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◎使用預測分析來優化信用風險管理流程◎

  使用數據分析方法優化信用流程最早是在60年代,當時在信用卡管理流程中引入了第一個記分卡。在此之後,長期以來,信用評分主要用於管理簡單的操作,例如接受/拒絕。現在,市場競爭、新監管合規和“永無止境”的經濟危機,結合以上三點因素影響,正在推動評分和信貸流程的發展,以便通過360度全方位的客戶觀點來最大化利潤並降低成本。
  讓我們從CRIF數據分析總監Davide Capuzzo那裡了解預測分析如何改變信用風險管理流程。

問:現在評分在信用流程中扮演的角色是什麼?
答:評分所扮演的角色取決於流程的複雜性。在申請審查過程中,評分可以涵蓋80%至100%的過程,然而在催收過程中,評分通常不超過20%。(補充說明:信用風險管理流程共分為四階段: 參與、申請審查、客戶管理、催收)

問:為什麼績效的定義(performance definition)會影響評分?
答:績效的定義(performance definition)在任何評分和流程設計中都至關重要。當這個定義單純是可操作的(operational)時候,例如壞客戶和好客戶,通常記分卡專注於優化辨別拒絕/接受兩者的區分點:低於區分點的分數品質無關緊要。當定義的依據是財務數字時,就變得非常相關。例如違約與非違約客戶,記分卡旨在優化整個分數分佈,因為它能區分好的和非常好的優質客戶。

問:績效的定義(performance definition)在什麼方式下會影響評分的科技技術?
答:特別是當績效定義具有財務結果時,例如具有風險加權資產(Risk-Weighted Asset,RWA)或準備金(provisions)的貸款違約率(Probability of Default, PD),最大化評分系統績效至關重要:100個基點(1%=100個基點)的準確率可以節省數千萬歐元的資本適足要求(Capital Requirements)。我們最大化記分卡績效的方式取決於專案的類型。 內部評級法(The Internal Rating-Based Approach,IRB)和合規性專案基於綜合評分技術,因此提高模型績效的唯一方法是擴大所使用的信息來源。在這一領域,CRIF擁有豐富的經驗,特別是將信用局(credit bureau)數據整合到內部評級系統中,並證明了銀行資本適足要求的優勢。

  預警,催收,營銷,欺詐檢測等營運專案,以上四個專案為實驗新技術或將新的科技與新型的數據來源(資料庫)相結合留下了更多空間:「非傳統數據」與機器學習相結合,或向量機(Vector Machine,一種二分法的演算法)技術。在該領域中,問題通常不一定是最大化績效,而是即使在可用數據很少、有限或沒有數據的情況下,去提供一個用於推動信用過程的輸入(input)。這是「沒有命中(no-hit)」信用評分的典型案例:「無命中評分(no-hit score)」技術包括提供基於匯總和「非傳統」數據源的評分系統,可以當缺乏結構化金融服務信息,例如:來自信用局(credit bureau)的時候,還能夠提供信用評估。  

 
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