Скоринговые модели используются кредитными организациями для определения кредитоспособности потенциального заемщика. На вход такой модели подаются определенные характеристики клиента (возраст, доход, стаж работы и т.д.), а на выходе формируется интегрированный показатель (score), который определяет вероятность возврата или невозврата кредита.
Сама скоринговая модель является главным инструментом кредитного скоринга. Фактически она связывает параметры клиента с суммой, которую можно выдать ему, или степенью кредитного риска в конкретных условиях через систему скоринговых баллов. Очевидно, что для различных условий рынка могут потребоваться различные скоринговые модели.
Скоринговые системы особенно хорошо зарекомендовали себя при кредитовании физических лиц. При построении кредитного конвейера в рознице скоринг — это оптимальная модель оценки риска при принятии решения. Создание универсальной скоринговой модели для кредитования юридических лиц, способной учесть весь спектр специфических особенностей сегмента малого и среднего бизнеса – весьма сложная задача. Банки разрабатывают нишевые кредитные продукты, которые базируются на определенном массиве данных. Так, при выдаче овердрафта анализируются обороты по расчетному счету компании и результаты определяют условия по овердрафту. В случае краудлендинговой платформы fair finance, заемщиками являются компании малого бизнеса, занятые в исполнении госзаказа. При оценке риска учитывается опыт исполнения госконтрактов. Дополнительным инструментом в тестовом режиме мы используем инструмент интервьюирования заемщиков. Сложный сценарий опроса и анализа полученных данных позволяют значительно повлиять на решение о возможности выдачи качественного займа.