Скоринг и верификация

Скоринг позволяет банкам уменьшить количество ошибок при принятии решений о кредитовании, сэкономить время на обработку заявок, оценивать клиентов более объективно, исключая человеческий фактор. Благодаря внедрению скоринговых систем стало возможным подавать заявки на кредиты онлайн и получать предварительное одобрение за считаные минуты. Банки настраивают свои скоринговые конвейеры, используя различные параметры. Этот процесс включает несколько ключевых этапов. Определение параметров: каждый банк устанавливает свои требования к заемщикам, включая возраст, уровень дохода, кредитную историю и другие характеристики. Эти параметры закладываются в скоринговую систему, что позволяет формировать профиль потенциального заемщика. Сбор данных: заемщики заполняют анкеты, предоставляя информацию о себе. Банк также может использовать данные из внешних источников, таких как кредитные бюро, налоговые органы и даже социальные сети. Алгоритмический анализ: скоринговая система анализирует собранные данные, присваивая каждому параметру определенное количество баллов. Эти баллы суммируются для формирования общего скорингового балла. Важно отметить, что разные банки могут использовать разные алгоритмы и веса для каждого параметра, что приводит к различиям в итоговых оценках.Принятие решения: на основе полученного скорингового балла банк принимает решение о выдаче кредита. Если балл превышает установленный порог, заемщику могут предложить кредит на стандартных условиях или с выгодными условиями; если нет – в выдаче займа может быть отказано.

Существуют различные виды скоринга, включая: заявочный скоринг (Application scoring): используется для оценки платежеспособности при подаче заявки на кредит; коллекторский скоринг (коллекторский скоринг, скоринг взысканий) – для определения склонности к взаимодействию кредиторов с заемщиками, допустившими просрочку погашения долга или полностью прекратившими выплаты; мошеннический скоринг (Fraud-scoring, антифрод-скоринг): помогает выявить мошеннические действия со стороны заемщиков предварительный скоринг (предодобрение): для оценки потенциального заемщика до подачи заявки и предложения ему кредитного продукта. Эти виды скоринга могут быть реализованы с помощью построения классических ML-моделей с использованием Big Data технологий и обучения нейросетей для использования в качестве дополнительной оценки. Это, в свою очередь, может значительно увеличить точность предсказания и тем самым улучшить качество работы всего кредитного конвейера.

В ходе скоринга банки и финансовые организации присваивают заемщикам баллы на основе различных параметров из анкеты и внутренних данных о клиенте: кредитная история; уровень дохода; возраст; наличие долгов и штрафов; семейное положение; форма занятости; наличие недвижимости, автомобиля и другого ценного имущества; уровень образования; общий уровень расходов. Каждый из этих факторов имеет свой вес в итоговом скоринговом балле, который определяет вероятность возврата кредита.