Решения
/
Скоринг и верификация

Скоринг и верификация заемщиков

Задать вопрос
Банки и МФО
Страховые
Букмекеры
Оценка кредитного риска и подтверждение данных

Решение на основе больших данных проводит анализ потенциального заёмщика на предмет рисков невозврата, оценивает его благонадежность, верифицирует предоставленную информацию

Популярные запросы клиентов

Высокий уровень просрочки по кредитам и займам
Нехватка информации о клиентах
Недостаточно информации для автоматизации процесса андеррайтинга
Высокий уровень убыточности по портфелю клиентов
Формирование лучшего предложения для клиентов
Наращивание объемов выдачи кредитов и займов

В результате вы сможете

Planet_Img
Обеспечить прирост до 10 п.п. к вашим моделям
Planet_Img
Снизить Cost of risk
Planet_Img
Увеличить скорость и автоматизировать процесс рассмотрения заявки
Planet_Img
Увеличить доход до 16%
Planet_Img
Сократить уровень невозвратов и мошенничества
В результате вы сможете
Задать вопрос

Особенности

Features_Img
Индекс Джини до 70%
Features_Img
1,5 секунды среднее время ответа сервиса
Features_Img
400 показателей при анализе абонентов
Features_Img
Интеграция по API или Credit Registry
Features_Img
Generic модели скоринга: дефолт абонента (PD 90+ 12 mob) доход убыточность 200%
Features_Img
Верификация паспортных данных
Features_Img
Охват 98% населения РФ
Features_Img
Индивидуальные модели скоринга: вероятность мошенничества (fraud) вероятность образования просроченной задолженности (collection) и др.
Features_Img
Ретротест до подписания договора

Вопросы и ответы

  • Что такое скоринг?

    Кредитный скоринг – это автоматизированная система оценки, которая используется для анализа кредитоспособности заемщиков и определения рисков, связанных с выдачей кредитов. Этот метод основан на статистических данных и алгоритмах, которые автоматически обрабатывают информацию о потенциальных клиентах.

  • Как банки используют скоринг?

    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.

  • Как работает скоринговая модель?

    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.

  • Какие параметры влияют на скоринг?

    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.

Свяжитесь с нами,

если у вас остались

вопросы

Услуги, в том числе ретротесты, предоставляются при наличии согласия пользователя на обработку и передачу данных в целях получения товаров/работ/услуг клиента. Обработка сведений осуществляется предиктивной системой билайн с использованием математических моделей. Значения всех параметров являются вероятностными. Эффективность рассчитана на основе данных, предоставленных клиентами билайн по результатам оказания услуг. Сведения носят информационный характер, билайн не гарантирует достижение указанных результатов.