Model nulis biji kanggo ngevaluasi creditworthiness saka nyilih

Meh saben wong sing wis tau ditampa tinolak saka silihan, saka Manager krungu tembung iki: "Kaputusan iki digawe sistem nulis biji. linuwih minangka tokoh nyilih ora bener. " Apa aturan iki sing nulis biji kuwi lan carane njaluk "detector kredit" kanggo "banget"? Ayo dadi nyoba mangertos.

Ringkesan

Dadi, apa wis damel? Iki sistem unik saka ngevaluasi linuwih nyilih, adhedhasar sawetara paramèter. Nalika wong ditrapake kanggo silihan, bab kapisan ana kang kanggo nindakake - isi ing wangun. Questionnaire nyiptaaké kanggo alesan. Iki Assessment model nulis biji ing potensial nyilih. Gumantung ing nanggepi kanggo saben item wis diutus nomer tartamtu TCTerms. Sing liyane, sing luwih dhuwur kemungkinan kaputusan positif kanggo ngawèhaké dana.

Kene ana caveat a. Yen sampeyan duwe sajarah kredit negatif, banjur jawaban luwih kanggo pitakonan lan nomer TCTerms biasane ora ketompo. Wis kasunyatan piyambak punika cekap kanggo larangan.

Damel gol lan dislametaké ing bank-bank saiki

model nulis biji Sembarang digunakake ing sistem kredit, ngenalaken supaya diwenehi asil iki:

• nambah ing portofolio silihan amarga mandhapipun nuduhake denials cocog saka silihan;
• percepatan saka tata cara Assessment potensial nyilih kang;
• abang non-mbayar maneh ing dana silihan;
• Ngapikake kwalitas lan akurasi nyilih;
• panyimpenan terpusat saka data ing klien;
• ngurangi ing cadangan ing jumlah losses kredit kemungkinan;
• Assessment dinamika owah-owahan ing akun kredit individu lan portofolio silihan total minangka wutuh.

Score Kredit: Cara kerjane?

Kanggo entuk gol iki ing Bank migunakake evaluasi model kredit nulis biji. Melu-melu efek tithik ing asil Bias marang manajer utawa collusion karyawan bank.

Sakbenere kabeh informasi ngenalaken ing wangun kudu dikonfirmasi dening ngarsane ing dokumen. Manajer bank performs in ngono peran sejatine sifate technical - lumebu data menyang program. Nalika kabeh item kuesioner bakal miwiti kanggo muter, program komputer ngétung lan nampilake asil - nomer TCTerms sampeyan duwe. Banjur kahanan bisa berkembang ing cara.

Yen sampeyan damel banget sawetara nilai, sampeyan bisa manawa bakal rek silihan.

Jumlah TCTerms diaktifake metu dadi akeh sing luwih dhuwur tinimbang rata-rata? Yen jumlah silihan iku cilik, kaputusan bisa dijupuk ing titik. Yen sampeyan nglamar kanggo jumlah cantik nyengsemaken, sampeyan bakal announced sing tataran kapisan test sing wis liwati, lan aplikasi wis diparengake kanggo layanan keamanan bank.

Jumlah nilai "floats" poseredinke? manager Koyone kanggo mimpin mbutuhake co-signer utawa milih seri kir tambahan.

jinis nulis biji

Umumé, model nulis biji kasusun saka pitung jinis evaluasi, papat kang cocog kanggo kredit, lan telung - kanggo marketing. Kanggo kredit laku karakteristik jinis iki nulis biji:

1. Ing aplikasi (Aplikasi-damel). model iki paling asring digunakake kanggo netepke linuwih lan solvency saka klien. Iki dibangun, minangka wis ngandika, ing evaluasi questionnaire lan tanggung jawab saben nanggepi cocog nomer saka nilai.
2. Penipuan (penipuan-nulis biji). Nanging kanggo mbantu ngetung fraudsters potensial, sing ngatur kanggo pass phase pisanan saka testing. Prinsip, cara lan metode testing penipuan sing nyata saka saben bank.
3. prilaku Prediksi (Behavioral-nulis biji). Kene analisis prilaku nyilih kang ing hubungan kanggo silihan, kemungkinan owahan ing bayaran. Miturut asil evaluasi digawa metu imbuhan saka jumlah silihan maksimum.
4. Bisa ing pembayaran maneh (Collection-nulis biji). model iki Applied kanggo silihan masalah, ing tataran utang mbayar maneh ora dibayar. Program mbantu kanggo nggawe rencana tumindak kanggo nyusuki silihan saka bebaya menyang ngubungake kanggo pengadilan utawa koleksi utang perusahaan.

Telu spesies minangka nderek:

1. Pre-sale ngira (Pre-Sale) - ngenali perlu potensial nyilih, ngidini kita kanggo kurban siji tambahan utawa produk liyane.
2. Response (Response) - nerusake kemungkinan idin customer karo program kredit ngajokaken.
3. Evaluasi kekeselen (attrition) - Assessment tentrem yen customer bakal mandek hubungan karo bank ing tataran iki utawa ing mangsa.

Cacat sistem damel

Pertimbangan creditworthiness saka individu wis menehi drawbacks. Kang utama iku sistem ora cukup fleksibel lan lingkungan dicocogake paramèter nyata. Contone, model nulis biji diadopsi ing Amerika Serikat, bakal ngirim skor paling saben wong, ngganti nomer akeh proyek. wong kuwi dianggep spesialis apik banget ing gedhe dikarepake ing pasar pegawe. Minangka kanggo kita kasunyatan iki bakal muter guyon kejem dening nyilih. Nomer paling nilai bakal nampa wong karo mung siji entri ing tenaga kerja. Yen nyilih asring ngganti juragan, iku dianggep ora, brayaté lan ala wong. HFS ing mata saka bank wis Mudhun kanthi cepet amarga saka buyaran iki bisa uga ora tindakake karya anyar, kang tegese wektu tundha ing pembayaran bakal miwiti.

Kanggo ngganti sistem kanggo nggedhekake kahanan urip kita, questionnaires kanggo Assessment ngirim desain specialists saka kategori paling dhuwur lan kualifikasi. Nanging kabeh asil dijupuk ing cara iki, isih bakal gumantung ing panemu lan pengaruh wong. Dadi Assessment pancen ora bot-sih isih ora bisa.

Dadi sistem nulis biji wis rong cacat:

• biaya dhuwur saka adaptasi kanggo kasunyatan modern;
• pengaruh pendapat ahli subyektif ing pilihan saka model regane customer.

Kejabi, sistem evaluasi uga ora sampurna. Kasunyatan sing nulis biji ing njupuk menyang akun mung kahanan formal. sistem ora bisa kanggo netepke kasunyatan bener. Contone, yen klien wis kamar cilik ing komunal ing Arbat, sistem bakal ngulungaké Panjenengané skor paling. Sawise kabeh, ana panggonan ijin Moscow lan akomodasi ing tengah. A omah gedhong ing sawetara ewu meter, dumunung ing desa cilik ing pinggir Segara Ireng, sistem iki disebut minangka "a house ing desa" lan bakal ngurangi HFS kanggo lack saka Pendhaftaran Moscow.

Apa jenis data sing melu ing construction saka model

Ing kasus ngendi Assessment creditworthiness wong alam, pegawe bank kudu adhedhasar sawetara kritéria. Kabeh mau bisa dipérang dadi telung klompok, saben kang kalebu sawetara pratondho.

pribadi:

• data passport ;
• status perkawinan;
• umur;
• ing ngarsane anak, umur lan sing nomer.

financial:

• jumlah principal saben wulan income;
• panggonan Employment, posisi;
• nomer saka cathetan-cathetan ing notes ing;
• periode Employment in perusahaan terakhir;
• encumbrances (utang silihan pinunjul, dhukungan anak lan keuntungan liyane);
• ing ngarsane dhewe omah-omahé, mobil, akun bank lan celengan.

tambahan:

• wontenipun sumber tambahan income, ora dikonfirmasi dening dokumen;
• kamungkinan saka penjamin;
• informasi liyane.

Model nulis biji kanggo ngevaluasi creditworthiness saka entitas legal wis dibangun sing beda sethithik. Kene paramèter tombol dianggep kinerja financial. Nanging amarga diitung saka laporan kampanye financial saka pelamar, kang cilik padha bisa diatur. Given kamungkinan iki Assessment adil nemen suda. Mulane, kanggo netepke èntitas ing legal digunakake nulis biji karo kinerja dinamis.

Langkah pisanan adhedhasar informasi sing sing ora bisa ngetung paramèter materi. Padha kalebu karep, posisi pasar, mratelakake panemume pakar ing stabilitas finansial lan ekonomi.

Langkah sabanjure - definisi pratondho financial. Kene kita sinau rasio likuiditas, dana dhewe, pratondho adil stabilitas financial, untung, turnover dana lan ing.

Miturut asil saka loro taksiran sawijining bank nemtokaken kanggo ngawèhaké silihan.

Sing bisa njaluk skor dhuwur

Yen kita pirembagan babagan individu, banjur ana evaluasi nyilih kang uga digawa metu ing cara akeh. Ana akeh faktor sing positif bisa mengaruhi HFS:

• gaji dhuwur;
• gadhah sifat movable lan immovable dhewe;
• accommodation long term in wilayah tartamtu;
• ing ngarsane celengan;
• bukti dokumen income;
• ngarsane ing ngarep lan ing karya landline telpon;
• Konfirmasi Employment, utamané ing Enterprises umum lan ing umum;
• kanggo akun mbukak (simpenan, pensiun, diwilang) ing bank melasi;
• ing ngarsane saka jumlah akeh saka bayaran advance nalika nggayuh hipotek utawa mobil silihan;
• kamungkinan saka nyediakake saran, co-nyilih utawa jaminan;
• Sajarah kredit banget.

Carane ngapusi sistem lan bisa dadi bisa rampung?

Punika pitados bilih yen Assessment bakal digawa mesin soulless, iku bisa kanggo ngapusi dheweke, mangerteni ing advance "tengen" jawaban kanggo pitakonan. Ing kasunyatan, adoh saka iku.

model damel Assessment klien wis dibangun ing kuwi cara sing kabeh jawaban kanggo pitakonan bisa dicenthang karo bantuan saka dokumen sing cocog. Kajaba iku, bank-bank sing asring digabungake ing kabèh jaringan lan discard asil pemriksaan sing ing siji sistem umum. Dadi yen ing proses ngapusi verifikasi luwih bakal kawiyak, salib kandel bakal sijine nyilih reputasi. Ora ono lan ora kowe njaluk silihan.

Embellish kasunyatan bisa nyoba mung ing kasus nalika data mung saka tembung klien sing ngetik menyang sistem. Nanging, nemokake bank kuwi angel, lan ana kapentingan supaya extortionate sing dhewe ora bakal pengin njaluk kredit iku.

Nulis biji lan kredit Sajarah

Yen kita nimbang sing paling setengah saka populasi negara kita wis padha pengalaman nglamar kanggo silihan ing rangking pisanan ngasilaken lan Indikator saka evaluasi nyilih, dadi sejarah kredit. Wiwit BCI kanggo sawetara wektu kagantos data bab utang saka institusi keuangan lan institusi liyane padha, pasar muncul model nulis biji, diatur ing ngarsane lan status sajarah kredit.

Model-model ngira kemungkinan standar utang dana, kedadeyan saka kenakalane, silihan jumlahe repaid lan paramèter liyane.

Kajaba iku, ing Bank nawakake layanan informasi otomatis bab pelanggan. Kanthi nyambungake kuwi layanan, bank bakal ngerti:

• bukaan saka akun dening klien ing institusi financial;
• panrimo saka silihan anyar;
• dumadiné kenakalane sembarang;
• data passport New saka klien;
• kanggo ngganti watesan ing akun, kredit SIM lan ing.

Iki bakal luwih nyetel sistem nulis biji banking lan njupuk informasi maksimum babagan utang potensial.