Скоринг для МФО: чим Big Data буде корисною для мікрофінансових організацій

Скоринг для МФО: чим Big Data буде корисною для мікрофінансових організацій

20 Січня 2020
Рішення
icon
849

Хочете відрізняти сумлінних позичальників від кредитних шахраїв і неплатоспроможних клієнтів? Скористайтеся кредитним скорингом для МФО на базі Big Data. Чим скорингова модель на основі великих даних краща за звичайну – читайте в нашій статті.

Скоринг – це зручна та швидка система оцінки фінансових можливостей і благонадійності клієнтів банків, кредитних організацій і страхових компаній. Термін походить від англійського «score» – «отримувати бали».

Як працює скоринг для МФО

Люди, які подали заявку на велику позику у великому банку, проходять дуже ретельну перевірку. Мікрофінансові організації також застосовують скорингові системи, використовуючи для цього різні моделі та спеціальні комп’ютерні програми, які дозволяють швидко проаналізувати інформацію про позичальника.

Короткострокові невеликі позики «до зарплати» мають свою специфіку та цільову аудиторію. Модель скорингу дозволяє МФО точніше прогнозувати ризики щодо своїх продуктів. Під час перевірки використовується тільки інформація, яку можна отримати легально, наприклад:

  • аналіз заявки на отримання позики та заповненої клієнтом анкети;
  • оцінка попередньої кредитної поведінки клієнта, тобто повертав він гроші достроково, вчасно чи виникали проблеми;
  • скоринг шахрайства.

Ключовим поняттям для аналізу є скорингові таблиці. Раніше їх складали окремі агентства. З появою спеціального програмного забезпечення більшість фінансових організацій виконують цю функцію самостійно.

Скорингова модель на базі BigData від Київстар

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 включає масу джерел інформації. Великі дані постійно оновлюються, тому дають максимально корисний і актуальний результат.

Розробка скорингових моделей командою Київстар з використанням BigData складається з чотирьох етапів:

  1. Розробка предиктивної моделі, тобто здатної зробити прогноз з урахуванням особливостей сегмента вашої ЦА.
  2. Впровадження готової моделі в продуктивному середовищі.
  3. Налаштування інтерфейсу взаємодії між використовуваними програмами – API.
  4. Запуск моделі скорингу для МФО.

Чому варто вибрати скоринг Київстар

Київстар – це найбільший телеком-оператор на території України. Ми володіємо величезним масивом даних, які потім лягають в основу нашого скорингу. Вони стають додатковим параметром, який допомагає прийняти рішення про кредитування потенційних позичальників.

Переваги телекомунікаційного скорингу:

  • унікальність і актуальність аналізованих даних;
  • постійне оновлення інформації та моделей скорингу;
  • висока швидкість обробки;
  • результат можна побачити онлайн;
  • сприяє поліпшенню ситуації з кредитуванням малого та середнього бізнесу.

Також нашим клієнтам доступний антифрод-скоринг для МФО – цей вид скорингу дозволяє уникнути шахрайства та допомагає мінімізувати ризики, пов’язані з умисним неповерненням коштів. Антифрод-скоринг відмінно підходить для мікрокредитування та надання позик онлайн.

icon
849