Фінансовий скоринг: що це таке та чим може допомогти Big Data

У перекладі з англійської «скоринг» означає «отримання балів». Спочатку цим терміном користувалися в банківській справі.

Фінансовий (також банківський, кредитний) скоринг – це швидка та зручна система оцінки платоспроможності й сумлінності потенційного позичальника. Це дуже важливий інструмент для розвитку фінансової сфери, оскільки допомагає визначити більш надійних клієнтів і розробити для них привабливіші пропозиції.

• Створення скорингових моделей допомагає спрогнозувати ризики та знизити втрати банку, мікрокредитної чи іншої фінансової установи, пов’язані з неповерненням позик. Також це захист від кредитного шахрайства.
• Сучасні скорингові системи й методи обробки даних прискорюють аналіз заявок на отримання кредиту.
• Скоринг дає можливість проводити централізовану та продуману кредитну політику.

Система фінансового скорингу використовує спеціальні комп’ютерні програми, які дозволяють проаналізувати інформацію про позичальника. Під час перевірки обробляється тільки інформація, яку можна отримати легально, наприклад:

• аналіз заявки особи на отримання позики й заповненої анкети;
• оцінка попередньої кредитної поведінки клієнта, тобто повертав він гроші достроково, в обумовлені терміни або виникали проблеми;
• скоринг шахрайства – статистична оцінка ймовірності шахрайства з боку позичальника.

По кожному з параметрів потенційному клієнту нараховують певну кількість балів, які потім сумуються. Чим вищий підсумковий скоринг-бал, тим більш благонадійною вважається людина.

Аналіз великих даних дозволяє збільшити точність результатів скорингу, врахувати набагато більше параметрів і нюансів, краще спрогнозувати поведінку потенційного позичальника. Все це завдяки тому, що BigData дозволяє швидко обробити інформацію різних видів з різних джерел:

• інтернет – дії користувачів у мережі, інформація з соціальних мереж, ЗМІ, блоги, форуми, сайти, месенджери тощо;
• корпоративна інформація – бази даних, архіви, CRM-системи, транзакції, кредитні історії;
• показання приладів і датчиків – від метеорологічних зондів до супутників і даних телеком-операторів.

Великі дані постійно оновлюються, тому їх аналіз забезпечує максимально корисний і актуальний результат.

Розробка скорингових моделей на основі BigData складається з чотирьох етапів:

1. Розробка предиктивної моделі з урахуванням особливостей вашої сфери та цільового сегмента.
2. Впровадження готової моделі в продуктивному середовищі.
3. Налаштування інтерфейсу взаємодії між програмами – API.
4. Запуск моделі фінансового скорингу.

Київстар – це найбільший телеком-оператор на території України. Ми володіємо величезним масивом даних, які можна ефективно та легально використовувати як додатковий параметр для прийняття важливих фінансових рішень про кредитування або страхування.

Переваги фінансового скорингу Київстар:

• унікальність і актуальність аналізованих даних;
• постійне оновлення інформації та моделей скорингу;
• висока швидкість обробки;
• результат доступний онлайн;
• допомагає поліпшити ситуацію з кредитуванням малого та середнього бізнесу.