Для того щоб видавати кредити платоспроможним верствам населення є декілька способів, деякі з низ надзвичайно сучасні та дієві, але не набули ще широкого розголосу. Мова йде про застосування даних на основі Big Data від компанії Kyivstar. Такий метод дозволить виокремити добросовісних позичальників від шахраїв та клієнтів, що не мають фінансового підґрунтя для одержання кредиту.

Кредитний скоринг для МФО

Враховуючи, що  даний метод може бути не всім зрозумілим вважаємо за необхідно більш детальніше розібрати його сутність. Скоринг для МФО від Big Data має багато переваг, спробуємо довести це в матеріалі нижче.

Скоринг - це вигідна, а головне дієва метод аналізу матеріальних можливостей та благонадійності клієнтів банків, мікрокредитних компаній та страхових агенцій. Поява терміну пов’язана з англійським словом «score» - що дослівно означає «одержувати бали».

В чому принцип скорингу для МФО

Для того щоб банк вирішив дати позичальнику кредит необхідно прорахувати усі ризики та визначитись з платоспроможністю клієнта, даний процес доволі тривалий та пов’язаний з багатьма перевірками. Перевагою МФО є те, що процес перевірки займає менше часу, але реалізується це за рахунок скорингових систем, які залучають різноманітні моделі та професійні комп'ютерні платформи, за допомогою яких пришвидшується процес аналізу даних про позичальника.

Мікро позики мають певну специфіку та розраховані на певну аудиторію. Модель скорингу відкриває можливості для МФО точніше передбачати небезпеки для своїх банківських продуктів. Для запиту даних про позичальника використовуються лише відкрита інформація, яка одержується виключно законно. Можливі канали, які перевіряються під час запиту:

  • аналіз заявки на отримання позики та заповненої клієнтом анкети;

  • оцінка попереднього кредитного досвіду клієнта, тобто повертав він гроші достроково, в термін або виникали проблеми (кредитка історія0;

  • скоринг шахрайства.

Вичерпну інформація під час аналізу надає скорингова таблиця. Деякий час такі таблиці формували спеціальні фірми, але сьогодні є спеціальне програмне забезпечення, яке дозволяє МФО виконувати цю функцію самостійно.

Скоринг модель на базі BigData від Київстар

Аналіз та впорядкування Big Data дозволяє збільшити точність результатів скорингу, врахувати набагато більше факторів та критеріїв, точніше спрогнозувати поведінку потенційного клієнта банку. Перевага полягає в тому, BigData обробляє величезну масу джерел та каналів інформації. Дані постійно оновлюються, що надає актуальну інформацію та оцінку платоспроможності позичальника. 

Створення скорингової моделі використанням BigData від Київстар можна поділити на 4 кроки:

  1. Розробка предикативної моделі, тобто здатною зробити прогноз з урахуванням особливостей сегмента вашої ЦА.

  2. Впровадження готової моделі в продуктивної середовищі.

  3. Налаштування інтерфейсу взаємодії між використовуваними програмами - API.

  4. Запуск моделі скорингу для МФО.