Аналитика

Отрасль микро-финансов переживает не лучшие времена - требования к точности оценки повышаются, а ресурсы сокращаются. Необходимы новые эффективные и прогрессивные методы в скоринге в комбинации со стабильными и доказано эффективными источниками для анализа - кредитной историей. Это самый лучший и недорогой ресурс для оценки заемщиков микро-финансовой сферы.

 

Scorista задалась двумя основными вопросами:

• Почему мы предсказываем  будущее событие, основываясь на срезе данных и рассчитанных баллах  в текущий момент?
• Не будет ли правильнее определять балл в день совершения платежа, оставляя значение искомой на сегодняшний день?

 

В чем идея метода?

Спрогнозировать балл по текущей скор-карте на день платежа и применить таблицу распределения на сегодняшний день для принятия решения

Реализация

Потребуется простроить временной ряд нашего скор-балла от начала кредитной истории по сегодняшний день, например с шагом в 30 дней, а затем применить временной ряд для расчета балла  проанализировать полученный временной ряд на сходимость в указанный день платежа. 

Процесс создания скрипта очень трудоемкий, может сравниться по сложности со скриптом очистки кредитной истории. Для проверки скрипта используйте кредитные истории одного человека, полученные в разное время. 

Обратите внимание на опорные поля, по которым делается разбор

 

 

Получаем кредитные истории во временных разрезах, на основе которых рассчитываем переменные и скор-балл для каждой кредитной истории, сгенерированной и полученной из БКИ.

 

 

Строим временной ряд переменных и скор-балла до дня планового  платежа с учётом глобального тренда, локальной изменчивости КИ и сезонных аномалий

Принятие решения

Результаты работы в боевой эксплуатации

Сравниваем результаты работы моделей AR, PD15+, RR

 

Исследования осуществляются ООО «Скориста» при грантовой поддержке Фонда «Сколково».