Кредитный конвейер. Как робот выдает кредиты?

  • 51
  • 0
  • 1

Кажется давно ушли в прошлое времена, когда при одобрении заявки на кредит нам требовалось собирать огромный пакет документов, проводить долгие беседы с сотрудником банка. Как то незаметно роботы сменили людей на кредитном конвейере. Теперь уже они оценивают нас с вами.

Как у них это получается?

В основе работы кредитного конвейера всех банков и МФО лежит расчет на основе математически, статистических данных, а также анализа кредитной истории клиента. Это называется скоринг.
Скоринговые модели — это математические алгоритмы, которые оценивают кредитоспособность клиента на основе различных параметров. Они позволяют быстро и объективно оценить риски, связанные с выдачей кредита.

Основные параметры автоматической оценки клиентов:

  1. Кредитная история. Банки и МФО анализируют количество и качество кредитов, которые клиент брал ранее, а также наличие просрочек и их длительность.
  2. Платёжеспособность. Компании учитывают уровень дохода клиента, его стабильность и возможность погашения кредита.
  3. Персональные данные. Анализируется возраст, пол, семейное положение и место жительства клиента.
  4. Образование и профессия. Эти факторы могут указывать на уровень ответственности и стабильности клиента.
  5. Использование кредитных карт и банковских продуктов. Наличие активных кредитных карт и счетов может свидетельствовать о финансовой дисциплине клиента.

Думаете это все? Идем дальше…
Дополнительные аспекты автоматической оценки клиентов МФО и банками.

  1. Анализ социальных сетей. Некоторые банки и МФО используют анализ социальных сетей для получения дополнительной информации о клиенте. Это может включать изучение профиля клиента в социальных сетях, анализ его активности и связей.
  2. Биометрия. Биометрические данные, такие как отпечатки пальцев или голос, могут быть использованы для идентификации клиента и подтверждения его личности. Это повышает уровень безопасности и снижает риск мошенничества.
  3. Оценка кредитной истории за рубежом. Если клиент имеет кредитную историю в других странах, банки и МФО могут учитывать её при принятии решения о выдаче кредита. Это позволяет получить более полную картину кредитоспособности клиента.
  4. Мониторинг финансового поведения. Банки и МФО могут отслеживать финансовое поведение клиента после выдачи кредита. Это позволяет им своевременно выявлять возможные проблемы с погашением кредита и принимать меры для предотвращения дефолта.

Но на этом все не заканчивается….)

10. Учёт внешних факторов. При оценке клиентов банки и МФО могут учитывать такие внешние факторы, как экономическая ситуация, политическая обстановка и уровень безработицы в регионе. Это позволяет им лучше понять риски, связанные с выдачей кредита в текущих условиях.
11. Интеграция с другими источниками данных. Банки и МФО могут интегрироваться с различными государственными и коммерческими базами данных, чтобы получить дополнительную информацию о клиенте. Это может включать данные о регистрации транспортных средств, недвижимости и другие сведения, которые могут помочь в оценке кредитоспособности клиента.

  1. Анализ поведенческих паттернов. Банки и МФО могут анализировать поведение клиента при использовании кредитных продуктов, таких как частота запросов на кредит, сумма запрашиваемого кредита и продолжительность использования кредита. Это позволяет им определить склонность клиента к риску и его способность управлять своими финансами.
  2. Использование данных из открытых источников. Банки и МФО могут использовать данные из открытых источников, таких как форумы и блоги, чтобы получить дополнительную информацию о клиенте. Это может помочь выявить его образ жизни, интересы и предпочтения, что может повлиять на решение о выдаче кредита.

Для успешного прохождения автоматической оценки клиентам необходимо предоставлять достоверную информацию, заполнять анкету внимательно и без ошибок, а также иметь достаточный доход и возможность предоставить залог или привлечь поручителей.

Частые ошибки клиентов в анкете, ведущие к отказу в предоставлении услуг:

  • Недостоверная информация. Предоставление ложных данных о себе может привести к отказу в выдаче кредита.
  • Недостаточная информация. Отсутствие необходимых данных в анкете может затруднить процесс оценки клиента.
  • Ошибки в заполнении анкеты. Неправильное оформление документов или ошибки в указании контактных данных могут вызвать проблемы при обработке заявки.
  • Недостаточный доход. Низкий уровень дохода может стать причиной отказа в выдаче кредита, даже если клиент имеет хорошую кредитную историю.
  • Отсутствие залога или поручителей. Банки и МФО могут требовать предоставления залога или привлечения поручителей для снижения риска невозврата кредита.

Дак что может сделать потенциальный клиент, чтобы увеличить шансы на одобрение? Все сверх просто: предоставляйте о себе только достоверную информацию. Проверяйте данные и не допускайте ошибок. Ошибки и неточности — главные причины отказа.

Читайте так же
Возможно будет интересно