Большинство моделей скоринга учитывают следующие данные:
- Вовремя ли потенциальный заемщик погашает кредит? Если счета оплачиваются с опозданием, претендент когда то объявлял о банкротстве, это негативно скажется на перспективе получить займ;
- Был достигнут максимум? Многие системы сравнивают сумму непогашенной задолженности с кредитными лимитами. Если сумма долга близка к кредитному лимиту, это увеличивает шансы услышать отказ от кредитора;
- Как давно у потенциального заемщика кредит? Как правило, системы оценки учитывают кредитный опыт заемщика. Короткая кредитная история может нанести вред, но своевременная оплата счетов может это компенсировать;
- Подавали ли в последнее время заявки на новый кредит? Если клиент банка недавно подал документы на много новых займов, это снижает его перспективы получить новый;
- Cколько открытых кредитных счетов и какие они? Хотя в целом считается плюсом иметь открытые кредитные счета, однако слишком много кредитных карточек может снизить шансы на согласование кредита.
Cкоринговая модель может базироваться на таких социо-демографических параметрах клиента, как возраст, пол, семейное положение, образование, трудовой стаж на последнем месте работы, уровень среднемесячного дохода и расходов, количество лиц, находящихся на содержании, наличие в собственности ликвидной недвижимости и др. Полученный показатель банк или финансовая компания сравнивают с установленной ими пороговой величиной. Чем больше разрыв — тем выше шансы получить ссуду. Впрочем, в Украине при выдаче ипотеки кредитные аналитики часто больше внимания обращают на ликвидность и достаточность залога, а также на наличие постоянных доходов. При этом скоринговые параметры отходят на задний план.
Некоторые специалисты критикуют кредитный скоринг за неспособность четко учитывать текущие экономические условия. Если, например, заемщик А имеет кредитный рейтинг 800, а экономика вступает в рецессию, то кредитный рейтинг заемщика А будет статичным, пока не изменится его поведение или финансовое положение. FICO попыталась устранить этот недостаток, введя Индекс устойчивости FICO в апреле 2020 года. Достижения в таких областях, как машинное обучение, а также другие удобные для аналитики компьютерные языки, помогают совершенствовать точность моделирования кредитных рисков.
Источники кредитного скоринга.
С развитием финтеха появилось множество альтернативных источников скоринга. Альтернативные источники могут включать данные о транзакциях, из мобильных и других устройств, социальных медиа, поведенческие факторы и тому подобное. Например, подробные транзакционные данные могут охватывать поведение при проведении расчетов с учетной записи (например, по кредитной карте), а также данные электронной коммерции. Социальные медиа тоже могут помочь понять надежность заемщика. Некоторые исследования показали, что количество публикаций и их частота дают представление об образе жизни, расходах и готовности вернуть долг. Другим полезным источником кредитного скоринга является анализ истории платежей за коммунальные услуги. Поведенческие факторы анализируют, как человек заполняет анкету, как двигает ползунок, продолжительность действий. Логика в тому, что если заемщик много времени тратит на изучение информации, это свидетельствует о серьезных намерениях вернуть деньги.Например, немецкий сервис кредитования Bintbond требует доступ к нескольким профилям — PayPal, Amazon, кабинету онлайн-банка. В основе скоринговой модели американской компании Branch — данные, полученные с мобильных телефонов — история звонков, список контактов, SMS-логины.
FICO предлагает два альтернативных продукта оценки данных — FICO Score XD, который использует в частности данные об оплате телефонов и телевизионных счетов, и UltraFICO Score, который применяет информацию о депозитном счете. Дэвид Шелленбергер, вице-президент по оценке и прогнозной аналитики FICO, уверяет: такие данные, как оплата счетов за коммунальные услуги, телефон и телевидение или информация о депозитном счете, позволяют «набрать миллионы потребителей и помочь им получить первый кредит».
В число приоритетных источников информации о степени надежности заявителя входят кредитная история, подтверждение дохода заемщика, депозиты и данные Государственного центра по выплате пенсий (ГЦВП) о социальных отчислениях. «Также используются данные о различных ограничениях из государственных баз. Например, присутствие человека в списках с запретом на выезд, в базе должников по налогам.
Как узнать кредитную историю
По закону один раз в календарный год каждый гражданин Казахстана может узнать свою кредитную историю бесплатно. При повторном запросе в течение одного календарного года стоимость услуги составляет 400 тенге.В данный момент мы рекомендуем воспользоваться одним из следующих способов получения услуги в режиме онлайн:
- Через сайт Первого кредитного бюро или мобильное приложение 1CB.kz (требуется ЭЦП);
- Через онлайн услугу Получение персонального кредитного отчета. Заполните заявку, подпишите с помощью электронной цифровой подписи и сможете увидеть результат в «Личном кабинете».
В оффлайн режиме услуга предоставляется при предъявлении удостоверения личности:
- В филиалах НАО ГК "Правительство для граждан";
- В отделениях АО "Казпочта".