streven naar modelbouw? Bij deze psychologische aspecten moeten enkele kanttekeningen worden geplaatst. Deze kanttekeningen zijn mede gebaseerd op ervaringen in een lange periode van activiteit in de zakelijke kredietverlening. De aspecten betreffen de inschattingen (door de accountmanager van een bank) van de persoon van de ondernemer: hoe komt hij over, hoe betrouwhaar is of lijkt hij, hoe doortastend of reëel, betreft het een visionair of een fantast, etcetera. Kortom, ongrijpbare aspecten die het gevoel beïnvloeden. Dat gevoel is voor kredietverstrekkers een ongedefinieerd, maar wel duidelijk meespelend aspect in de afweging of een kredietaanvraag gehonoreerd wordt. Maar hoe vaak wijst een accountmanager een krediet af op ‘onderbuikgevoel’? En als dat al plaatsvindt, vindt de betreffende ondernemer dan niet een andere bankier bereid het door hem gevraagde te verlenen? En hoe vaak loopt zo’n krediet alsnog uit op een strop ten gevolge van de eerder vermeende onbetrouwbaarheid? En hoe kunnen de risico’s dat een betrouwbare ondernemer een minder betrouwbare administrateur in dienst heeft worden beoordeeld? Deze vragen zijn wel te stellen, maar niet te beantwoorden. Deze vragen beogen een acceptatie voor relativering van dit aspect te creëren. Want wat is de kwaliteit van de persoonlijke inschatting van een accountmanager aan wiens integriteit niet getwijfeld hoeft te worden, maar die geen psycholoog is? De ondefinieerbare aspecten zijn, uit de aard van hun ondefinieerbaarheid, niet in een model vast te leggen. Gesteld kan worden dat dit juist goed is. Geanalyseerd dient te worden of en hoe vaak verliezen zijn geleden als gevolg van deze psychologische factoren. Indien dit zo is, zijn er in de psychologische factoren trends of afgeleiden van de fysieke factoren waarneembaar? Immers, bepaald gedrag (psychologische factor) leidt tot bepaalde resultaten (fysieke factor). Derhalve kan hier als stelling geponeerd worden dat de vermeende ‘psychologische’ factoren te herleiden zijn tot bepaalde gedragingen, welke hun weerslag hebben op de bedrijfsvoering van de onderneming. De resultaten daarvan zijn weer meetbaar als de zogenoemde “fysieke factoren”. Met andere woorden: de kern van nader onderzoek binnen de debiteurenportefeuille van de banken moet zich onder meer richten op de vraag of er psychologische factoren bestaan, die geen invloed hebben op fysieke factoren en als zodanig toch zelfstandig tot een verlies voor de kredietverstrekker kunnen leiden. Het (h)erkennen van dit vraagstuk als een essentieel probleem: waarom een systeem van creditscoring tot op heden geen gemeengoed is geworden is wellicht de eerste aanzet tot de oplossing ervan. Bevestigt het onderzoek de hier geponeerde stelling, dan is zakelijke kredietverlening als een volstrekt mathematisch proces te beschouwen en dus volledig te automatiseren!

Tot slot nog een kanttekening bij het voorgaande. Het boven beschreven denkproces is een poging om de bestaande praktijk van kredietbeoordeling en -verlening te vertalen naar een mathematisch model, teneinde het kredietproces volledig te automatiseren. In het kader van dit artikel onbesproken, maar zeker nadere studie en overweging waard, is de ‘greenfield’-gedachte: creëer een totaal nieuw, geautomatiseerd systeem van kredietverlening, gebaseerd op een nieuwe gedachtegang, vrij van de gebruikelijke ofwel traditionele data, voorwaarden en condities. Deze gedachte is gebaseerd op de vraag of de vele informatie die thans voor kredietaanvragen wordt verzameld wel wezenlijk bijdraagt aan verbeterd risicobeheer. Het is een uitdagende gedachte, mogelijk leidend tot nieuwe inzichten en kansen. De uitwerking er van kan beter overgelaten worden aan creatieve geesten net een bij voorkeur niet te langdurige ervaring in de traditionele kredietverlening. Deze gedachte wordt vooralsnog buiten beschouwing gelaten.

Voorlopige conclusie
Of creditscoring een risicovolle utopie of een commerciële must is, kan op grond van het besprokene in dit artikel nog niet eenduidig beantwoord worden. De accenten in dit artikel hebben gelegen op de bespreking van de motieven vóór (de mogelijkheden en de doelen) en de bezwaren tegen een systeem van geautomatiseerde zakelijke kredietverlening. In de opsomming van de mogelijkheden en doelen zullen verschillende factoren door verschillende lezers verschillend gewogen worden, afhankelijk van hun eigen interesse, verantwoordelijkheid en invalshoek. Genoemd zijn aspecten van organisatorische aard, van beheertechnische aard (risicobeheersing), van commerciële aard en van strategische aard. Geconcludeerd mag worden dat, gegeven het feit dat creditscoring zoveel aandachtsgebieden raakt, er voor creditscoring een breed draagvlak te creëren moet zijn. Het ontbreken van voldoende draagvlak tot nu toe vindt zijn oorsprong in de besproken weerstanden en bezwaren. Door deze te rubriceren in een tweetal soorten (genoemd ‘fysiek’ en ‘psychologisch’), waarbij wordt gesteld dat de fysieke factoren allen technisch verwerkbaar zijn in een model, is er voldoende grond voor de overtuiging dat de resterende factoren na nadere studie uiteindelijk ook in wiskundige formules zijn te verwerken. Hoewel nader en gericht onderzoek binnen kredietportefeuilles van bankinstellingen één en ander nog moet bevestigen, kan nu reeds gesteld worden dat alle relevante factoren die aan zakelijke kredietverlening ten grondslag liggen te herleiden zijn tot mathematisch verwerkbare data. Die stelling, in combinatie met het feit dat de doelgroep van
een dusdanige omvang is dat in het systeem rekening gehouden kan worden met groeps-kenmerken, als samenvatting van en uitstijgend boven individuele kenmerken, is voldoende motivatie in het vervolgartikel nader in te gaan op de elementen die de basis moeten vormen van het model. De utopie van vandaag is de realiteit van morgen.

Drs. A.W.M. (Fons) Huijgens
Bankier zonder Bank
Gepubliceerd in Banking Review
Oktober 1999

Naschrift:
Dit artikel is geschreven en gepubliceerd in 1999.
Nu, anno 2013, is het proces op weg naar kredietverlening op basis van creditscoring volop gaande, maar zeker nog niet voltooid. Verschillende initiatieven hebben in het afgelopen decennium aangetoond dat de modellen voor kredietverlening op basis van creditscoring nog onvoldoende zijn uitgekristalliseerd. Creditrating heeft inmiddels een prominente positie in het fiatteringsproces bij banken, maar is (nog) niet zelfstandig bepalend. Dat laat onverlet dat de weg naar het moment waarop creditscoring wel en volledig bepalend is voor kredietverlening van kleine kredietbedragen (tot bijvoorbeeld € 500.000) onomkeerbaar is ingezet.

Print Friendly

Navigatie