वित्त, क्रेडिट
ऋण लेने वाले की साख के मूल्यांकन के लिए स्कोरिंग मॉडल
लगभग हर कोई जो कभी एक ऋण के इनकार प्राप्त हुआ है प्रबंधक से, इस वाक्यांश सुना: "निर्णय स्कोरिंग प्रणाली बनाया गया था। एक उधारकर्ता आंकड़े के रूप में आपका विश्वसनीयता सही नहीं हैं। " इस नियम है कि इस तरह स्कोरिंग और कैसे "क्रेडिट डिटेक्टर" "उत्कृष्ट" को पाने के लिए क्या है? के समझने की कोशिश करें।
अवलोकन
तो, क्या है स्कोरिंग? यह उधारकर्ता की विश्वसनीयता का मूल्यांकन करने की अनूठी प्रणाली, मानकों का एक संख्या के आधार पर। एक व्यक्ति एक ऋण, पहली बात यह है कि वह क्या करने के लिए की पेशकश की के लिए लागू होता है - के रूप में भरने। प्रश्नावली एक कारण के लिए तैयार की। यह संभावित उधारकर्ता की स्कोरिंग मॉडल आकलन है। प्रत्येक आइटम के लिए प्रतिक्रिया पर निर्भर करता है अंक की एक निश्चित संख्या दी जाती है। धन देने के लिए सकारात्मक निर्णय की संभावना अधिक है, अधिक है।
यहाँ वहाँ एक चेतावनी है। आप एक नकारात्मक क्रेडिट इतिहास है, तो सवाल आगे जवाब और अंकों की संख्या आम तौर पर कोई फर्क नहीं है। पहले से ही अकेले इस तथ्य अस्वीकृति के लिए पर्याप्त है।
लक्ष्यों और वर्तमान बैंकों में उद्देश्यों स्कोरिंग
क्रेडिट प्रणाली में इस्तेमाल किसी भी स्कोरिंग मॉडल है, ताकि इन परिणामों प्राप्त करने के लिए शुरू की:
- ऋण की अनुचित खंडन के शेयर में गिरावट के कारण ऋण पोर्टफोलियो में वृद्धि,
- संभावित उधारकर्ता के आकलन प्रक्रियाओं की गति;
- ऋण फंडों की गैर चुकौती की कमी;
- गुणवत्ता और ऋण लेने वाले की सटीकता में सुधार;
- क्लाइंट पर डेटा की केंद्रीकृत भंडारण;
- संभावित क्रेडिट घाटे की राशि में रिजर्व में कमी;
- व्यक्तिगत ऋण खातों और एक पूरे के रूप कुल ऋण पोर्टफोलियो में परिवर्तन की गतिशीलता का मूल्यांकन।
क्रेडिट स्कोर: यह कैसे काम करता है?
बैंक में इन लक्ष्यों को प्राप्त करने के लिए क्रेडिट स्कोरिंग मॉडल मूल्यांकन का उपयोग करता है। यह का परिणाम पर बहुत कम प्रभाव शामिल है के खिलाफ पूर्वाग्रह प्रबंधक या बैंक कर्मचारियों की मिलीभगत।
लगभग सभी जानकारी प्रपत्र में पेश दस्तावेजों की मौजूदगी से पुष्टि की जानी चाहिए। बैंक मैनेजर इस मामले में प्रदर्शन करती एक विशुद्ध रूप से तकनीकी भूमिका - प्रोग्राम में डेटा में प्रवेश करती है। जब सभी प्रश्नावली के आइटम स्पिन शुरू हो जाएगा, कंप्यूटर प्रोग्राम गणना करता है और परिणाम प्रदर्शित करता है - अंक की संख्या के। तो फिर स्थिति अलग अलग तरीकों से विकसित हो सकता है।
यदि आपके पास बहुत कम अंक अर्जित किये, आप यकीन है कि एक ऋण मना कर दिया जाएगा हो सकता है।
निकला अंक की संख्या औसत की तुलना में कहीं अधिक होने का? ऋण राशि छोटी है, तो एक निर्णय की मौके पर ही लिया जा सकता है। आप एक बहुत प्रभावशाली राशि के लिए आवेदन कर रहे हैं, तो आप की घोषणा की जाएगी कि परीक्षण के पहले चरण आप बीत चुके हैं, और आवेदन बैंक की सुरक्षा सेवाओं के लिए आवंटित किया गया है।
अंकों की संख्या "तैरता" poseredinke? प्रबंधक नेतृत्व करने के लिए एक सह हस्ताक्षरकर्ता आवश्यकता होती है या अतिरिक्त जांच की एक श्रृंखला की नियुक्ति करेंगे संभावना है।
स्कोरिंग के प्रकार
विपणन के लिए - सामान्य में, स्कोरिंग मॉडल तीन जिनमें से चार क्रेडिट के लिए प्रासंगिक हैं मूल्यांकन के सात प्रकार, और के होते हैं। उधार देने के लिए अभ्यास करते स्कोरिंग के इन प्रकार की विशेषता:
- आवेदन पत्र पर (अनुप्रयोग स्कोरिंग)। यह मॉडल सबसे अधिक बार विश्वसनीयता और ग्राहकों की शोधन क्षमता का आकलन किया जाता है। यह बनाया गया था के रूप में कहा गया है, प्रश्नावली के मूल्यांकन और प्रत्येक प्रतिक्रिया इसी अंकों की संख्या सौंपने के बारे में।
- धोखाधड़ी (धोखाधड़ी रन)। यह संभावित धोखेबाजों, जो परीक्षण के पहले चरण पारित करने में कामयाब रहे गणना करने के लिए मदद करता है। सिद्धांतों, तरीके और धोखाधड़ी के परीक्षण की प्रक्रिया बैंक में से प्रत्येक के एक व्यापार रहस्य है।
- भविष्यवाणी व्यवहार (व्यवहार रन)। ऋण, भुगतान में परिवर्तन की संभावना के संबंध में ऋण लेने वाले के व्यवहार के विश्लेषण के यहाँ। मूल्यांकन के परिणाम के अनुसार अधिकतम ऋण राशि का समायोजन किया जाता है।
- रिफंड (संग्रह रन) पर काम करते हैं। यह मॉडल समस्या ऋण के लिए लागू किया जाता है, अवैतनिक ऋण चुकौती के मंच पर। कार्यक्रम एक कार्रवाई अदालत या ऋण वसूली कंपनियों के लिए एक रेफरल के लिए एक चेतावनी से ऋण चुकाने के लिए योजना बनाने के लिए मदद करता है।
अन्य तीन प्रजातियों इस प्रकार हैं:
- पूर्व बिक्री अनुमान (पूर्व बिक्री) - संभावित उधारकर्ता की जरूरत की पहचान करता है, हमें की अनुमति देता है एक अतिरिक्त एक या एक अन्य उत्पाद के पेशकश करने के लिए।
- प्रतिक्रिया (प्रतिक्रिया) - प्रस्तावित ऋण कार्यक्रम के साथ ग्राहक की सहमति की संभावना का आकलन।
- थकावट (संघर्षण) का मूल्यांकन - संभावना है कि ग्राहक इस स्तर पर या भविष्य में बैंक के साथ अपने रिश्ते संघर्ष करेंगे के आकलन।
नुकसान स्कोरिंग प्रणाली
व्यक्तियों की साख का आकलन अपनी कमियां। मुख्य एक है कि प्रणाली काफी लचीला और खराब वास्तविक मानकों के लिए अनुकूल नहीं है। उदाहरण के लिए, स्कोरिंग मॉडल संयुक्त राज्य अमेरिका में अपनाया है, प्रति व्यक्ति उच्चतम स्कोर वितरित कर देगा नौकरियों की एक बड़ी संख्या बदल जाते हैं। ऐसा व्यक्ति श्रम बाजार में काफी मांग में एक उल्लेखनीय विशेषज्ञ माना जाता है। हमारे लिए के रूप में इस तथ्य को उधारकर्ता द्वारा एक क्रूर मजाक खेलेंगे। अंक की सबसे बड़ी संख्या श्रम शक्ति में केवल एक प्रविष्टि के साथ एक आदमी प्राप्त होगा। ऋण लेने वाले अक्सर नियोक्ताओं बदलते हैं, तो यह, अविश्वसनीय झगड़ालू और बुरे व्यक्ति माना जाता है। बैंक की नजर में उनकी रेटिंग निम्नलिखित बर्खास्तगी की वजह से तेजी से गिर रही है नया काम, जिसका अर्थ है कि भुगतान में देरी से शुरू हो जाएगा तो नहीं कर पाएंगे।
प्रणाली हमारे रहने की स्थिति को अधिकतम करने के लिए अनुकूल करने के लिए, मूल्यांकन के लिए प्रश्नावली उच्चतम श्रेणी और योग्यता के विशेषज्ञों डिजाइन चाहिए। लेकिन इस तरह से प्राप्त सभी परिणाम, अभी भी राय और आदमी के प्रभाव पर निर्भर हो जाएगा। तो पूरी तरह से निष्पक्ष आकलन अभी भी काम नहीं करता।
इसलिए किसी भी स्कोरिंग प्रणाली कम से कम दो नुकसान हैं:
- आधुनिक वास्तविकताओं के प्रति अनुकूलन की उच्च लागत;
- ग्राहक मूल्यांकन मॉडल की पसंद पर व्यक्तिपरक विशेषज्ञ राय के प्रभाव।
इसके अलावा, मूल्यांकन प्रणाली भी सही नहीं है। तथ्य यह है कि स्कोरिंग खाते में केवल औपचारिक स्थिति लेता है। प्रणाली सही ढंग से वास्तविकता का आकलन करने में सक्षम नहीं है। उदाहरण के लिए, यदि एक ग्राहक Arbat पर एक सांप्रदायिक में एक छोटा सा कमरा है, प्रणाली उसे उच्चतम स्कोर वितरित करेंगे। सब के बाद, वहाँ केंद्र में एक मास्को निवास की अनुमति और आवास है। कुछ हजार वर्ग मीटर, काला सागर के तट पर एक छोटे से गाँव में स्थित में एक हवेली, प्रणाली "गांव में एक घर" के रूप में जाना जाता है और एक मास्को पंजीकरण की कमी के लिए रेटिंग कम हो जाएगा।
किस प्रकार का डेटा मॉडल के निर्माण में शामिल कर रहे हैं
ऐसे मामलों में जहां प्राकृतिक व्यक्तियों की साख का आकलन, बैंक कर्मचारी मापदंड का एक संख्या के आधार पर किया जाना चाहिए। वे सब के सब तीन समूहों, जिनमें से प्रत्येक संकेतक के एक नंबर शामिल हैं में विभाजित किया जा सकता है।
व्यक्तिगत:
- पासपोर्ट डेटा ;
- वैवाहिक स्थिति,
- उम्र;
- बच्चों की उपस्थिति, उनकी उम्र और संख्या।
वित्तीय:
- मासिक आय के मूल राशि;
- रोजगार, स्थिति की जगह;
- कार्यपुस्तिका में अभिलेखों की संख्या;
- बाद कंपनी में रोजगार की अवधि;
- encumbrances (ऋण बकाया ऋण, बाल सहायता और अन्य लाभों);
- अपने घरों, कारों, बैंक खातों और जमा की उपस्थिति।
अतिरिक्त:
- आय, दस्तावेजों से इसकी पुष्टि नहीं की अतिरिक्त स्रोतों का अस्तित्व;
- गारंटर की संभावना;
- अन्य जानकारी।
कानूनी इकाई की साख के मूल्यांकन के लिए स्कोरिंग मॉडल थोड़ा अलग तरह से बनाया गया है। यहां मुख्य मापदंडों माना जाता है वित्तीय प्रदर्शन। लेकिन जब से वे आवेदक की वित्तीय अभियान रिपोर्ट, जो मामले में वे समायोजित किया जा सकता से गणना कर रहे हैं। इस संभावना उद्देश्य मूल्यांकन बहुत कम देखते हुए। इसलिए, गतिशील प्रदर्शन के साथ प्रयोग किया स्कोरिंग कानूनी संस्थाओं का आकलन करने के।
पहला कदम जानकारी है कि आप सामग्री मानकों की गणना नहीं कर सकते हैं का संग्रह पर आधारित है। इनमें शामिल हैं सद्भावना, बाजार की स्थिति, वित्तीय और आर्थिक स्थिरता पर विशेषज्ञ राय।
अगले कदम - वित्तीय संकेतकों की परिभाषा। यहाँ हम तरलता अनुपात, खुद फंड, वित्तीय स्थिरता, लाभ, धन का कारोबार और इतने पर करने के उद्देश्य संकेतक अध्ययन करते हैं।
बैंक के दो स्वतंत्र आकलन के परिणाम के अनुसार ऋण अनुदान का फैसला किया।
कौन एक उच्च अंक प्राप्त कर सकते हैं
यदि हम व्यक्तियों के बारे में बात करते हैं, तो उधारकर्ता मूल्यांकन भी कई मायनों में किया जाता है। ऐसे कई कारक हैं जो निश्चित ही रेटिंग को प्रभावित कर सकते हैं:
- उच्च वेतन;
- अपनी ही चल और अचल संपत्ति है;
- एक विशेष क्षेत्र में लंबी अवधि के आवास;
- जमा की उपस्थिति;
- आय का दस्तावेजी प्रमाण;
- घर पर और काम लैंडलाइन फोन पर उपस्थिति;
- रोजगार, विशेष रूप से सार्वजनिक उद्यमों में और सार्वजनिक क्षेत्र में की पुष्टि;
- खुले खातों के लिए (जमा, पेंशन, गणना) लेनदार बैंक में;
- अग्रिम भुगतान की एक बड़ी राशि है जब एक बंधक या कार ऋण प्राप्त करने की उपस्थिति;
- सलाह, सह उधारकर्ता या गारंटी प्रदान करने की संभावना;
- उत्कृष्ट क्रेडिट इतिहास।
कैसे सिस्टम को धोखा देने और यह किया जा सकता है?
यह माना जाता है कि एक बार मूल्यांकन निष्प्राण मशीन किया जाएगा, यह उसके धोखा देने के लिए, अग्रिम में सवाल "सही" जवाब ढूंढते संभव है। वास्तव में, अब तक इसमें से।
ग्राहक मूल्यांकन के स्कोरिंग मॉडल इस तरह से कि प्रश्नों के सभी जवाब प्रासंगिक दस्तावेजों की मदद से जाँच की जा सकती में निर्माण किया है। इसके अलावा, बैंक अक्सर पूरे नेटवर्क में संयुक्त और एक आम प्रणाली में उनकी निरीक्षण के परिणामों त्याग न दें। तो आगे सत्यापन धोखा करने की प्रक्रिया में है, तो पता चला जाएगा, बोल्ड पार अपनी प्रतिष्ठा ऋण लेने पर रखा जाएगा। कहीं और कभी नहीं आप ऋण मिलता है।
वास्तविकता सुशोभित मामले में केवल कोशिश कर सकते हैं जब केवल ग्राहक की शब्द से डेटा प्रणाली में प्रवेश कर रहे हैं। हालांकि, इस तरह के एक बैंक खोजने के लिए मुश्किल है, और इसलिए लुटेरू ब्याज कि आप अपने आप को इसके लिए क्रेडिट प्राप्त करना चाहते हैं नहीं होता नहीं है।
स्कोरिंग और क्रेडिट इतिहास
अगर हम मानते हैं कि हमारे देश की जनसंख्या का कम से कम आधा पहले से ही पहली रैंक में एक ऋण के लिए आवेदन करने का अनुभव किया गया है, उधारकर्ता के मूल्यांकन का एक संकेतक उपज क्रेडिट इतिहास के रूप में। कुछ समय व्यष्टि-वित्त संस्थाओं और अन्य इसी तरह के संस्थानों की ऋण लेने वालों के बारे में डेटा के साथ मंगाया के लिए बीसीआई के बाद से, बाजार स्कोरिंग मॉडल, उपस्थिति और क्रेडिट इतिहास की स्थिति के लिए समायोजित दिखाई दिया।
इन मॉडलों को धन का ऋण लेने वालों, अपराध की घटना, मात्रा चुकाया ऋण और अन्य पैरामीटर के डिफ़ॉल्ट की संभावना का अनुमान है।
इसके अलावा, बैंक ग्राहकों के बारे में स्वत: जानकारी का एक सेवा प्रदान करता है। एक ऐसी सेवा कनेक्ट करके, बैंक को पता चल जाएगा:
- अन्य वित्तीय संस्थान में ग्राहक द्वारा खातों के उद्घाटन;
- नए ऋणों की प्राप्ति;
- किसी भी अपराध की घटना;
- ग्राहक के नए पासपोर्ट डेटा;
- खातों, क्रेडिट कार्ड और इतने पर पर सीमा बदलने के लिए।
यह आगे बैंकिंग स्कोरिंग की प्रणाली को समायोजित करने और संभावित उधारकर्ताओं के बारे में अधिक से अधिक जानकारी मिल जाएगी।
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