Model penilaian untuk mengevaluasi kelayakan kredit dari peminjam

Hampir semua orang yang pernah menerima penolakan pinjaman, dari manajer mendengar kalimat ini: "Keputusan itu dibuat sistem penilaian. keandalan Anda sebagai tokoh peminjam tidak benar. " Apa aturan ini yang mencetak gol seperti itu dan bagaimana untuk mendapatkan "detektor kredit" untuk "sangat baik"? Mari kita mencoba untuk memahami.

Ikhtisar

Jadi, apa yang mencetak? Ini sistem unik mengevaluasi keandalan peminjam, berdasarkan sejumlah parameter. Ketika seseorang berlaku untuk pinjaman, hal pertama yang ditawarkan ia lakukan - mengisi formulir. Kuesioner dirancang untuk suatu alasan. Ini adalah penilaian model scoring potensi peminjam. Tergantung pada respon untuk setiap item yang ditugaskan sejumlah poin. Semakin banyak, semakin tinggi kemungkinan keputusan positif untuk memberikan dana.

Berikut ada sebuah peringatan. Jika Anda memiliki sejarah kredit negatif, maka jawaban lebih lanjut untuk pertanyaan dan jumlah titik biasanya tidak peduli. Sudah fakta ini saja sudah cukup untuk penolakan.

Mencetak gol dan tujuan di bank saat ini

model penilaian apapun yang digunakan dalam sistem kredit, diperkenalkan dalam rangka untuk mendapatkan hasil ini:

• peningkatan portofolio kredit karena penurunan pangsa penolakan dibenarkan pinjaman;
• percepatan prosedur penilaian potensi peminjam;
• pengurangan non-pembayaran kembali dana pinjaman;
• meningkatkan kualitas dan akurasi dari peminjam;
• penyimpanan terpusat data pada klien;
• penurunan cadangan dalam jumlah kerugian kredit kemungkinan;
• penilaian dari dinamika perubahan rekening kredit individu dan total kredit secara keseluruhan.

Skor kredit: Bagaimana cara kerjanya?

Untuk mencapai tujuan tersebut di Bank menggunakan model evaluasi credit scoring. Ini melibatkan efek minimal terhadap hasil bias terhadap manajer atau kolusi karyawan bank.

Hampir semua informasi yang diperkenalkan dalam bentuk harus dikonfirmasi oleh kehadiran dokumen. Manajer bank melakukan dalam hal ini peran murni teknis - memasukkan data ke dalam program. Ketika semua item dari kuesioner akan mulai berputar, program komputer menghitung dan menampilkan hasilnya - jumlah poin yang Anda miliki. Maka situasi dapat berkembang dengan cara yang berbeda.

Jika Anda mencetak terlalu sedikit poin, Anda dapat yakin akan ditolak pinjaman.

Jumlah poin ternyata jauh lebih tinggi dari rata-rata? Jika jumlah pinjaman kecil, keputusan dapat diambil di tempat. Jika Anda melamar jumlah yang cukup mengesankan, Anda akan mengumumkan bahwa tahap pertama dari tes yang telah berlalu, dan aplikasi dialokasikan untuk layanan keamanan bank.

Jumlah poin "mengapung" poseredinke? Manajer cenderung menyebabkan akan membutuhkan co-penandatangan atau menunjuk serangkaian pemeriksaan tambahan.

jenis scoring

Secara umum, model scoring terdiri dari tujuh jenis evaluasi, empat dari yang relevan dengan kredit, dan tiga - untuk pemasaran. Untuk pinjaman praktek karakteristik jenis scoring:

1. Pada aplikasi (Application-mencetak). Model ini paling sering digunakan untuk menilai keandalan dan solvabilitas klien. Dibangun, seperti yang telah dikatakan, pada evaluasi kuesioner dan menugaskan setiap respon yang sesuai jumlah poin.
2. Penipuan (Penipuan-scoring). Ini membantu untuk menghitung penipu potensial, yang berhasil melewati tahap pertama pengujian. Prinsip, metode dan metode pengujian penipuan adalah rahasia dagang dari masing-masing bank.
3. perilaku Prediksi (Perilaku-scoring). Sini analisis perilaku peminjam dalam kaitannya dengan pinjaman, kemungkinan perubahan pembayaran. Menurut hasil evaluasi yang dilakukan penyesuaian jumlah pinjaman maksimum.
4. Bekerja pada pengembalian dana (Koleksi-scoring). Model ini diterapkan untuk kredit bermasalah, di panggung pembayaran utang yang belum dibayar. Program ini membantu untuk membuat rencana aksi untuk membayar kembali pinjaman dari peringatan untuk rujukan ke pengadilan atau penagihan utang perusahaan.

Tiga spesies lain adalah sebagai berikut:

1. Pra-penjualan estimasi (Pre-Sale) - mengidentifikasi kebutuhan peminjam potensial, memungkinkan kami untuk menawarkan satu tambahan atau produk lain.
2. Response (respon) - menilai kemungkinan persetujuan pelanggan dengan program pinjaman yang diusulkan.
3. Evaluasi kelelahan (Atrisi) - penilaian kemungkinan bahwa pelanggan akan berhenti hubungan mereka dengan bank pada tahap ini atau di masa depan.

Kekurangan sistem mencetak

Penilaian kelayakan kredit individu memiliki kekurangan. Yang utama adalah bahwa sistem ini tidak cukup fleksibel dan kurang disesuaikan dengan parameter yang sebenarnya. Sebagai contoh, model scoring diadopsi di Amerika Serikat, akan memberikan nilai tertinggi per orang, mengubah sejumlah besar pekerjaan. orang tersebut dianggap sebagai spesialis luar biasa dalam permintaan yang besar di pasar tenaga kerja. Seperti bagi kita fakta ini akan memainkan lelucon yang kejam oleh peminjam. Jumlah terbesar poin akan menerima seorang pria dengan hanya satu entri dalam angkatan kerja. Jika peminjam sering berganti majikan, itu dianggap tidak dapat diandalkan, suka bertengkar dan buruk orang. Peringkat di mata bank yang jatuh cepat karena pemecatan berikut ini mungkin tidak mengikuti kerja baru, yang berarti bahwa keterlambatan pembayaran akan dimulai.

Untuk mengadaptasi sistem untuk memaksimalkan kondisi hidup kita, kuesioner untuk penilaian harus merancang spesialis dari kategori tertinggi dan kualifikasi. Tapi semua hasil yang diperoleh dengan cara ini, masih akan tergantung pada pendapat dan pengaruh manusia. Jadi penilaian benar-benar berimbang masih tidak berhasil.

Jadi setiap sistem penilaian memiliki setidaknya dua kelemahan:

• tingginya biaya adaptasi dengan realitas modern;
• pengaruh pendapat ahli subjektif pada pilihan dari model penilaian pelanggan.

Selain itu, sistem evaluasi juga tidak sempurna. Fakta bahwa gol memperhitungkan hanya situasi formal. sistem ini tidak mampu menilai realitas dengan benar. Sebagai contoh, jika klien memiliki ruang kecil di komunal di Arbat, sistem akan memberikan dia nilai tertinggi. Setelah semua, ada izin tinggal Moskow dan akomodasi di pusat. Sebuah rumah dalam beberapa ribu meter persegi, terletak di sebuah desa kecil di pantai Laut Hitam, sistem ini disebut sebagai "rumah di desa" dan akan mengurangi rating untuk kurangnya pendaftaran Moskow.

Jenis data yang terlibat dalam pembangunan model

Dalam kasus di mana penilaian kelayakan kredit orang alami, pegawai bank harus didasarkan pada sejumlah kriteria. Semua dari mereka dapat dibagi menjadi tiga kelompok, masing-masing mencakup sejumlah indikator.

Personal:

• data paspor ;
• status perkawinan;
• usia;
• kehadiran anak-anak, usia dan jumlah mereka.

keuangan:

• jumlah pokok pendapatan bulanan;
• Tempat kerja, posisi;
• jumlah catatan dalam buku kerja;
• masa kerja di perusahaan yang terakhir;
• sitaan (utang pinjaman, tunjangan anak dan tunjangan lainnya);
• kehadiran sendiri rumah, mobil, rekening bank mereka dan deposit.

tambahan:

• keberadaan sumber tambahan pendapatan, tidak dikonfirmasi oleh dokumen;
• kemungkinan penjamin;
• Informasi lainnya.

Model penilaian untuk mengevaluasi kelayakan kredit dari badan hukum dibangun sedikit berbeda. Berikut parameter kunci dianggap kinerja keuangan. Tapi karena mereka dihitung dari laporan kampanye keuangan pemohon, dalam hal ini mereka dapat disesuaikan. Mengingat kemungkinan ini penilaian objektif sangat berkurang. Oleh karena itu, untuk menilai badan hukum yang digunakan skor dengan performa dinamis.

Langkah pertama didasarkan pada pengumpulan informasi bahwa Anda tidak dapat menghitung parameter material. Mereka termasuk goodwill, posisi pasar, pendapat ahli pada stabilitas keuangan dan ekonomi.

Langkah selanjutnya - definisi indikator keuangan. Di sini kita mempelajari rasio likuiditas, dana sendiri, indikator tujuan stabilitas keuangan, profitabilitas, omset dana dan sebagainya.

Menurut hasil dari dua penilaian independen dari bank memutuskan untuk memberikan pinjaman.

Siapa yang bisa mendapatkan nilai tinggi

Jika kita berbicara tentang individu, maka ada evaluasi peminjam juga dilakukan dalam banyak cara. Ada banyak faktor yang positif dapat mempengaruhi rating:

• gaji yang tinggi;
• memiliki harta bergerak dan tidak bergerak sendiri;
• akomodasi jangka panjang di wilayah tertentu;
• kehadiran deposito;
• bukti dokumenter pendapatan;
• Kehadiran di rumah dan di tempat kerja darat telepon;
• Konfirmasi kerja, terutama di perusahaan publik dan di sektor publik;
• untuk membuka rekening (deposito, pensiun, dihitung) di bank kreditur;
• kehadiran sejumlah besar uang muka ketika mendapatkan hipotek atau mobil pinjaman;
• kemungkinan memberikan saran, co-peminjam atau penjamin;
• sejarah kredit yang sangat baik.

Bagaimana untuk menipu sistem dan hal itu dapat dilakukan?

Hal ini diyakini bahwa sekali penilaian akan dilakukan mesin berjiwa, adalah mungkin untuk menipu dirinya, mencari tahu terlebih dahulu yang "benar" jawaban pertanyaan. Bahkan, jauh dari itu.

Model mencetak penilaian klien dibangun sedemikian rupa sehingga semua jawaban atas pertanyaan-pertanyaan dapat diperiksa dengan bantuan dokumen yang relevan. Selain itu, bank sering dikombinasikan dalam seluruh jaringan dan membuang hasil inspeksi mereka dalam satu sistem umum. Jadi jika dalam proses penipuan verifikasi lebih lanjut akan terungkap, lintas berani akan dimasukkan pada peminjam reputasi Anda. Mana-mana dan tidak pernah Anda mendapatkan pinjaman.

Menghiasi realitas dapat mencoba hanya dalam kasus ketika data hanya dari kata-kata klien dimasukkan ke dalam sistem. Namun, menemukan bank seperti itu sulit, dan ada bunga sehingga terlalu tinggi bahwa Anda sendiri tidak ingin mendapatkan kredit untuk itu.

Scoring dan kredit sejarah

Jika kita menganggap bahwa setidaknya setengah dari populasi negara kita telah memiliki pengalaman mengajukan permohonan pinjaman di jajaran pertama menghasilkan indikator evaluasi peminjam, sejarah kredit. Karena BCI untuk beberapa waktu diisi ulang dengan data tentang peminjam lembaga keuangan mikro dan lembaga sejenis lainnya, pasar muncul model scoring, disesuaikan dengan keberadaan dan status sejarah kredit.

Model ini memperkirakan probabilitas default peminjam dana, terjadinya kenakalan, pinjaman kuantitas dilunasi dan parameter lainnya.

Selain itu, Bank menawarkan layanan informasi otomatis tentang pelanggan. Dengan menghubungkan layanan tersebut, bank akan tahu:

• pembukaan rekening oleh klien di lembaga keuangan lainnya;
• penerimaan pinjaman baru;
• terjadinya kenakalan apapun;
• Data paspor baru dari klien;
• untuk mengubah batasan pada rekening, kartu kredit dan sebagainya.

Ini lebih lanjut akan menyesuaikan sistem scoring perbankan dan mendapatkan informasi maksimal tentang peminjam potensial.