Скоринг для МФО: чем Big Data будет полезной для микрофинансовых организаций

Скоринг для МФО: чем Big Data будет полезной для микрофинансовых организаций

20 января 2020
Решения
icon
272

Хотите отличать добросовестных заемщиков от кредитных мошенников и неплатежеспособных клиентов? Воспользуйтесь кредитным скорингом для МФО на базе Big Data. Чем скоринговая модель на основе больших данных лучше обычной – читайте в нашей статье.

Скоринг – это удобная и быстрая система оценки финансовых возможностей и благонадежности клиентов банков, кредитных организаций и страховых компаний. Термин происходит от английского «score» – «получать баллы».

Как работает скоринг для МФО

Люди, подавшие заявку на большой заем в крупном банке, проходят очень тщательную проверку. Микрофинансовые организации также применяют скоринговые системы, используя для этого различные модели и специальные компьютерные программы, которые позволяют быстро проанализировать информацию о заемщике.

Краткосрочные небольшие займы «до зарплаты» имеют свою специфику и целевую аудиторию. Модель скоринга позволяет МФО точнее прогнозировать риски по своим продуктам. При проверке используется только информация, которую можно получить легально, к примеру:

  • анализ заявки на получение займа и заполненной клиентом анкеты;
  • оценка предыдущего кредитного поведения клиента, то есть возвращал ли он деньги досрочно, в срок или возникали проблемы;
  • скоринг мошенничества.

Ключевым понятием для анализа являются скоринговые таблицы. Раньше их составляли отдельные агентства. С появлением специального программного обеспечения большинство финансовых организаций выполняют эту функцию самостоятельно.

Скоринговая модель на базе BigData от Киевстар

Анализ больших данных позволяет увеличить точность результатов скоринга, учесть намного больше параметров и нюансов, лучше спрогнозировать поведение потенциального заемщика. Все это благодаря тому, что BigData включает массу источников информации. Большие данные постоянно обновляются, поэтому дают максимально полезный и актуальный результат.

Разработка скоринговых моделей командой Киевстар с использованием BigData состоит из четырех этапов:

  1. Разработка предиктивной модели, то есть способной сделать прогноз с учетом особенностей сегмента вашей ЦА.
  2. Внедрение готовой модели в продуктивной среде.
  3. Настройка интерфейса взаимодействия между используемыми программами – API.
  4. Запуск модели скоринга для МФО.

Почему стоит выбрать скоринг Киевстар

Киевстар – это самый крупный телеком-оператор на территории Украины. Мы владеем огромным массивом данных, которые потом ложатся в основу нашего скоринга. Они становятся дополнительным параметром, который помогает принять решение о кредитовании потенциальных заемщиков.

Преимущества телекоммуникационного скоринга:

  • уникальность и актуальность анализируемых данных;
  • постоянное обновление информации и моделей скоринга;
  • высокая скорость обработки;
  • результат можно увидеть онлайн;
  • способствует улучшению ситуации с кредитованием малого и среднего бизнеса.

Также нашим клиентам доступен антифрод-скоринг для МФО – этот вид скоринга позволяет избежать мошенничества и помогает минимизировать риски, связанные с умышленным невозвратом средств. Антифрод-скоринг отлично подходит для микрокредитования и предоставления займов онлайн.

icon
272