Финансовый скоринг на основе Big Data

Финансовый скоринг с использованием Big Data – новый подход к проверке потенциальных заемщиков. Анализ больших данных с высокой точностью оценивает платежеспособность и поведение клиента, помогая кредитным организациям принимать верные решения.

Скоринг Big Data – аналитика больших данных на службе у банков



Выдавать клиенту кредит или нет? Ответ на этот вопрос банки и другие кредитные учреждения получают с помощью финансового скоринга – оценки платежеспособности каждого заемщика.

Задача процедуры – спрогнозировать вероятность возврата денежных средств на основе анализа разных данных. Но рост просроченных кредитов показывает, что классический скоринг имеет слабые места.

Информация, используемая при традиционном скоринге

Анализ клиентов классическим методом проводится с учетом следующих показателей:

• регулярность платежей;
• история прошлых займов (объемы, отсутствие просрочек);
• доход;
• социальный статус и др.

Основная информация, обрабатываемая в процессе скоринга, касается кредитной истории. Эксперты сходятся в том, что такой подход неэффективен. Во-первых, человек может не иметь КИ; во-вторых, традиционный скоринг анализирует небольшой объем данных и не всегда гарантирует точность оценки, что и подтверждается ростом невозврата и просрочек.

Новые решения для проверки платежеспособности клиентов

Банки переходят на точные виды скоринга с использованием Big Data. Новые технологии повышают эффективность работы организаций и снижают кредитные риски за счет анализа большого объема данных о клиентах. Финансовый скоринг с Big Data определяет надежных клиентов.

Повышение точности оценки клиента с помощью Big Data



Технологии анализа больших данных выводят работу финансового сектора на новый уровень. Кредитные организации получают инструмент, увеличивающий точность скоринга за счет учета гораздо большего объема информации. С помощью Big Data обрабатываются разные данные:

• действия пользователя в интернете;
• активы заемщика;
• транзакции;
• кредитная история;
• социальные сети и т.д.

Новые технологии объединили социальные данные с традиционной финансовой информацией для точного прогнозирования платежного поведения человека, обращающегося в банк за кредитом.

Кредиторы гораздо лучше понимают, что представляет собой клиент – чем он занимается, на что тратит деньги, как зарабатывает, что может себе позволить и т.д. Заявитель рассматривается как личность.

Комплексный анализ

Ставка на разносторонний анализ без главенства одного конкретного показателя. Обработка массива информации дает целостную картину о человеке. Информация постоянно обновляется, поэтому анализ с применением Big Data обеспечивает получение актуального результата.

Как создать скоринговую модель для кредитной организации

Банки, микрокредитные организации и другие финансовые структуры заказывают разработку метода проверки заемщиков в компании «Киевстар». Специалисты создают модель с учетом особенностей организации, внедряя в продуктивную среду, настраивая и запуская.

Скоринг Big Data – это выгодная инвестиция

Всесторонняя оценка заемщиков с помощью Big Data снижает уровень проблемных кредитов и позволяет финансовым организациям зарабатывать больше денег. Многие структуры уже внедрили такой способ проверки, с точностью анализируя и прогнозируя поведение клиентов.