Скоринг (Scoring)

Разделы: Бизнес-задачи

Loginom: Логистическая регрессия (обработчик)

Решения: Loginom Scorecard Modeler, Loginom Decision Maker

Скорингом называется метод, использующий математические или статистические модели, которые на основе кредитной истории «прошлых» клиентов банка пытаются предсказать вероятность возврата (или невозврата) кредита новым заёмщиком.

Различают несколько видов скоринга:

  • Аппликационный — оценивает кредитоспособность заёмщика на основе его характеристик.
  • Поведенческий — производит оценку состояния кредитоспособности заемщика на основе данных об истории операций по его счетам.
  • Коллекторский (скоринг взысканий) — применяется для работы с заемщиками для которых факт просрочки выплат или невозврат кредита является свершившимся.
  • Фрод-скоринг — используется для оценки вероятности мошеннических действий со стороны потенциального заёмщика.

В самом упрощенном виде скоринговая модель представляет собой взвешенную сумму значений признаков, характеризующих потенциального заемщика. На выходе модели формируется некоторый интегральный показатель (score), указывающий на степень риска, связанного с данным клиентом.

Например, если предположить, что значение score = 1 указывает на 100%-ю надежность клиента, а значение 0 — на его полную некредитоспособность, то промежуточные значения позволяют сделать вывод о целесообразности выдачи кредита.

Обычно интегральный показатель каждого клиента сравнивается числовым порогом, который по существу является уровнем безубыточности и рассчитывается из отношения, сколько в среднем нужно клиентов, которые платят в срок, чтобы компенсировать убытки от одного должника. Если данный показатель для определенного клиента выше заданного порога, то принимается решение о целесообразности выдачи кредита, в противном случае последует отказ.

Скоринг является одной из традиционных и хорошо разработанных прикладных областей Data Mining. Эффективные решения здесь могут быть получены с использованием логистической регрессии, нейронных сетей, деревьев решений, байесовской классификации, регрессионного анализа и других аналитических методов и моделей.