Ang iskor modelo alang sa pagtimbang-timbang sa mga creditworthiness sa nangutang

Hapit ang tanan nga walay katapusan nakadawat sa usa ka pagdumili sa usa ka loan, gikan sa manager nakadungog niini hugpong sa mga pulong: "Ang desisyon sa gihimo iskor nga sistema. Ang imong kasaligan nga ingon sa usa ka borrower numero dili husto. " Unsa kini nga pagmando sa nga ang maong iskor ug sa unsa nga paagi sa pagkuha "credit detector" ngadto sa "maayo kaayo nga"? ni sa pagsulay sa pagsabut Himoa.

Kinatibuk-ang Pagpasabut

Busa, unsa ang iskor? Kini nga talagsaon nga sistema sa pagtimbang-timbang sa pagkakasaligan sa nangutang, base sa usa ka gidaghanon sa mga lantugi. Sa diha nga ang usa ka tawo magamit alang sa usa ka loan, ang unang butang nga iyang gihalad sa pagbuhat sa - pun-on diha sa porma. Pangutana gilalang alang sa usa ka rason. Kini mao ang iskor model assessment sa potensyal nga nangutang. Depende sa tubag alang sa matag butang nga gi-assign sa usa ka gidaghanon sa mga puntos. Ang dugang pa, ang mas taas nga ang kalagmitan sa usa ka positibo nga desisyon sa paghatag sa pundo.

Dinhi adunay usa ka caveat. Kon ikaw adunay usa ka negatibo nga credit kasaysayan, unya dugang pa nga tubag sa mga pangutana ug ang gidaghanon sa mga puntos sa kasagaran dili importante. Na niini nga kamatuoran lamang igo alang sa pagsalikway.

Iskor mga tumong ug mga tumong sa sa kasamtangan nga mga bangko

Sa bisan unsa nga iskor modelo nga gigamit sa credit system, gipaila-ila aron sa pag-angkon niini nga mga resulta:

• sa pagdugang sa loan portfolio tungod sa pagkunhod sa bahin sa dili-makataronganong pagsupak sa loans;
• pagpatulin sa pamaagi assessment sa potensyal nga nangutang ni;
• pagkunhod sa mga non-pagbayad sa loan pundo sa;
• pagpalambo sa kalidad ug tukma sa ang manghuhulam;
• sentralisadong paghipos sa datos sa mga kliyente sa;
• pagkunhod sa reserve sa kantidad nga probable credit kapildihan;
• assessment sa mga kaabtikon sa mga kausaban diha sa tagsa-tagsa nga credit asoy ug sa kinatibuk-loan portfolio nga ingon sa usa ka bug-os nga.

Credit Score: Sa unsang paagi nga kini nga mga buhat?

Aron makab-ot kini nga mga tumong diha sa Bank naggamit credit iskor model evaluation. Kini naglakip sa usa ka gamay nga epekto sa resulta sa pihig batok sa mga manager o sa panagkunsabo sa mga empleyado sa bangko.

Halos ang tanan nga mga impormasyon nga gipaila-ila sa porma kinahanglan nga gipamatud-an pinaagi sa atubangan sa mga dokumento. Ang bangko manager naghimo sa niini nga kaso sa usa ka lang teknikal nga papel - mosulod data ngadto sa programa. Sa diha nga ang tanan nga mga butang sa mga pangutana nga magsugod sa pagtuyok, ang computer programa nagtinguha ug pagpakita sa resulta - ang gidaghanon sa mga puntos nga imong. Unya ang kahimtang aron sa pagpalambo og sa lain-laing mga paagi.

Kon mi-iskor og ikaw usab pipila puntos, kamo mahimong sigurado nga gilimod sa usa ka loan.

Gidaghanon sa mga puntos nga nahimo gikan nga mahimong mas taas pa kay sa average? Kon ang loan nga kantidad mao ang gamay nga, ang usa ka desisyon mahimong gikuha sa spot. Kon kamo sa paggamit sa alang sa usa ka pretty impresibo nga kantidad, kamo mipahibalo nga ang unang hugna sa pagsulay kaninyo ang milabay, ug ang aplikasyon ang gahin sa mga serbisyo sa seguridad sa sa bangko.

Gidaghanon sa mga puntos "gakit" poseredinke? manager mao ang lagmit sa pagdumala nagkinahanglan og usa ka co-signer o pagtudlo sa usa ka serye sa mga dugang nga mga tseke.

matang sa scoring

Sa kinatibuk-an, ang iskor model naglangkob sa pito ka matang sa evaluation, upat sa diin may kalabutan sa credit, ug sa tulo ka - sa marketing. Kay lending nagabuhat nga kinaiya sa niini nga mga matang sa iskor:

1. Sa aplikasyon (Application-iskor). Kini nga modelo mao ang labing kanunay nga gigamit sa pagtimbang-timbang sa kasaligan ug solvency sa mga kliyente. Kini gitukod, ingon nga miingon, sa pagtimbang-timbang sa mga pangutana ug sa pagpabuhat sa matag tubag katumbas nga gidaghanon sa mga puntos.
2. Panglimbong (Panglimbong-iskor). Kini makatabang sa pagkalkulo potensyal fraudsters, nga nakahimo sa pag-agi sa unang hugna sa pagsulay. Mga baruganan, mga pamaagi ug mga pamaagi sa pagsulay sa panglimbong mao ang usa ka tinago nga trade sa matag usa sa mga bangko.
3. Panagna kinaiya (sa kinaiya-iskor). Dinhi sa pagtuki sa mga kinaiya sa nangutang sa relasyon ngadto sa loan, ang kalagmitan sa mga kausaban diha sa pagbayad. Sumala sa resulta sa evaluation gidala gikan kausaban sa maximum nga kantidad nga loan.
4. Trabaho sa refunds (Collection-iskor). Kini nga modelo gipadapat sa mga utang sa problema, sa wala mabayri nga utang pagbayad stage. Ang programa makatabang sa paghimo sa usa ka action plan aron sa pagbayad sa loan gikan sa usa ka pasidaan ngadto sa usa ka referral ngadto sa korte o sa utang collection kompaniya.

Ang laing tulo ka sakop sa henero nga mao ang mosunod:

1. Pre-sale banabana (Pre-Sale) - nagpaila potensyal nga nangutang nagkinahanglan, nagtugot kanato sa paghalad sa usa ka dugang nga sa usa o lain nga produkto.
2. Tubag (Tubag) - assesses ang kalagmitan sa pag-uyon ni customer uban sa mga gisugyot nga lending programa.
3. Evaluation sa kakapoy (Attrition) - assessment sa posibilidad nga ang customer mohunong sa ilang relasyon uban sa bangko sa stage niini o sa umaabot.

Disadvantages iskor nga sistema

Assessment sa creditworthiness sa mga tawo adunay iyang drawbacks. Ang nag-unang ang usa mao nga ang sistema dili flexible igo ug mangil-ad pahiangay, pabagay ngadto sa aktuwal nga lantugi. Kay sa panig-ingnan, ang iskor model nga gisagop sa United States, magaluwas sa labing taas nga score sa matag tawo, sa pag-usab sa usa ka dako nga gidaghanon sa mga trabaho. Ang maong ang usa ka tawo giisip nga usa ka talagsaon nga specialist sa dakung panginahanglan sa labor market. Sama sa alang kanato niini nga kamatuoran moduwa sa usa ka mabangis nga joke sa nangutang. Ang labing dako nga gidaghanon sa mga puntos makadawat sa usa ka tawo uban sa usa lamang ka entry sa labor force. Kon ang nangutang sagad usab sa mga employers, kini giisip nga kasaligan, palaaway ug sa daotan nga tawo. Ang iyang rating sa mga mata sa mga bangko mao ang pagkahulog paspas tungod sa mosunod nga dismiss dili mahimo nga mosunod sa bag-o nga buhat, nga nagpasabot nga ang paglangan sa pagbayad magsugod.

Aron mopahiangay sa sistema sa pag-maximize sa atong buhi nga mga kondisyon, mga pangutana alang sa assessment kinahanglan desinyo espesyalista sa labing taas nga kategoriya ug kwalipikasyon. Apan ang tanang mga resulta nga nakuha sa niini nga paagi, sa gihapon nga nagsalig sa mga opinyon ug impluwensya sa tawo. Busa hingpit nga mapihigon assessment sa gihapon wala magbuhat.

Busa sa bisan unsa nga iskor nga sistema adunay sa labing menos duha ka mga disadvantages:

• sa hataas nga bili sa pagpahiangay sa modernong mga kamatuoran;
• sa impluwensya sa suhetibong eksperto sa opinyon sa pagpili sa mga modelo customer pagbana-bana.

Gawas pa, ang evaluation nga sistema mao usab dili hingpit. Ang kamatuoran nga ang iskor nga makakuha sa asoy lamang sa pormal nga sitwasyon. Ang sistema mao ang dili makahimo sa pagtimbang-timbang sa kamatuoran sa husto nga paagi. Pananglitan, kon ang usa ka kliyente adunay usa ka gamay nga lawak sa usa ka communal sa Arbat, ang sistema sa magatugyan kaniya sa labing taas nga score. Human sa tanan, adunay usa ka Moscow pinuy-anan permit ug accommodation sa sentro. Usa ka mansyon sa usa ka pipila ka libo ka metro kwadrado, nahimutang sa usa ka gamay nga balangay sa baybayon sa Dagat Itom, ang sistema sa gitawag nga "usa ka balay sa baryo" ug pagpakunhod sa rating alang sa kakulang sa usa ka Moscow registration.

Unsa nga matang sa mga data nga nalambigit sa pagtukod sa modelo

Sa mga kaso diin ang usa ka assessment sa creditworthiness sa natural nga mga tawo, ang mga bangko empleyado kinahanglan nga base sa usa ka gidaghanon sa mga criteria. Ang tanan kanila mahimong bahinon ngadto sa tulo ka grupo, ang matag usa sa nga naglakip sa usa ka gidaghanon sa mga indicators.

Personal nga:

• passport data ;
• sa kaminyoon nga kahimtang;
• edad;
• sa atubangan sa mga anak, sa ilang mga edad ug sa gidaghanon.

pinansyal nga:

• ang prinsipal nga kantidad sa binulan nga income;
• dapit sa trabaho, posisyon;
• ang gidaghanon sa mga rekord sa mga workbook;
• sa panahon sa trabaho sa ulahing ginsakupan;
• encumbrances (utang talagsaong loans, suporta sa bata ug ubang mga benepisyo);
• sa atubangan sa ilang kaugalingong mga panimalay, mga sakyanan, bank accounts ug mga deposito.

dugang nga:

• sa paglungtad sa dugang nga tinubdan sa kita, dili gipamatud-an sa mga dokumento;
• ang posibilidad sa guarantor;
• sa uban nga mga impormasyon.

Ang iskor modelo alang sa pagtimbang-timbang sa mga creditworthiness sa legal nga korporasyon nga nagtukod ug usa ka gamay nga lahi. Dinhi ang yawe lantugi giisip pinansyal nga performance. Apan sukad sila gituyo gikan sa pinansyal nga mga taho sa kampanya sa mga aplikante, sa nga kaso nga sila adjust. Tungod niini nga posibilidad tumong assessment sa hilabihan gayud pagkunhod. Busa, aron sa pagtimbang-timbang sa mga legal nga mga korporasyon nga gigamit sa iskor uban sa dinamikong performance.

Ang unang lakang mao ang base sa koleksyon sa impormasyon nga dili kuwentahon ang lantugi materyal. Sila naglakip sa maayong kabubut-on, sa merkado posisyon, eksperto sa opinyon sa pinansyal ug ekonomiya nga kalig-on.

Ang sunod nga lakang - ang kahulogan sa pinansyal nga indicators. Dinhi kita magtuon sa liquidity kalabutan, mga katimbangan, kaugalingon nga mga pundo, tumong indicators sa pinansyal nga kalig-on, ganansya, pagtugyan sa mga pundo ug sa ingon sa.

Sumala sa resulta sa duha ka independenteng assessments sa bangko mohukom sa paghatag sa loan.

Kinsa ang pagkuha sa usa ka taas nga score

Kon makig-istorya kami mahitungod sa mga indibiduwal, nan may evaluation ang manghuhulam mao ang gidala sa usab sa daghang mga paagi. Adunay daghang mga butang nga mahimo positibo nga makaapekto sa rating:

• taas nga sweldo;
• nga may sa iyang kaugalingon nga movable ug dili matarug nga kabtangan;
• hataas nga termino nga accommodation sa usa ka partikular nga rehiyon;
• sa atubangan sa mga deposito;
• documentary pamatuod sa kita;
• atubangan sa balay, ug sa trabaho landline phone;
• Pagkumpirma sa trabaho, ilabi na sa publiko nga negosyo ug sa mga publiko nga sector;
• alang sa bukas nga mga asoy (deposito, pension, kalkulado) sa nagpautang bangko;
• sa atubangan sa usa ka dako nga kantidad sa sa pag-asdang pagbayad sa diha nga ang pag-angkon sa usa ka prenda o sakyanan loan;
• sa posibilidad sa paghatag og tambag, co-manghuhulam o guarantor;
• maayo kaayo nga credit kasaysayan.

Sa unsa nga paagi sa paglimbong sa sistema sa ug kini pagabuhaton?

Gituohan nga sa higayon nga ang assessment nga gidala walay mga kalag makina, kini mao ang posible nga sa paglimbong sa iyang mga, sa pagpangita sa daan ang "husto" tubag sa mga pangutana. Sa pagkatinuod, sa halayo gikan niini.

Iskor modelo sa assessment kliyente nga gitukod sa ingon nga paagi nga ang tanan nga ang mga tubag sa mga pangutana nga mahimong gitan-aw uban sa tabang sa mga may kalabutan nga mga dokumento. Dugang pa, mga bangko sagad inubanan sa tibuok network ug isalikway ang mga resulta sa ilang mga inspeksiyon sa usa ka komon nga sistema. Busa kon sa proseso sa dugang pa nga panghimatuud paglimbong igapadayag, maisugon krus nga ibutang sa imong reputasyon nangutang. Wala ug dili gayud ba kamo sa pagkuha sa mga loan.

Embellish kamatuoran mahimo sa pagsulay lamang sa kaso sa diha nga ang data lamang gikan sa mga pulong sa kliyente ni ang mingsulod sa sistema sa. Apan, sa pagpangita sa maong usa ka bangko mao ang lisud nga, ug adunay extortionate interes nga dili sa imong kaugalingon nga gusto sa pagkuha credit alang niini.

Iskor ug credit sa kasaysayan

Kon atong hisgotan nga sa labing menos katunga sa populasyon sa atong nasud na ang kasinatian sa paggamit sa alang sa usa ka loan sa unang han-ay mohatag sa usa ka timailhan sa evaluation sa mga nangutang, ingon sa credit sa kasaysayan. Tungod kay ang BCI alang sa pipila ka mga panahon sa katigayonan sa mga data sa mga borrowers sa mga institusyon microfinance ug uban pang mga susama nga mga institusyon, sa merkado nagpakita scoring modelo, adjust alang sa presensya ug kahimtang sa credit kasaysayan.

Kini nga mga mga modelo Gibanabana sa kalagmitan sa default sa borrowers sa pundo, ang panghitabo sa delinquency, gidaghanon mabayaran loans ug uban pang mga lantugi.

Dugang pa, ang Bank nagtanyag sa usa ka pag-alagad sa automatic nga impormasyon mahitungod sa mga kustomer. Pinaagi sa pagkonektar sa maong usa ka pag-alagad, ang mga bangko mahibalo:

• sa pag-abli sa mga asoy sa kliyente sa ubang mga pinansyal nga institusyon;
• ang resibo sa bag-ong mga loans;
• sa mga panghitabo sa bisan unsa nga delinquency;
• Bag-ong pasaporte data sa kliyente;
• sa pag-usab sa mga utlanan sa mga asoy, credit cards ug sa ingon sa.

Kini dugang nga adjust sa sistema sa mga banking scoring ug maximum nga impormasyon mahitungod sa potensyal nga borrowers.