Кредиторы станут точнее прогнозировать дефолт заемщика

21 июня 2019

Кредиторы станут точнее прогнозировать дефолт заемщикаВ НБКИ сообщили о повышении прогнозной силы скоринговой модели, разработанной бюро. В ходе плановых испытаний было установлено, что индекс GINI, который измеряет прогнозный показатель скоринга, в 2019 году составил 70,7 пункта, хотя годом ранее было ниже 69 пунктов.

Чем выше показатель, тем лучше кредиторы, использующие модель, могут предсказать дефолт заемщика. По данным бюро, показатель в 40 пунктов считается хорошим, а выше 60 – отличным. Особенности модели за последние годы смогли оценить свыше 400 кредиторов по всей России.

Отметим, что сегодня многие онлайн-МФО разрабатывают собственные скоринговые модели, которые анализируют десятки тысяч параметров. Процесс проверки заемщика начинается уже на этапе заполнения заявки на сайте. Системы оценивают, как он вводит данные в анкету, сколько думает над заполнением полей, часто ли удаляет старые данные и вводит абсолютно новые сведения.

В ходе проверки заемщика проверяют по базам ФССП, ФНС, МВД, Росреестра и иных ведомств. Также собираются данные из открытых источников информации, в частности, из социальных сетей.

Онлайн-МФО вынуждены анализировать огромные объемы данных, поскольку не видят своего заемщика и не требуют справок, подтверждающих финансовое положение. Им нужно за 1-2 минуты убедиться в том, что гражданин вернет займы точно в срок и современные скоринговые модели помогают в решении этой задачи.

Понравилось?

584


Читайте также:

← Назад

Отзывы

Деньга (Denga)
Марина Антонова Я могу на данный момент сказать одно, зачем нужно столько компаний по выдаче микрозайма если я за 4 ...
читать полностью
Срочно Деньги (Srochno Dengi)
Алина95 Хочу выразить огромную благодарность компании, которая помогла мне обувь в сезон всю семью. Рассрочк...
читать полностью
ЦентрЗаймов (Доброзайм)
Вадим Штебе Мне здесь сильно помогли финансово и одобрили займ в двадцать тысяч. Обратился в эту компанию я по с...
читать полностью
Отзывы →
Оператор персональных данных
Лицензированные компании
Защита информации