Кредитният скоринг е процесът, при който банките и компаниите за бързи кредити определят каква е степента на вероятност определен заемополучател да спре погасяването на кредита си. Този процес утилизира различни данни и малко или много е конструиран около бизнес логиката на компанията или банката. На много пазари като САЩ и Великобритания например, има т.нар. кредитни бюра, които присъждат персонален кредитенг рейтинг/скоринг на всеки човек на база предишното му поведение като кредитополучател. На други места, кредитният скоринг се определя от самите заемодатели, без значение дали са банки, телекоми, лизингови дружества или компании за бързи кредити. При този тип бизнеси, кредитният риск е за тяхна сметка, което обуславя необходимостта от решение като кредитния скоринг. В тази публикация ние обясняваме защо кредитният скоринг като услуга е най-удачната опция за заемодателите, без значение от техния размер и пазар, на който оперират. Тук споделяме трите основни възможности пред компания, която работи с такъв тип финансов риск.
Как AI и аналитичното прогнозиране направиха кредитния скоринг като услуга възможен
Само се замислете! Без кредитния бизнес, повечето от нас не биха могли да си купят жилище или други стоки, когато се нуждаем от тях. Бизнесът трябва да може да расте, разширява и иновира с необходимото темпо. Кредитът е горивото на всяка икономика и това далеч не е тайна.
Но какво стои зад кредитния бизнес? Как той решава дали един или друг потенциален кредитополучател ще бъде изряден платец?
Fully automated data mining. Possible or not?
Now-a-days huge amount of rough data is available. At the same time many businesses need of fast (real-time) decisions in order to survive and grow in the dynamic competitive environment.
To manage in time with such large dimensional problems automated (without human intervention) analytical solutions are needed. In many cases, like the two examples below, the data mining task and a subsequent decision making should be run as an automated workflow.