उधारकर्ता की साख का आकलन करने के लिए स्कोरिंग मॉडल

2024 लेखक: Howard Calhoun | [email protected]. अंतिम बार संशोधित: 2023-12-17 10:28

व्यावहारिक रूप से हर कोई जिसे कभी ऋण से वंचित किया गया है, उसने प्रबंधक से निम्नलिखित वाक्यांश सुना है: “निर्णय स्कोरिंग प्रणाली द्वारा किया गया था। एक उधारकर्ता के रूप में आपका क्रेडिट स्कोर बराबर नहीं है।" यह मानदंड क्या है, स्कोरिंग क्या है और "क्रेडिट डिटेक्टर" को "उत्कृष्ट" के साथ कैसे पास किया जाए? आइए इसका पता लगाने की कोशिश करते हैं।

सामान्य जानकारी

तो स्कोरिंग क्या है? यह कई मापदंडों पर निर्मित उधारकर्ता की विश्वसनीयता का आकलन करने के लिए एक प्रकार की प्रणाली है। जब कोई व्यक्ति ऋण के लिए आवेदन करता है, तो सबसे पहले उनसे एक फॉर्म भरने को कहा जाता है। प्रश्नावली के प्रश्नों का आविष्कार एक कारण से किया गया था। संभावित उधारकर्ता के मूल्यांकन के लिए यह स्कोरिंग मॉडल है। उत्तर के आधार पर, प्रत्येक आइटम को एक निश्चित संख्या में अंक दिए जाते हैं। उनमें से जितना अधिक होगा, धन जारी करने पर सकारात्मक निर्णय प्राप्त करने की संभावना उतनी ही अधिक होगी।

यहाँ एक चेतावनी है। यदि आपके पास ऋणात्मक क्रेडिट इतिहास है, तो प्रश्नों के आगे के उत्तर और सबसे अधिक बार प्राप्त किए गए अंकों की संख्या अब नहीं हैमूल्य। मना करने के लिए सिर्फ यही तथ्य काफी है।

आधुनिक बैंकों में स्कोरिंग के लक्ष्य और उद्देश्य

निम्नलिखित परिणाम प्राप्त करने के लिए उधार प्रणाली में उपयोग किया जाने वाला कोई भी स्कोरिंग मॉडल पेश किया जाता है:

• ऋण पोर्टफोलियो में वृद्धि के कारण ऋण पर अनुचित इनकार के अनुपात में कमी;
• संभावित उधारकर्ता का आकलन करने की प्रक्रिया में तेजी लाना;
• ऋण डिफ़ॉल्ट दरों में कमी;
• उधारकर्ता आकलन की गुणवत्ता और सटीकता में सुधार;
• ग्राहक डेटा का केंद्रीकृत संचय;
• ऋण पर संभावित नुकसान की राशि के प्रावधान में कमी;
• एक व्यक्तिगत क्रेडिट खाते और संपूर्ण ऋण पोर्टफोलियो में परिवर्तन की गतिशीलता का आकलन।

क्रेडिट स्कोरिंग: यह कैसे काम करता है?

निर्धारित लक्ष्यों को प्राप्त करने के लिए, बैंक साख का आकलन करने के लिए एक स्कोरिंग मॉडल का उपयोग करते हैं। यह प्रबंधक के पक्षपाती रवैये या बैंक कर्मचारियों की मिलीभगत के परिणाम पर न्यूनतम प्रभाव ग्रहण करता है।

व्यावहारिक रूप से प्रश्नावली में दर्ज सभी सूचनाओं की पुष्टि दस्तावेजों की उपलब्धता से होनी चाहिए। इस मामले में बैंक प्रबंधक विशुद्ध रूप से तकनीकी भूमिका निभाता है - वह कार्यक्रम में डेटा दर्ज करता है। जब प्रश्नावली के सभी बिंदुओं को पूरा कर लिया जाता है, तो कंप्यूटर प्रोग्राम गणना करता है और परिणाम देता है - आपके द्वारा बनाए गए अंकों की संख्या। इसके अलावा, स्थिति अलग-अलग तरीकों से विकसित हो सकती है।

यदि आपने बहुत कम अंक प्राप्त किए हैं, तो आप सुनिश्चित हो सकते हैं कि ऋण अस्वीकार कर दिया जाएगा।

क्या आपके स्कोर औसत से बहुत अधिक हैं? यदि ऋण राशि छोटी है,मौके पर ही लिया जा सकता है। यदि आप एक प्रभावशाली राशि के लिए आवेदन कर रहे हैं, तो आपको सूचित किया जाएगा कि आपने सत्यापन का पहला चरण पास कर लिया है, और आवेदन बैंक की सुरक्षा सेवा के लिए विचार के लिए जमा कर दिया गया है।

क्या स्कोर बीच में तैरता है? प्रबंधक को सबसे अधिक संभावना एक गारंटर या अतिरिक्त जाँचों की एक श्रृंखला की आवश्यकता होगी।

स्कोरिंग के प्रकार

सामान्य तौर पर, स्कोरिंग मॉडल में सात प्रकार के मूल्यांकन होते हैं, जिनमें से चार उधार से संबंधित होते हैं, और तीन - मार्केटिंग से संबंधित होते हैं। निम्नलिखित प्रकार के स्कोरिंग क्रेडिट अभ्यास के लिए विशिष्ट हैं:

1. आवेदनों के अनुसार (आवेदन-स्कोरिंग)। इस मॉडल का उपयोग अक्सर ग्राहकों की विश्वसनीयता और शोधन क्षमता का आकलन करने के लिए किया जाता है। जैसा कि पहले ही उल्लेख किया गया है, यह प्रश्नावली का मूल्यांकन करने और प्रत्येक उत्तर को उचित संख्या में अंक देने पर बनाया गया है।
2. धोखाधड़ी से (धोखाधड़ी-स्कोरिंग)। यह संभावित स्कैमर्स की पहचान करने में मदद करता है जो परीक्षण के पहले चरण को पास करने में कामयाब रहे। धोखाधड़ी के परीक्षण के सिद्धांत, तरीके और तरीके प्रत्येक बैंक का वाणिज्यिक रहस्य हैं।
3. व्यवहार स्कोरिंग। यहां, ऋण के संबंध में उधारकर्ता के व्यवहार का विश्लेषण, सॉल्वेंसी में बदलाव की संभावना का विश्लेषण किया जाता है। मूल्यांकन परिणामों के आधार पर, अधिकतम ऋण राशि समायोजित की जाती है।
4. रिटर्न पर काम (कलेक्शन-स्कोरिंग)। यह मॉडल बकाया ऋणों के पुनर्भुगतान के चरण में समस्या ऋणों पर लागू होता है। कार्यक्रम ऋण चुकाने के लिए एक कार्य योजना बनाने में मदद करता है: एक चेतावनी से लेकर मामले को अदालत में स्थानांतरित करने तक यासंग्रह फर्म।

अन्य तीन इस तरह दिखते हैं:

1. बिक्री से पहले मूल्यांकन (बिक्री से पहले) - उधारकर्ता की संभावित जरूरतों की पहचान करता है, आपको एक अतिरिक्त उत्पाद की पेशकश करने की अनुमति देता है।
2. प्रतिक्रिया (प्रतिक्रिया) - प्रस्तावित ऋण कार्यक्रमों के साथ ग्राहक के समझौते की संभावना का मूल्यांकन करता है।
3. असेसमेंट ऑफ एट्रिशन (एट्रिशन) - इस संभावना का आकलन कि ग्राहक इस स्तर पर या भविष्य में बैंक के साथ अपने रिश्ते को समाप्त कर देगा।

स्कोरिंग सिस्टम के नुकसान

व्यक्तियों के क्रेडिट मूल्यांकन में इसकी कमियां हैं। मुख्य बात यह है कि प्रणाली पर्याप्त लचीली नहीं है और वास्तविक मापदंडों के अनुकूल नहीं है। उदाहरण के लिए, संयुक्त राज्य अमेरिका में अपनाया गया स्कोरिंग मॉडल उस व्यक्ति को उच्च अंक देगा जिसने बड़ी संख्या में नौकरियां बदली हैं। ऐसे व्यक्ति को एक अद्भुत विशेषज्ञ माना जाता है, जिसकी श्रम बाजार में बहुत मांग है। हमारे साथ, यह तथ्य कर्जदार के साथ क्रूर मजाक करेगा। सबसे अधिक अंक उस व्यक्ति को प्राप्त होंगे जिसका श्रम में केवल एक रिकॉर्ड है। यदि उधारकर्ता अक्सर नियोक्ता बदलता है, तो उसे अविश्वसनीय, झगड़ालू और एक गरीब विशेषज्ञ माना जाता है। बैंक की नजर में उनकी रेटिंग तेजी से गिर रही है, क्योंकि अगली बर्खास्तगी के बाद नई नौकरी नहीं हो सकती है, जिसका अर्थ है कि भुगतान में देरी शुरू हो जाएगी।

हमारे रहने की स्थिति के लिए जितना संभव हो सके प्रणाली को अनुकूलित करने के लिए, उच्चतम श्रेणी और योग्यता के विशेषज्ञों द्वारा मूल्यांकन प्रश्नावली विकसित की जानी चाहिए। लेकिन इस तरह से प्राप्त कोई भी परिणाम अभी भी हैंकिसी व्यक्ति की राय और प्रभाव पर निर्भर करेगा। तो एक बिल्कुल निष्पक्ष मूल्यांकन अभी भी प्राप्त नहीं हुआ है।

इसलिए किसी भी स्कोरिंग सिस्टम में कम से कम दो कमियां होती हैं:

• आधुनिक वास्तविकताओं के अनुकूलन की उच्च लागत;
• एक ग्राहक मूल्यांकन मॉडल की पसंद पर एक विशेषज्ञ की व्यक्तिपरक राय का प्रभाव।

इसके अलावा, ग्रेडिंग सिस्टम भी अपूर्ण है। तथ्य यह है कि स्कोर करते समय केवल औपचारिक स्थिति को ध्यान में रखा जाता है। प्रणाली वास्तविकता का सही आकलन करने में सक्षम नहीं है। उदाहरण के लिए, यदि किसी ग्राहक के पास Arbat पर एक सांप्रदायिक अपार्टमेंट में एक कमरा है, तो सिस्टम उसे एक उच्च अंक देगा। आखिरकार, केंद्र में मास्को निवास परमिट और आवास है। और काला सागर तट पर एक छोटे से गांव में स्थित कई हजार वर्ग मीटर के क्षेत्र के साथ एक शानदार हवेली को सिस्टम द्वारा "ग्राम आवास" के रूप में नामित किया जाएगा और मॉस्को निवास परमिट की कमी के लिए स्कोर कम कर देगा.

मॉडल बनाने में कौन सा डेटा शामिल है

ऐसे मामलों में जहां व्यक्तियों की साख का आकलन किया जाता है, एक बैंक कर्मचारी को कई मानदंडों पर भरोसा करना चाहिए। उन सभी को तीन बड़े समूहों में विभाजित किया जा सकता है, जिनमें से प्रत्येक में कई संकेतक शामिल हैं।

निजी:

• पासपोर्ट विवरण;
• वैवाहिक स्थिति;
• उम्र;
• बच्चों की उपस्थिति, उनकी उम्र और संख्या।

वित्तीय:

• मूल मासिक आय राशि;
• कार्य का स्थान, पद;
• कार्यपुस्तिका में प्रविष्टियों की संख्या;
• आखिरी में रोजगार की अवधिफर्म;
• भारों की उपस्थिति (ऋण, बकाया ऋण, गुजारा भत्ता और अन्य भुगतान);
• आपके पास अपना घर, कार, बैंक खाता और जमा राशि है।

अतिरिक्त:

• आय के अतिरिक्त गैर-दस्तावेज स्रोतों का अस्तित्व;
• गारंटर प्रदान करने की संभावना;
• अन्य जानकारी।

एक कानूनी इकाई की साख का आकलन करने के लिए स्कोरिंग मॉडल थोड़ा अलग तरीके से बनाया गया है। यहां, वित्तीय संकेतकों को प्रमुख पैरामीटर माना जाता है। लेकिन चूंकि उनकी गणना आवेदक अभियान के वित्तीय विवरणों के आधार पर की जाती है, ऐसे में उन्हें किस स्थिति में समायोजित किया जा सकता है। इस संभावना को देखते हुए, मूल्यांकन की निष्पक्षता बहुत कम हो जाती है। इसलिए, कानूनी संस्थाओं के मूल्यांकन के लिए गतिशील संकेतकों के साथ स्कोरिंग का उपयोग किया जाता है।

पहला कदम उन सूचनाओं के संग्रह पर आधारित है जिनकी गणना भौतिक शब्दों में नहीं की जा सकती है। इनमें व्यावसायिक प्रतिष्ठा, बाजार की स्थिति, वित्तीय और आर्थिक स्थिरता पर विशेषज्ञ की राय शामिल है।

अगला चरण वित्तीय संकेतकों की परिभाषा है। यहां, तरलता अनुपात, इक्विटी अनुपात, वित्तीय स्थिरता के उद्देश्य संकेतक, लाभप्रदता, परिसंपत्ति कारोबार, आदि का अध्ययन किया जाता है।

दो स्वतंत्र मूल्यांकन के परिणामों के अनुसार, बैंक ऋण जारी करने का निर्णय लेता है।

उच्च अंक कौन प्राप्त कर सकता है

व्यक्तियों की बात करें तो कर्ज लेने वाले का आकलन भी के अनुसार ही किया जाता हैकई संकेतक। ऐसे कई कारक हैं जो रेटिंग को सकारात्मक रूप से प्रभावित कर सकते हैं:

• उच्च वेतन;
• स्वयं की चल और अचल संपत्ति की उपस्थिति;
• किसी विशेष क्षेत्र में दीर्घकालिक निवास;
• जमा की उपलब्धता;
• आय का दस्तावेजी प्रमाण;
• घर और काम पर एक लैंडलाइन फोन की उपस्थिति;
• आधिकारिक रोजगार की पुष्टि, विशेष रूप से राज्य के स्वामित्व वाले उद्यमों और सार्वजनिक क्षेत्र में;
• लेनदार बैंक में खुले खातों (जमा, पेंशन, निपटान) की उपस्थिति;
• एक बंधक या कार ऋण के लिए एक महत्वपूर्ण डाउन पेमेंट होना;
• सिफारिशें, गारंटर या सह-उधारकर्ता प्रदान करने का अवसर;
• उत्कृष्ट क्रेडिट इतिहास।

सिस्टम को कैसे धोखा दिया जाए और क्या यह किया जा सकता है?

ऐसा माना जाता है कि चूंकि असेसमेंट एक सॉललेस मशीन द्वारा किया जाता है, इसलिए प्रश्नों के "सही" उत्तर पहले से पता लगाकर धोखा दिया जा सकता है। वास्तव में, यह मामले से बहुत दूर है।

क्लाइंट स्कोरिंग मॉडल इस तरह से बनाया गया है कि संबंधित दस्तावेजों का उपयोग करके प्रश्नों के सभी उत्तरों को सत्यापित किया जा सकता है। इसके अलावा, बैंक अक्सर पूरे नेटवर्क का निर्माण करते हैं और अपने चेक के परिणामों को एक सामान्य प्रणाली में डाल देते हैं। इसलिए यदि अतिरिक्त सत्यापन प्रक्रिया के दौरान धोखाधड़ी का पता चलता है, तो उधारकर्ता के रूप में आपकी प्रतिष्ठा पर एक मोटा क्रॉस लगाया जाएगा। आपको फिर कभी कर्ज नहीं मिलेगा और न ही कभी।

आप वास्तविकता को अलंकृत करने का प्रयास तभी कर सकते हैं जबजब डेटा केवल क्लाइंट के शब्दों से सिस्टम में दर्ज किया जाता है। हालाँकि, ऐसा बैंक खोजना काफी कठिन है, और वहाँ ब्याज इतना अधिक है कि आप स्वयं वहाँ ऋण लेने की संभावना नहीं रखते हैं।

स्कोरिंग और क्रेडिट इतिहास

यदि हम इस बात को ध्यान में रखें कि हमारे देश के कम से कम आधे निवासियों के पास पहले से ही ऋण के लिए आवेदन करने का अनुभव है, तो उधारकर्ता को क्रेडिट इतिहास के रूप में मूल्यांकन करने का ऐसा संकेतक सामने आता है। चूंकि बीकेआई को कुछ समय के लिए माइक्रोफाइनेंस संगठनों और अन्य समान संस्थानों के उधारकर्ताओं के डेटा के साथ पूरक किया गया है, क्रेडिट इतिहास की उपस्थिति और स्थिति के लिए समायोजित, स्कोरिंग मॉडल बाजार में दिखाई दिए हैं।

ये मॉडल उधारकर्ताओं का मूल्यांकन धन की गैर-भुगतान की संभावना, अपराध की घटना, पहले चुकाए गए ऋणों की संख्या और अन्य मापदंडों के आधार पर करते हैं।

इसके अलावा, बैंकों को एक स्वचालित ग्राहक सूचना सेवा की पेशकश की जाती है। इस सेवा को सक्रिय करने से बैंक को पता चलेगा:

• एक ग्राहक द्वारा अन्य वित्तीय संस्थानों में खाते खोलने के बारे में;
• नए ऋण प्राप्त करने के बारे में;
• किसी भी देरी की घटना के बारे में;
• नए ग्राहक पासपोर्ट विवरण;
• खातों, क्रेडिट कार्ड आदि पर सीमा बदलने के बारे में।

यह आगे बैंक स्कोरिंग प्रणाली को समायोजित करेगा और संभावित उधारकर्ताओं के बारे में अधिकतम जानकारी प्राप्त करेगा।