Кредитные оценочные карты

Кредитный рейтинг — это числовое выражение, отражающее кредитоспособность человека. ^[1] Кредитный рейтинг в первую очередь основан на кредитном отчете , информации, которая обычно поступает из кредитных бюро . ^[2]

Кредиторы, такие как банки и компании, выпускающие кредитные карты, используют кредитные рейтинги для оценки потенциального риска, связанного с предоставлением кредитов потребителям, и для смягчения потерь из-за безнадежных долгов . Кредиторы используют кредитные рейтинги для определения того, кто имеет право на получение кредита, по какой процентной ставке и какие кредитные лимиты. ^[3] Кредиторы также используют кредитные рейтинги для определения того, какие клиенты, скорее всего, принесут наибольший доход.

Кредитный скоринг не ограничивается банками. Другие организации, такие как компании мобильной связи, страховые компании, арендодатели и государственные департаменты используют те же методы. Компании цифрового финансирования, такие как онлайн-кредиторы, также используют альтернативные источники данных для расчета кредитоспособности заемщиков. ^{[4] [5]}

Оценочные карты создаются и оптимизируются для оценки кредитного досье однородной популяции (например, файлы с просрочками, файлы, которые очень молодые, файлы, которые содержат очень мало информации). Большинство эмпирически полученных систем оценки кредитоспособности имеют от 10 до 20 переменных. ^[6] Оценки заявок, как правило, доминируют на основе данных кредитного бюро, которые обычно составляют более 80% предсказательной силы по сравнению с 60% в конце 1980-х годов ^[6] для оценочных карт Великобритании. Действительно, наблюдается растущая тенденция к минимизации заявителей или непроверяемых переменных из оценочных карт, что приводит к зависимости от данных кредитного бюро.

Кредитные баллы обычно варьируются от 300 до 850, показывая кредитоспособность клиента. Клиент с высоким кредитным баллом показывает, что он кредитоспособен, и банки не будут иметь проблем с выдачей ему кредита. Если у клиента низкий кредитный балл, то банки будут колебаться, выдавать ли ему кредит, а если и выдадут, то, возможно, с более высокой процентной ставкой. ^[7]

Кредитный скоринг обычно использует наблюдения или данные клиентов, которые не выполнили свои обязательства по кредитам, а также наблюдения за большим количеством клиентов, которые не выполнили свои обязательства. Статистически, такие методы оценки, как логистическая регрессия или пробит, используются для создания оценок вероятности дефолта для наблюдений на основе этих исторических данных. Эту модель можно использовать для прогнозирования вероятности дефолта для новых клиентов, используя те же характеристики наблюдения (например, возраст, доход, владелец дома). Затем вероятности дефолта масштабируются до «кредитного рейтинга». Этот рейтинг ранжирует клиентов по степени риска без явного определения их вероятности дефолта.

Существует ряд методов оценки кредитоспособности, таких как моделирование уровня риска, модели кредитования с сокращенной формой, модели веса доказательств, линейная или логистическая регрессия. Основные различия связаны с предположениями, требуемыми относительно объясняющих переменных, и способностью моделировать непрерывные и бинарные результаты. Некоторые из этих методов превосходят другие, косвенно оценивая вероятность дефолта. Несмотря на многочисленные исследования, проведенные учеными и промышленностью, ни один метод не доказал превосходство для прогнозирования дефолта при всех обстоятельствах.

Типичное ошибочное мнение о кредитном скоринге заключается в том, что единственная важная черта — это то, действительно ли вы вовремя вносили платежи, а также выполняли ли вы свои денежные обязательства быстро. Хотя история платежей имеет важное значение, она все равно составляет всего лишь чуть более трети кредитного рейтинга. Более того, история погашения отображается только в вашей кредитной истории.

Одной из основных сфер дохода банков является кредитование, и эти кредиты могут быть обеспеченными или необеспеченными. Банки не хотели бы предоставлять кредит клиентам или предприятиям, которые не смогут погасить кредит в будущем. Процесс оценки заявителя на основе его кредитоспособности определяет, кто должен получить кредит и на какую сумму. Именно здесь в игру вступают кредитные скоринговые карты, которые помогают банкам и финансовым ситуациям минимизировать риск и уменьшить уровень просрочек.

Методологии, которые используются для создания кредитной скоринговой карты, в целом делятся на две категории, а именно: статистические методы и методы искусственного интеллекта/машинного обучения. ^[8]

Модели, которые обычно менее сложны и чьи выходные данные можно легко интерпретировать, попадают в эту категорию. Простые методы, такие как логистическая регрессия, линейная регрессия и деревья решений, являются некоторыми примерами простых статистических методов. Многие банки предпочитают эту категорию, потому что если клиенту отказывают в кредите, то необходимо указать причину отказа, и это можно легко интерпретировать с помощью этих моделей.

Методы, используемые здесь, в мире аналитики широко называются черными ящиками, поскольку их интерпретация сложна. Банки обычно используют этот тип модели оценки для дополнительных или перекрестных продаж различных продуктов банка своим клиентам. Эти методы обычно превосходят статистические модели оценки кредитоспособности, но отстают из-за проблем с интерпретацией. ^[8]

Система показателей заявки - используется, когда клиент подает заявку на новый кредит. Этот тип системы показателей предсказывает, не выполнит ли клиент свои обязательства по кредиту. Здесь тип данных, который используется, в основном поступает из исторических заявок на кредит, и если у клиента есть какой-либо существующий кредит, то эти данные извлекаются из одного из кредитных бюро. Если, например, продукт, который запускается, является новым, то в этом случае данные берутся из кредитных бюро. Этот тип системы показателей помогает бизнесу принимать автоматизированные, точные и последовательные решения о том, одобрять ли, рассматривать или отклонять заявку заявителя. Некоторые из преимуществ этого типа системы показателей заключаются в том, что организация может автоматизировать весь процесс принятия решений, что, в свою очередь, сокращает время выполнения процесса андеррайтинга. Он также позволяет бизнесу принимать обоснованные данными и точные решения. ^[9]

Поведенческая оценочная карта - используется для прогнозирования, не выполнит ли существующий клиент, имеющий кредит, свои обязательства. Здесь данные включают в себя данные о транзакциях клиента, а также информацию, связанную с бюро. Этот тип оценочной карты также используется в качестве альтернативного кредитного рейтинга для внутренних целей института вместе с кредитным рейтингом, полученным из кредитного бюро. Этот тип оценочной карты также используется для определения наиболее ценных клиентов банка . ^[9]

Система показателей сбора задолженности — используется для прогнозирования реакции клиентов на различные стратегии сбора задолженности. Данные, используемые здесь, аналогичны поведенческой системе показателей. Когда банк решает предоставить кредит своим клиентам или продлить кредит своим существующим клиентам, ему необходимо оценить вероятность того, что эти клиенты смогут без проблем погасить сумму кредита. Здесь важно учитывать, что обстоятельства клиентов также могут меняться со временем, и для поддержания хороших отношений со своими клиентами банку необходимо будет предложить соответствующую поддержку. Для организации важно определить и расставить приоритеты по счетам, которые требуют сбора, поскольку это играет важную роль в контроле за безнадежной задолженностью. Определение частоты и канала связи может стать сложным для создания баланса в справедливом отношении к клиентам. Эта система показателей помогает определить клиентов, которым требуется меньше взаимодействия. Некоторые из преимуществ использования систем показателей сбора задолженности — создание оптимизированного и эффективного процесса сбора, возможность предложить лучший клиентский опыт без ущерба для настроений и повышение показателей возврата. ^[10]

Наим Сиддики обсуждает некоторые важные моменты, касающиеся более широкого использования оценочных карт и процессов, которые использовались в прошлом, по сравнению с настоящим. ^[11]

Вот некоторые моменты, которые способствовали более активному использованию оценочных карт:

• Повышение уровня регулирования со стороны органов управления.
• Открытое исходное кодовое и лучшее программное обеспечение для разработки оценочных карт
• Увеличение количества информационно-образовательных материалов в Интернете.
• Возможность создания персонализированного клиентского опыта.
• Улучшение аппаратной части и вычислительной мощности за последние годы.

Поиск файлов будет включать сбор всех физических документов от клиента. Сначала будут собраны такие документы, как выписки из банка, документы по подоходному налогу и т. д. Кредитный инспектор возьмет все эти документы и сделает оценку. Затем все документы будут проверены вручную. Кто-то из банка должен будет отправиться в указанное клиентом место, чтобы проверить, действительно ли человек там проживает, и в этом контексте также обсудить с ним кредит. Раньше не было кредитных бюро или кредитных карт, из-за чего весь процесс принятия решений выполнялся вручную. Из-за этого процесса кредитный инспектор будет тратить больше времени на заполнение кредитных заявок, что, в свою очередь, сократит время выполнения.

В наши дни все необходимые файлы или документы должны быть отправлены онлайн на веб-портал банка. Больше никаких физических документов, так как все в цифровом формате. Эти файлы обычно представляют собой PDF-файлы. Раньше оценка доходов проводилась вручную кредитным специалистом. В настоящее время существует программное обеспечение, которое считывает банковские выписки клиентов и автоматически проверяет их доход. Цифровой профиль клиента также проверяется вместо выездов на места. О клиенте может быть доступно много информации из-за наличия кредитных бюро. Если у клиента есть какая-то банковская история, которую можно получить в бюро. Модели кредитных скоринговых карт используются для принятия или отклонения заявки клиента на кредит. Клиент сможет увидеть свое решение онлайн на самом веб-портале. Поскольку большая часть процесса принятия решений теперь происходит в режиме онлайн, можно обработать гораздо больше заявок, что увеличивает время выполнения.

• Кредитный рейтинг
• Критика систем кредитного скоринга в Соединенных Штатах
• Риск потребительского кредитования
• Кредитный риск
• Кредитные бюро :
  • Основные бюро США: Dun & Bradstreet  • Equifax  • Experian  • TransUnion
  • Основные канадские бюро: Equifax  • TransUnion
  • Основные бюро Великобритании: Equifax  • Experian  • TransUnion
  • Основные индийские бюро: CIBIL  • Equifax  • Experian  • Highmark