신용도 점수를 매깁니다. 러시아 금융 시스템의 점수 시스템, 취약성 및 개발 전망

기업 파산 모델과 기업의 지급 능력을 평가하는 더 자세한 방법을 고려해 보겠습니다.

기업 평가를 위한 채점 모델은 무엇입니까?

기업의 지급 능력을 평가하는 점수 매기기 접근 방식은 기업의 채권자에 대한 의무 이행에 대한 통계를 분석하는 것으로 구성되며 이에 대한 정보는 신용 이력 조사국에 포함되어 있습니다. 따라서 점수 모델은 문헌에서 신용 점수 모델이라고도 합니다( 신용 거래-점수) 또는 신용 평가 모델. 따라서 신용 평가 모델은 기업의 지급 능력을 평가하기 위한 통계 모델이라고 말할 수 있습니다.

평가에 대한 채점 접근법의 역사

이전에는 점수 모델은 은행에서 대출을 발행할 목적으로 개인의 신용도를 평가하기 위해서만 개발되었습니다. 이 접근 방식은 은행 고객을 신용도가 있는 고객과 신용이 없는 고객으로 분류하기 위해 1941년 D. Durand가 처음 제안했습니다. 등급을 결정하기 위해 파산 위험에 대한 결론을 도출할 수 있도록 지표를 계산했습니다. 채점 모델의 점수는 로지스틱 회귀 도구를 사용하여 계산됩니다. 그런데 이를 기반으로 개인과 기업의 파산 위험을 평가하기 위한 로짓 모델도 구축되었습니다.

기업의 지급 능력을 평가하는 채점 방식의 작업

기업의 지급 능력을 평가하기 위한 점수 모델의 임무는 기업을 정도별로 분류하는 것입니다. 재정적 위험. 점수 접근법은 기업 평가를 위한 등급 접근법과 유사합니다. 왜냐하면 여기에는 기업에 대한 등급(클래스)도 포함되어 있고, 이 외에도 재무 지표에 대한 등급 할당 및 점수가 있기 때문입니다.

차이점은 결과적으로 등급이 지정되고 회사가 지급 능력 등급에 속한다는 것입니다. 평가 외에도 분류도 수행됩니다. 또한 채점 결과 기업에 대한 등급과 기업을 설명하는 재무 비율에 대한 등급이 획득됩니다.

기업의 지급 능력을 평가하기 위한 점수 모델

기업의 지급 능력을 평가하기 위한 국내 채점 모델을 고려해 보겠습니다. 두 가지 국내 채점 모델 Dontsova-Nikiforova와 Savitskaya를 분석해 보겠습니다. 이 모델은 국내 기업의 파산 위험을 평가하기 위해 설계되었습니다. 그럼 시작해 보겠습니다.

Dontsova-Nikiforova의 득점 모델(1999)

돈초바 L.V.

경제학자 Dontsova L.V. Nikiforova N.A. 6가지 재무 비율 평가를 기반으로 기업을 6가지 지급 능력 등급 중 하나로 분류할 수 있는 기업의 지급 능력을 평가하기 위한 점수 모델을 제안합니다.

메모:

평가 모델에서는 유동성 비율(빠른 유동성 비율, 절대 유동성 비율)과 회전율(자체 운전 자본 비율, 재고 보상 비율)이 주로 강조됩니다.

n.p. 그리고 k.p. - 각각 기간 시작과 종료 시점의 대차대조표 가치.

Savitskaya의 채점 모델(2007)

Savitskaya G.V.

G.V. 교수 Savitskaya는 기업의 재무 상태를 평가하기 위한 신용 평가 모델을 제공합니다. 차이점은 모델에서 기업이 5개 클래스로 분류되고 이에 대해 3개의 재무 비율이 사용된다는 것입니다.

메모:

3가지 재무비율 중 2가지가 기업의 지급능력을 결정하고, 유동비율은 단기 유동성을 결정하고, 재무자립비율은 기업의 장기 유동성을 결정합니다.

재정적 독립 계수 = 자율성 계수.

점수 모델의 재무 비율 계산

요약

기업의 지급 능력을 평가하기 위한 신용 평가 모델 분석을 요약해 보겠습니다. 부인할 수 없는 장점 중 하나는 이러한 모델이 국내 기업을 위해 개발되었다는 것입니다. 이러한 모델을 사용한 평가의 어려움 중 하나는 계산이 매우 번거롭고 사용 시 종종 이해하기 어렵다는 것입니다. 점수재무 비율. 이 방법은 재정 상태를 평가하기 위한 다른 방법과 잘 결합될 수 있습니다.

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수익성 증가 신용 운영평가의 질과 직접적으로 관련됨 신용 위험. 고객의 위험군 분류에 따라 은행은 대출 여부, 신용 한도 및 이자 설정 등을 결정합니다.

세계적으로는 대출 위험을 평가하는 두 가지 주요 방법이 있으며, 이는 개별적으로 또는 서로 조합하여 사용할 수 있습니다.

• 전문가 또는 신용 조사관의 주관적인 의견
• 자동화 시스템득점.

이 기사는 현재 모든 경제 분야에서 널리 사용되는 채점 시스템을 사용하는 서구 관행에 관한 것입니다. 선진국. 채점은 비즈니스에서 수학적, 통계적 방법을 사용한 가장 성공적인 사례 중 하나이지만 러시아 언론에서는 이 주제를 부당하게 무시해 왔습니다. 이 출판물의 목적은 이러한 격차를 메우고 채점의 역사와 관행에 대한 일반적인 개요를 제공하는 것입니다. 이 기사는 상당히 광범위한 독자를 대상으로 작성되었으므로 채점 방식에 대한 가장 일반적인 설명만 제공합니다. 특정 방법 사용의 적법성에 대한 이론적 근거와 정당성은 여기서 다루지 않습니다.

채점은 주로 개인에게 대출하는 데 사용되기 때문에, 특히 소비자 신용무담보 대출의 경우 차용자(개인)의 신용 위험을 평가하는 방법에 대해 이야기하겠습니다.

신용도 결정 및 이를 예측하는 데 사용되는 정보

신용 위험을 평가하기 위해 차용인의 신용도에 대한 분석이 이루어지며, 이는 러시아 은행 관행에서 다음을 의미합니다. 능력법인이나 개인이 채무를 제때에 전액 갚아야 하는 경우. 서양 은행 업무에서 신용도는 다음과 같이 해석됩니다. 소망, 에 연결됨 기회발행된 채무를 적시에 상환합니다. 또한 우리는 이러한 의미로 "신용도"라는 용어를 사용할 것입니다. 이 정의에 따르면 채점의 주요 임무는 고객이 대출금을 상환할 수 있는지 여부뿐만 아니라 고객의 신뢰성과 헌신의 정도를 알아내는 것입니다. 즉, 채점은 고객의 신용도, 즉 대출에 대한 "가치"가 얼마나 되는지를 평가합니다.

채점수학적 또는 통계적 모델입니다. 신용 기록"과거" 고객인 경우, 은행은 특정 잠재적 차용인이 대출금을 제때에 상환할 가능성이 얼마나 되는지 판단하려고 합니다.

서부에서는 은행 시스템개인이 대출을 신청할 때 은행은 분석을 위해 다음 정보를 보유할 수 있습니다.

차용인이 작성하는 양식;

해당 국가의 전체 성인 인구의 신용 기록을 저장하는 조직인 신용 조사 기관의 차용인에 대한 정보

기존 은행 고객에 대해 이야기하는 경우 계좌 이동에 대한 데이터입니다.

신용분석가가 운영하고 있습니다. 다음 개념: 클라이언트의 "특성"(수학 용어로 변수, 요인) 및 "기호" - 변수가 취하는 값. 클라이언트가 작성하는 설문지를 상상해 보면 특성은 설문지 질문(연령, 결혼 여부, 직업)이고 기호는 이러한 질문에 대한 답변입니다.

가장 단순화된 형태의 점수 모델은 특정 특성의 가중 합계입니다. 결과는 적분 지표(점수)입니다. 높을수록 고객의 신뢰도가 높아지며, 은행은 신용도가 높은 순서로 고객의 순위를 매길 수 있습니다.

각 고객의 통합 지표는 본질적으로 손익분기점이며 손실을 보상하기 위해 제때에 비용을 지불하는 평균 고객 수의 비율로 계산되는 특정 수치 임계값 또는 구분선과 비교됩니다. 한 채무자에게서. 이 선 위에 통합 지표가 있는 고객에게는 대출이 발행되고, 이 선 아래에 통합 지표가 있는 고객은 대출이 제공되지 않습니다.

이 모든 것이 매우 간단하게 들리지만 모델에 어떤 특성을 포함해야 하고 어떤 가중치를 할당해야 하는지 결정하는 것은 어렵습니다. 이 문제에 대한 접근 방식에는 여러 가지가 있으며, 이에 대해서는 "클라이언트 분류 방법" 섹션에서 설명합니다.

채점 철학은 이 사람이 돈을 내지 않는 이유에 대한 설명을 찾는 것이 아닙니다. 점수 매기기는 신뢰성이 없거나 반대로 클라이언트의 신뢰성과 가장 밀접하게 관련된 특성을 식별합니다. 특정 차용인이 대출금을 상환할지 여부는 알 수 없지만 과거에는 이 연령대, 동일한 직업, 동일한 교육 수준, 동일한 수의 부양 가족이 대출금을 상환하지 않았다는 것을 우리는 알고 있습니다. 그러므로 우리는 이 사람의 공로를 인정하지 않을 것입니다.

이는 차별적입니다(통계적으로는 아니지만 사회적 중요성이 단어의) 점수의 성격, 즉 어떤 사람이 신용 기록이 나쁜 그룹과 공식적으로 가까운 경우 대출을 받을 수 없습니다. 그러므로 아주 많은 경우에도 높은 온도자동화된 채점 시스템을 사용하면 대출 담당자가 신뢰할 수 없는 것으로 분류된 사람이 실제로 "좋은" 사람임을 증명하는 추가 정보를 가지고 있는 경우 주관적인 개입이 수행되며 그 반대의 경우도 마찬가지입니다.

신용 위험을 예측하는 데 가장 "가치 있는" 특성은 무엇입니까? 영국에서 가장 일반적으로 사용되는 특성은 다음과 같습니다.

판별 분석(선형 회귀, 로지스틱 회귀)을 기반으로 한 통계 방법;

다양한 선형 프로그래밍 옵션;

분류 트리 또는 재귀 분할 알고리즘(RPA)

신경망;

유전자 알고리즘;

가장 가까운 이웃 방법.

전통적이고 가장 일반적인 방법은 주로 선형인 회귀 방법입니다. 다변량 회귀 :

아르 자형 = 우오 + 승 1x1+ 승 2x2 + … + w n x n ,

어디 아르 자형- 채무 불이행 확률, 승-- 가중치 계수, 엑스-- 클라이언트 특성.

이 모델의 단점은 방정식의 왼쪽에는 0에서 1까지의 값을 취할 확률이 있고, 오른쪽의 변수는 - Ґ에서 + Ґ 사이의 값을 취할 수 있다는 것입니다.

로지스틱 회귀이러한 단점을 극복할 수 있습니다.

로그(p/(1-p)) = 우오 + 승 1x1+ 승 2x2 + … + w n x n .

로지스틱 회귀를 적용하려면 가중치 계수를 얻기 위해 훨씬 더 복잡한 계산이 필요하므로 더 강력한 컴퓨터 기반과 향상된 컴퓨터 소프트웨어가 필요합니다. 하지만 때 현대 수준컴퓨터 기술의 발전으로 이는 문제가 되지 않으며, 현재 채점 시스템에서는 로지스틱 회귀가 선두를 달리고 있습니다.

로지스틱 회귀의 또 다른 장점은 클라이언트를 두 그룹(0 - 나쁨, 1 - 좋음)과 여러 그룹(1, 2, 3, 4 위험 그룹)으로 나눌 수 있다는 것입니다.

모든 회귀 방법은 특성 간의 상관 관계에 민감하므로 모델에는 상관 관계가 높은 독립 변수가 있어서는 안 됩니다.

선형 프로그래밍또한 선형 점수 모델로 이어집니다. 나쁜 클라이언트와 좋은 클라이언트를 절대적으로 정확하게 분류하는 것은 불가능하지만 오류를 최소한으로 줄이는 것이 좋습니다. 문제는 오류가 최소화되는 중량 계수를 검색하는 것으로 공식화될 수 있습니다.

분류 트리 및 신경망고객을 그룹으로 나누는 시스템으로, 그룹 내에서 위험 수준은 다른 그룹의 위험 수준과 최대한 동일하고 다릅니다. 신경망은 주로 신용도를 결정하는 데 사용됩니다. 법인, 소비자 신용보다 더 작은 샘플이 분석됩니다. 그러나 가장 성공적인 응용 분야는 비정상적인 상황을 감지하는 능력으로 인해 신용 카드 사기를 감지하는 것입니다(참조: 노턴 M.긴장된 사업// 뱅킹 기술. 1995. No. 3. P. 73).

유전 알고리즘자연 선택의 생물학적 과정과의 유추에 기초합니다. 대출 업계에서는 다음과 같이 보입니다. "돌연변이", "교배"를 겪는 일련의 분류 모델이 있으며 그 결과 "가장 강한" 모델, 즉 가장 정확한 분류를 제공하는 모델이 선택됩니다.

사용 가장 가까운 이웃 방법클라이언트 사이의 거리를 결정하기 위해 측정 단위가 선택됩니다. 샘플의 모든 클라이언트는 특정 공간 위치를 수신합니다. 각각의 새로운 고객은 주변에 더 많은 클라이언트(나쁜 클라이언트 또는 좋은 클라이언트)에 따라 분류됩니다.

실제로는 여러 가지 방법을 조합하여 사용하며, 기업에서는 채점 모델을 철저히 비밀로 유지하므로 어떤 방법이 더 낫다고 말하기는 어렵습니다. 과학 출판물을 기반으로 대략적인 결론을 내릴 수 있습니다. 아래는 L. Thomas 교수가 편집한 다양한 방법에 대한 분류 정확도 비교표입니다. 토마스 L.C.신용 및 행동 점수 조사//에든버러 대학교. 1999).

저자는 "좋은" 위험에 대해 서로 다른 정의를 사용하고 다양한 모집단과 표본에 대한 연구를 수행했기 때문에 비교는 수평적으로만 이루어져야 합니다. 표에는 올바르게 분류된 클라이언트의 비율이 표시됩니다. 인용된 모든 연구의 목적은 다양한 분류 방법의 효율성을 비교하는 것이었으므로 이러한 수치가 일반적으로 채점 시스템의 효율성을 나타낸다고 결론지어서는 안 됩니다. 이미 상용 시스템이 여러 가지 방법을 사용한다고 말했기 때문입니다.

테이블

출처:

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각 방법에는 고유한 장점과 단점이 있습니다. 또한 특정 방법의 선택은 은행의 전략 및 은행이 모델 개발 시 우선순위로 고려하는 요구 사항과 관련됩니다. 회귀 방법은 위험 수준을 결정하는 데 있어 각 특성의 중요성을 보여 주므로 고객이 작성하는 설문지를 개발하는 단계에서 특히 중요합니다. 선형 계획법은 많은 수의 변수를 사용하여 작동하고 특정 조건을 모델링할 수 있습니다. 예를 들어 은행의 마케팅 전략이 젊은 층을 대상으로 하는 경우 젊은 층의 통합 지표가 60세 이상의 사람들보다 높도록 조건을 도입할 수 있습니다. 신경 네트워크와 분류 트리는 선형 모델에서 오류를 일으킬 수 있는 변수 간의 비선형 관계를 드러냅니다.

분류의 정확성은 작은 샘플에 대한 "롤링 시험" 방법으로 확인됩니다(모델은 무작위로 선택된 한 클라이언트를 제외하고 전체 샘플을 기반으로 구축된 다음 이 클라이언트에서 테스트되고 모든 클라이언트가 검사됨). 이런 방식으로) 또는 충분히 큰 샘플의 경우 두 부분으로 나뉩니다. 모델은 하나를 기반으로 구축되고 다른 부분은 테스트됩니다.

채점 사용과 관련된 제한 사항

득점에는 두 가지 주요 문제가 있습니다. 첫 번째는 신용을 받은 고객에 대해서만 표본 분류가 이루어진다는 것입니다. 우리는 대출이 거부된 고객이 어떻게 행동했는지 결코 알 수 없습니다. 그들 중 일부는 완전히 수용 가능한 대출자로 판명되었을 가능성이 높습니다.

그러나 원칙적으로 매우 심각한 이유로 대출이 거부됩니다. 은행은 이러한 거부 이유를 기록하고 "거부자"에 대한 정보를 저장합니다. 이를 통해 대출을 신청한 원래 고객 집단을 복원할 수 있습니다.

두 번째 문제는 사람들은 시간이 지남에 따라 변하고, 사람들의 행동에 영향을 미치는 사회 경제적 조건도 변한다는 것입니다. 따라서 가장 최근의 클라이언트 샘플을 대상으로 채점 모델을 개발하고, 시스템 품질을 주기적으로 확인하고, 품질이 저하되면 새로운 모델을 개발해야 합니다. 서쪽에서 신형평균 1년 반에 한 번씩 개발되며, 모델 교체 주기는 당시 경제가 얼마나 안정적이었는지에 따라 달라질 수 있습니다. 러시아의 경우 최대 기간은 아마도 6개월이 될 것이며, 이 기간 동안 1998년 8월 사건과 같은 심각한 충격이 발생하지 않는다는 조건에서만 가능합니다.

현재 모델에 사회 경제적 특성을 통합하여 모델이 더 오래 지속되도록 하는 방법에 대한 연구가 진행 중입니다.

러시아 득점 발전 전망

러시아에서는 주로 낮은 대출 규모로 인해 채점 시스템 사용이 방해를 받습니다. 그러나 경제 성장에 따라(낙관적으로 생각하자) 상황은 변하기 시작할 것입니다.

그 자체로는 서구 신용 기관에 비해 적은 수의 차용인이 장애물이 아닙니다. 표본 크기와 관련된 특성 수를 모니터링하면 됩니다. V. Stepanov, A. Zayats의 "은행 상태 분석"(Banking Technologies. 1996. No. 8. P. 58) 기사에서 저자는 통계적 접근 방식인 클러스터 분석을 적용하여 은행을 위험으로 분류했습니다. 76개 주에서만 그룹을 대상으로 한 동시에 좋은 결과를 얻었습니다. 전문가의 평가와 90% 이상 일치했습니다.

물론 신용 조사 기관이 없다는 것도 채점 개발에 기여하지 않습니다. 그러나 반면에 서양에서는 설문지에서 자신에 대해 나타내는 정보의 정확성을 검증하는 문제가 있습니다. 러시아에서는 이러한 정보의 대부분이 여권에 포함되어 있습니다. 은행은 여권 데이터와 통합 문서 데이터만 있으면 충분합니다. 이는 분석을 위한 소스 자료입니다.

또 다른 불리한 요인은 SAS, SPSS와 같은 범용 통계 패키지의 보급이 부족하다는 것입니다. 그러나 V. Stepanov와 A. Zayats의 기사를 다시 살펴보면 Stat-Media 패키지의 사용에 주목합니다. 또한 선형 다변량 회귀를 수행할 수 있는 다른 저렴한 프로그램도 있지만 시작하는 데는 이것만으로도 충분합니다.

러시아에서는 은행이 기업에 대해 훨씬 더 많은 정보를 축적하고 다양한 복잡성과 다양한 수준의 자동화를 갖춘 위험 평가 채점 시스템을 사용하기 때문에 채점은 개인이 아닌 법인에 대해 먼저 사용될 가능성이 높습니다. 포인트 시스템과 채점 시스템의 차이점은 먼저 특정 계수 또는 재무 지표주관적으로 결정되며 두 번째에서는 계수가 위험 수준과 연결됩니다.

서구에서는 법인에 대출할 때 채점 모델이 소비자 대출만큼 널리 퍼져 있지 않습니다. 이는 모델을 개발하는 데 서로 유사한 충분한 수의 회사를 모집하는 것이 매우 어렵다는 사실 때문입니다. 회사는 규모, 매출액 및 경제 부문이 크게 다릅니다. 어떻게 대기업, 비교를 위해 유사한 기업을 선택하는 것이 더 어렵습니다.

안에 지난 몇 년중소기업을 위한 채점 모델 개발에 큰 진전이 있었습니다. 중소기업에 대한 채점 활용이 가능했던 이유는 바로 다음과 같습니다. 많은 분량유사한 기업.

결론적으로, 러시아에서는 점수 부여 실행이 객관적인 이유보다는 수학적 및 통계적 방법에 대한 은행 관리자의 불신하는 태도와 관련된 주관적인 이유 때문에 방해를 받는다는 점에 주목하고 싶습니다. 고객 분석(과거 고객의 신용 기록 및 통계 패키지)을 시작하는 데 많은 시간이 걸리지 않으며 그 결과는 엄청날 것입니다. 채점 시스템의 장점 중 서양 은행가는 우선 대출 불이행 수준의 감소를 나타냅니다. 또한 의사 결정의 속도와 공정성, 대출 포트폴리오를 효과적으로 관리하는 능력, 장기 직원 교육이 필요하지 않다는 점이 주목됩니다.

러시아에서는 득점 도입을 점진적으로 실시해야 한다. 우선, 차용인에 대한 예비 평가를 위한 자동화된 시스템을 만들 수 있습니다. 이 시스템은 명백히 "나쁜" 위험을 자동으로 필터링하고 신용 위원회에서 고려할 "좋은" 위험과 "경계선" 위험을 제공합니다. 그러나 자동화를 도입하지 않고도 개인 및 법인 모두의 채무 불이행 확률과 개별 고객 특성의 관계를 평가할 수 있습니다. 이러한 특성에 대한 지식은 신용 담당자에게 중요한 지원이 될 수 있습니다.

따라서 채점은 미국과 서유럽에서 널리 사용되는 자동화된 신용 위험 평가 시스템입니다. 채점의 원천 자료로는 과거 고객에 대한 다양한 정보가 사용되며, 이를 기반으로 다양한 통계적, 비통계적 분류 방법을 사용하여 미래 차용자의 신용도에 대한 예측이 이루어집니다. 채점 시스템은 다음을 허용합니다. 은행 직원대출에 대한 신속한 결정을 내리고, 시장 상황에 따라 대출 규모를 규제하며, 대출 운영의 수익성과 위험 수준 간의 최적 균형을 결정합니다.

기사를 준비하는 데 영국 에든버러 대학교 학점 연구 센터의 자료가 사용되었습니다.

우리 모두는 은행이 자선 단체가 아니라는 것을 잘 알고 있으며 대출을 발행하기 전에 차용인의 신용도, 적시에 부채를 상환하려는 능력 및 의지를 신중하게 평가합니다. 이를 위해 다양한 평가 방법이 개발 및 사용되었으며 이에 대해서는 검토에서 논의할 것입니다.

그래서 대출을 받기 위해 은행 담당자에게 연락하면 첫 만남은 인터뷰와 설문조사로 시작된다. 이 인터뷰의 목적은 잠재적 차용인에 대해 가능한 한 많은 정보를 수집하는 것입니다. 즉, 대출 목적, 연령, 결혼 여부, 거주지, 근무지, 서비스 기간, 규모를 알아내는 것입니다. 임금기타 사회적, 인구통계학적 특성. 또한, 수집된 정보는 신용 조사 기관, 법무 부서, 보안 서비스 등으로부터 받은 데이터로 보완된 후 처리될 수 있습니다. 수신된 정보를 분석하기 위해 은행은 전문가 및 채점 모델을 사용하며 이에 대해서는 나중에 논의하겠습니다.

전문가 및 채점 모델 - 주요 기능

차용인의 신용도 또는 개별 인수를 평가하기 위한 전문가 모델. 주요 특징이 모델의 특징은 수신된 정보를 분석하는 것입니다. 대출 담당자(또는 공동 기관 - 이 위원회의 위원장이 이끄는 은행 신용 위원회), 대출 발행에 대한 결정을 내리고 최종 조건을 형성합니다. 대출 계약서. 일반적으로 여러 은행 서비스가 전문가 평가에 참여하여 정보를 수집, 분석하고 신용위원회에 제시합니다. 신용 관리자는 일반적으로 지불 능력을 분석하는 동시에 BKI에 신용 기록 요청이 이루어집니다. 법무 부서는 차용인의 담보, 개인 문서를 분석하고 위험 및 소유권 문서를 연구합니다. 은행 보안 서비스의 임무는 고객의 고용 적법성과 범죄 기록 여부를 확인하는 것입니다. 은행 관련 부서가 의견을 제시한 후 해당 사건은 은행 신용위원회에 제출되어 심의를 받습니다.

신용도 평가를 위한 점수 모델 또는 포인트 방식. 이 모델의 특징은 차용자로부터 받은 모든 정보가 특별 프로그램. 각 답변에 대해 단순화된 형태로 시스템은 특정 포인트를 할당하고 결과적으로 부여된 포인트의 총합에 따라 대출 발행 여부를 최종 결정합니다.

일반적으로 모기지 대출의 경우 전문가 평가 방법이 사용됩니다. 큰 금액철저하고 신뢰할 수 있는 고객 실사가 필요합니다. 채점 시스템은 소비자 특급 대출에 사용됩니다. 돈. 은행은 이러한 모델을 병행하여 사용할 수도 있습니다. 채점 시스템은 고객에 대한 예비 평가를 제공한 후 전문가의 검토를 받습니다.

이후 최근에소매 부문 소비자 대출널리 보급되고 (현금 대출, 소매점 대출 등) 계속해서 활발히 발전함에 따라 채점 평가 시스템을 점점 더 다루어야합니다. 따라서 아래에서 이에 대해 더 자세히 설명하겠습니다.

신용 점수 시스템 - 일반 운영 원칙

스코어링은 1941년부터 활발히 사용되기 시작했습니다. D. Durand는 신용 위험 정도와 각 영향 계수에 가장 큰 영향을 미치는 주요 요인 그룹을 식별했습니다. 이는 최초이자 가장 원시적인 점수 모델이었습니다. 따라서 여성은 즉시 0.4점을 받았고 남성은 아무것도 받지 못했습니다. 20세 이상은 생애 1년마다 0.1점을 부여받았다. 저위험 직업을 가진 사람은 즉시 0.55점을 받았고, 은행 예금– 0.45점 추가. 보험 정책의 경우 부동산 존재에 대해 0.19 포인트-0.35가 필요합니다. 1.25점이라는 기준점을 넘은 사람을 신용도가 높은 사람으로 간주했습니다.

현재 은행에서 사용하는 채점 모델은 더욱 발전했으며 더 많은 특성과 평가 기준에 따라 운영됩니다. 미국에서는 FICO(NYSE:FICO)가 개발한 점수 시스템을 사용하여 소비자 대출 분야의 위험을 평가합니다. 러시아 시장은 외국 점수 시스템(동일한 FICO 점수)과 국내 기업의 발전을 모두 제시합니다. 그리고 은행. 어느 것이 더 나은지는 복잡한 질문이며 선택의 문제는 시스템이 기능을 고려하고 이에 적응해야 한다는 것입니다. 은행법, 시민의 사고방식, 전통 및 현지 시장의 기타 요소 은행 서비스. 하지만 신용평가 시스템을 선택하는 문제는 다음과 같습니다. 두통그것은 은행과 관련이 없으며 일반 차용자 인 우리는 고려할 것입니다 일반 원칙이러한 시스템의 작동.

따라서 신용 관리자가 고객으로부터 받은 모든 정보는 확인되어 질문에 대한 답변의 형태로 채점 시스템에 입력됩니다. 질문은 블록으로 나뉘며 그 구성은 각 은행마다 다릅니다. 일반적으로 이것은 블록입니다. 일반 정보고객 정보(성별, 나이, 결혼 여부 등), 차용인의 고용, 고객의 자산 및 부채(제공된 증명서 및 신용 기록 조사국에서 얻은 신용 보고서를 기반으로 작성됨), 재산, 담보, 보증 및 기타 특성. 각 답변에 대해 시스템은 특정 점수를 부여하거나 뺍니다. 그 후, 각 블록과 클라이언트 전체에 대해 득점된 점수가 합산되고 시스템이 솔루션을 발행합니다. 다음과 같은 경우에도 블록 중 하나를 완료하지 못할 가능성이 있다는 점에 유의하세요. 총액포인트가 필요한 범위 내에 속합니다.

일부 은행에서는 적립된 포인트에 따라 고객을 카테고리로 나눕니다. 예를 들어, 첫 번째 카테고리의 고객에게 대출하는 것이 좋습니다. 더 나은 조건, 카테고리 2의 경우 – 대출 금액 또는 기간을 줄입니다. 은행 등에 더 유리한 방향으로 조건을 변경합니다.

신용 점수 옵션의 모든 차이와 다양성에도 불구하고, 대출을 받을 가능성을 높이는 데 도움이 되는 차용인을 위한 기본 권장 사항이 있습니다. 우리는 그들에 대해 더 이야기할 것입니다.

신용 관리자의 질문에 대답하는 방법

은행이 어떤 점수 모델을 사용하든 차용인이 항상 추가 점수를 받는 특성이 있습니다. 여기에는 다음이 포함됩니다.

• 계정 가용성, 유형자산, 부동산 소유. 귀하의 재산과 저축에 관한 질문이 포함된 설문지 항목을 건너뛰지 마십시오. 아파트나 예금이 있다는 사실을 은행에서 숨기려고 하지 마십시오. 금융가가 이러한 물건을 압류해야 하는 경우 필요한 모든 사실을 독립적으로 확립합니다. 대출을 받는 단계에서 이는 몇 가지 추가 점수를 얻을 수 있는 좋은 기회입니다.
• 결혼한 사람(사실혼 포함)에게 우선권이 주어집니다. 신청서를 작성할 때 이 점을 명심하세요.
• 각 자녀는 은행에서 부양가족으로 간주됩니다. 귀하가 부모이지만 출생 증명서에 나타나지 않는 경우, 이 사실을 표시하지 않는 것이 좋습니다.
• 대출의 목적도 중요합니다. 은행은 교육, 수리 등을 위해 대출할 의향이 더 높지만 레크리에이션이나 개인적인 목적으로는 대출하지 않습니다.
• 당신이 받는 경우 부수입이를 확인할 수 있는 경우(예: 보증금이 있거나 임대한 아파트가 있는 경우) 신청서에 이를 명시하고 적절한 확인서를 제공해야 합니다.
• 자녀의 교육비나 교육비를 지불할 때 이에 대해 서두르지 마십시오(이 사실은 확립하기가 매우 어렵지만 몇 가지 포인트를 잃을 가능성이 있습니다).
• 생명보험과 재산보험이 있으면 추가 포인트를 받을 수 있습니다.

따라서 신청서를 신중하게 작성하는 것 자체가 대출 가능성을 높이는 기회입니다. 데이터가 문서로 뒷받침된다면 이는 또 다른 장점입니다.

주요 점수 모델과 러시아 시장 상황을 분석한 결과, 신용 점수 시스템을 통해 은행은 각 차용인의 위험을 보다 정확하게 평가하고 고객과 직원 모두의 사기 가능성을 최소화할 수 있다는 결론을 내릴 수 있습니다. . 잠재적 차용자 평가의 중요성은 은행이 위험 기반 가격 책정을 적극적으로 시행하기 시작했다는 사실에서도 확인됩니다. 새로운 접근 방식대출 조건 형성시 고객의 신뢰도에 따라 이자율이 개별적으로 설정되는 경우.

채점(영어점수, 계좌부터)은 신용도를 평가하는 방법입니다. 차용인으로서 귀하는 대출 거부 이유를 알아내거나 향후 대출 가능성을 평가하기 위해 자가 진단 점수를 매기는 데 관심이 있습니다. 이번 글에서는 점수를 확인하는 방법과 점수를 높이는 방법에 대해 설명하겠습니다.

채점 방식

신용도를 평가하려면 채점에 데이터가 필요합니다. 데이터는 신용 기록, 차용인 프로필, 소셜 네트워크등. 스코어링은 데이터를 처리하고 점수를 할당합니다. 점수가 높을수록 유리한 조건으로 대출을 받을 가능성이 높아집니다.

득점 점수는 일정한 값이 아닙니다. 차용인의 행동에 따라 달라집니다. 예를 들어, 차용인이 대출을 받았을 때 신용 부담은 증가하고 점수는 감소했습니다. 늦게 결제하시면 점수가 더욱 낮아집니다. 차용인이 지체 없이 신중하게 대출금을 상환하면 점수가 올라갑니다.

채점 유형

은행은 신청, 행동 및 사기 점수를 사용합니다.

지원서 채점사회인구학적, 신용으로 나누어진다. 첫 번째는 연령, 성별, 직업, 근속 기간, 소득 등 차용인의 프로필을 분석합니다. 두 번째는 신용 기록을 분석합니다: 차용인이 받은 대출 수, 지불 방법, 현재 지불하고 있는 금액 등.

행동 점수차용인이 대출금을 어떻게 상환할지 예측합니다(균등하게, 일정보다 앞서 또는 연체). 예를 들어, 급여 은행을 통해 행동 채점을 수행할 수 있습니다. 이는 차용인이 카드를 사용하는 방법, 지출하는 금액 및 금액을 알고 있습니다.

허위 채점의도적인 대출 불이행에 맞서 싸우고 있습니다. 이 채점은 내무부, 연방 집행관 서비스, 내부 보안 서비스의 데이터베이스뿐만 아니라 신용 기록의 의심스러운 데이터(예: 주소 및 전화번호의 빈번한 변경)를 분석합니다.

차용인으로서 귀하는 신용 ​​점수와 사회인구학적 점수라는 두 가지 유형의 점수를 사용하여 자신을 평가할 수 있습니다.

신용 점수

신용점수는 이미 대출을 받은 대출자를 평가하는 데 사용됩니다. 점수 점수는 귀하의 신용 기록 분석을 기반으로 계산됩니다.

신용 점수 보고서의 예

사회인구학적 점수

사회인구학적 점수는 신용 기록이 없거나 신용 기록이 없는 대출자를 대상으로 합니다. 연령, 성별, 결혼 여부, 부양가족 유무, 학력, 직업 등을 분석합니다. 선임 순위, 소득 및 거주 지역.

소셜 데모 스코어링은 검증된 차용자의 데이터를 은행의 이전 고객과 비교하여 신뢰성을 평가합니다. 예를 들어, 은행 통계에 따르면 30세 이상의 사람들은 젊은 사람들보다 대출 상환을 더 일관되게 합니다. 따라서 30세 이상의 대출자는 다른 모든 조건이 동일할 때 더 높은 점수를 받습니다.

사회인구학적 점수 보고서의 예

득점 포인트 디코딩

득점 점수를 높이는 방법

당신이 낮은 경우 신용 점수, 이를 늘릴 수 있는 옵션은 단 하나뿐입니다. 바로 신용 기록을 개선하는 것입니다. 이를 위해:

• 그리고 그 안에 있는 모든 내용이 사실인지 확인해보세요. 때때로 신용 기관데이터가 매우 늦게 전송되거나 전혀 전송되지 않는 경우도 있습니다. 예를 들어, 대출금을 상환했지만 신용 기록에 미결 상태로 표시되어 있습니다. 이로 인해 득점 점수가 감소합니다.
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• 연체금 마감 및 불필요한 대출 종료: 신용 카드, 소액 대출, 장비 대출. 공개 대출이 적을수록 점수가 높아집니다.
• 지난 2년 동안 연체된 대출이 있었다면 신뢰할 수 있는 대출자로서의 평판을 회복해야 합니다. 이렇게하려면 새로운 대출을 받고 신중하게 상환하십시오. 담보 없이는 대출을 제공하지 않습니다. 담보를 제공하고 공동 차용자를 찾으십시오. 서비스를 이용하세요. 6개월 또는 1년이 지나면 득점 점수가 높아집니다.

사회인구통계학적 점수를 높이려면 보고서의 "요인"을 연구하고 수정해 보세요. 예를 들어 개인사업자라면 취업해서 6개월간 직원으로 일해보세요. 공동 차용자를 찾고, 해외로 나가고, 추가 수입원을 찾으세요.

기억하다

채점은 차용인이 자신의 신용도를 평가하고 은행 거부 이유를 이해하는 데 도움이 됩니다.

채점에는 다양한 유형이 있습니다. 일부는 신용 기록을 분석하고, 일부는 설문지를 분석하고, 일부는 사기 징후를 찾습니다. 사용할 수 있는 점수에는 사회인구통계학적 두 가지 유형이 있습니다. 첫 번째는 대출 경험이 있는 차용자에게 해당되고, 두 번째는 대출을 받은 적이 없는 차용자에게 해당됩니다.

신용등급에 따라 채점점수가 달라집니다. 점수는 낮아지거나 높아질 수 있습니다.

대출을 발행할 때 은행은 최대 이익을 얻고 차용자에게 이전된 자금의 반환을 보장하기 위해 노력합니다. 지연 위험을 줄이기 위해 금융 기관은 모든 신청자를 면밀히 분석하고 의무 이행 가능성이 높은 신청만 승인합니다.

차용인(개인)의 신용도 평가는 종종 (영어 점수 - "계산 포인트")를 사용하여 수행됩니다. 채점 모델은 대출 미상환 위험에 영향을 미치는 요인을 분석하고 신청 승인 또는 거부에 대한 권장 사항을 제시합니다. 대출을 신청할 때 차용인은 먼저 양식을 작성해야 합니다. 이 데이터를 토대로 평가가 이루어집니다. 각 매개변수에 대해 클라이언트는 특정 수의 포인트를 받으며 계수가 증가하고 감소합니다. 최종 결과는 이전에 은행 직원이 수동으로 계산했지만 현재는 특별 프로그램에서 자동으로 수행됩니다.

점수는 어디에 적용되나요?

점수 모델은 잠재적 차용인의 데이터를 검토하고 결정을 내리는 데 1시간 미만이 소요되는 소액 금융 및 특급 대출 분야에서 널리 사용됩니다. 귀하의 신용도를 확인하기 위해 귀하가 작성한 신청서의 정보가 특별 프로그램에 입력됩니다. 시스템은 잠재적 차용인이 지정한 데이터를 통계와 자동으로 비교합니다. 따라서 데이터베이스에 비슷한 연령이나 직업의 사람들이 대출금을 상환하지 않는 경우가 많다는 정보가 포함되어 있으면 신청에 대한 결정이 부정적일 수 있습니다. 이러한 경우 은행이나 소액 금융 기관은 일반적으로 설명 없이 잠재적인 차용인을 거부합니다.

CREDIT ASSESSMENT 채점 시스템의 장점

빠른 의사결정.은행 직원이 차용인의 지불 능력을 분석하는 경우 많은 시간이 걸립니다. 전문가는 각 매개변수를 독립적으로 확인하고, 얻은 모든 결과를 수동으로 입력하고 결론을 도출해야 합니다. 최신 신용 평가 시스템의 도움으로 데이터가 신속하게 처리되므로 결정이 신속하게 내려집니다.

객관성.경험이 풍부하고 자격을 갖춘 전문가라도 고객에 대한 개인적인 태도로 인해 계산에 오류가 있거나 편향된 의견을 가질 수 있습니다. 점수 점수는 다음과 같이 계산되므로 신용도를 훨씬 더 객관적으로 나타내는 지표입니다. 자동 모드. 은행 직원은 알고리즘 작동에 영향을 미칠 수 없습니다.

재정적 이익.신용도 평가를 위한 채점 모델을 사용하면 미상환 비율을 크게 줄일 수 있습니다. 이는 은행의 이익을 증가시킬 뿐만 아니라 고객에게 보다 유리한 금리를 제공할 수 있는 기회도 제공합니다. 미상환 수준은 대출 이자율에 직접적인 영향을 미치기 때문에 성실한 납부자도 이를 줄이는 데 관심이 있습니다.

채점 결과는 어떻게 결정되나요?

채점 모델을 사용할 때의 최종 점수는 여러 지표로 구성됩니다. 우선, 차용인의 여권 데이터, 거주지 정보 및 기타 연락처 정보를 확인합니다. 서류가 유효하지 않은 지원자를 제외하는 예비 단계입니다. 그런 다음 다른 요인을 분석합니다.

• 클라이언트에 대한 개인 정보.채점 평가에서는 차용인의 결혼 상태와 미성년 자녀의 유무를 고려합니다. 마지막 근무지에서의 근무 기간도 고려됩니다.
• 신청자의 지불 능력.점수에 영향을 미치는 가장 중요한 요소 중 하나입니다. 승인을 받으려면 대출금을 상환할 자금이 충분할 뿐만 아니라 정기적으로 지불할 금액도 있음을 증명하는 것이 중요합니다. 요금에 대해 재정 상황대부분의 경우(특히 대규모 대출을 발행하는 경우) 신용도를 확인하려면 직장에서 2-NDFL 인증서 또는 은행 형식의 문서를 제공해야 합니다. 때로는 신청자의 비용도 고려됩니다 (부양 가족의 유지를 위해, 공공 시설등.).
• 신용 기록.고객의 신용도를 평가할 때, 이전에 받은 대출에 대한 부채와 연체금을 확인하는 것이 필요합니다. 은행은 동의를 얻어 신용 기록 조사국(BKI)으로부터 신청자에 대한 필요한 모든 정보를 반영하는 데이터를 얻을 수 있습니다. 시스템은 또한 정기적인 지불의 유무를 고려합니다. 기존 대출. BKI는 신청자의 신청 내역을 기록합니다. 큰 비율타 금융기관으로부터 거절을 당할 경우 점수가 감소될 수 있습니다.

• 거래 행동.차용인인 경우 급여 고객은행에 예금을 보유하고 있는 경우 신용도 평가 점수가 높아질 수 있습니다. 이는 계정의 저축 금액과 그 역학을 고려합니다.

채점 시스템은 모든 데이터를 개별적으로 확인하고 서로 비교하여 가능한 모순을 식별합니다. 지정된 정보의 신뢰성을 확인하는 것은 잠재적 차용인의 수입과 지출, 근무지 및 거주지 주소 등이 연결되어 있음을 의미합니다.

채점 데이터 분석

얻은 결과에 따라 시스템은 다음과 같은 결정을 내립니다.

• 좋아요– 점수가 높으면 신청서가 다음 단계로 넘어갈 수 있습니다.
• 거절– 신청자의 점수가 너무 낮아 요청 고려가 중단됩니다.
• 추가 분석 필요– 시스템에 적절한 평가를 제공할 만큼 충분한 데이터가 없습니다. 이 경우 은행 전문가는 신청자의 신청서를 독립적으로 연구하고 정보를 명확히 합니다. 논쟁의 여지가 있는 측면을 확인하기 위해 신청자는 다음을 요구할 수 있습니다. 추가 서류. 신청서를 직접 검토한 후 최종 결정이 내려집니다.

고득점을 얻는 방법

대출 연체를 제거합니다.신청서에 대해 좋은 평가와 승인을 받을 가능성을 높이려면 깨끗한 신용 기록이 필요합니다. 이는 신청자가 다른 대출금이나 미결제 부채에 대한 연체금이 없어야 함을 의미합니다. 따라서 경제적 어려움이 발생하더라도 신용 이력을 모니터링하는 것이 중요합니다. 적시에 일시적 파산에 대한 서류 증거를 은행에 제공하고 부채 구조 조정 또는 연기 계획을 개발하는 것이 좋습니다. 이 페이지는 닫힙니다 현재 대출새로운 승인 가능성이 높아집니다.

은행 예금을 개설하세요.대부분의 은행은 계좌가 있는 경우 추가 점수를 제공하므로 미리 예금하는 것이 가장 좋습니다.

지원서에는 실제 정보만 기재하시기 바랍니다.평가는 설문지 작성의 정확성에도 영향을 받습니다. 정보는 객관적이고 진실해야 합니다. 정보의 신뢰성에 대한 의심이 대출 거부 사유가 될 수 있습니다.

설문지에서 연락처의 관련성에 주의를 기울이십시오.신용 점수를 높이려면 신청서에 실제 연락처 정보만 제공해야 합니다. 은행 직원은 잠재적 차용인이 전화번호를 입력한 모든 가입자에게 연락할 수 있어야 합니다. 연락이 불가능할 경우 제공된 데이터는 신뢰할 수 없는 것으로 간주될 수 있습니다. 이것이 대출을 거부하는 이유 중 하나입니다.

점수가 너무 낮아 신청이 거부된 경우 이는 특정 은행의 모델과 알고리즘이 차용인에게 적합하지 않음을 나타낼 수 있습니다. 금융 기관은 다양한 요인을 고려하는 자체 시스템을 사용하는 경우가 많습니다.

거절하면 어떻게 해야 할까요?

점수가 낮은 경우 시스템은 일반적으로 클라이언트에게 결정 이유를 알리지 않고 신청을 거부합니다. 은행 직원은 종종 몇 달 후에 다시 신청할 것을 권장합니다. 또는 다른 곳에 신청해 볼 수도 있습니다. 금융 기관. 그러나 이 작업은 주의해서 수행해야 합니다. 모든 거부는 신용 기록에 기록되며 거부가 너무 많으면 점수가 감소합니다. 은행에 연락하기 전에 거부된 신청서의 가용성과 수를 확인하려면 BKI에 요청을 보내십시오.

채점 모델은 고객이 처음으로 대출을 신청하는 경우 객관적이고 관련성 있는 결과를 제공하지 않습니다. 이러한 경우 일부 은행에서는 전문가가 수동으로 신청서를 처리하는 방법만 사용합니다. 더욱이 실제로 그러한 고객은 종종 더 적은 금액을 제공받습니다. 수익성 있는 조건, 더 높은 이자율과 대출 금액 감소. 이런 방식으로 은행은 미지급으로 인한 손실을 줄입니다. 그러나 첫 번째 대출금을 지체 없이 기한 내에 상환하면 이는 신용 기록에 반영되므로 다음 번에는 더 높은 점수를 기대할 수 있습니다.

채점 시스템 방법의 개발 및/또는 사용을 위해 NBCI 서비스를 사용하려면 웹사이트에서 신청서를 작성하세요.