Credit scorecards
ক্রেডিট স্কোর হল একটি সংখ্যাসূচক অভিব্যক্তি যা কোনও ব্যক্তির ক্রেডিট যোগ্যতার প্রতিনিধিত্ব করে। একটি ক্রেডিট স্কোর মূলত একটি ক্রেডিট রিপোর্টের উপর ভিত্তি করে তৈরি করা হয়, যা সাধারণত ক্রেডিট ব্যুরো থেকে প্রাপ্ত তথ্য। ঋণদাতারা, যেমন ব্যাঙ্ক এবং ক্রেডিট কার্ড সংস্থাগুলি, ক্রেতাদের ঋণ দেওয়ার ফলে উদ্ভূত সম্ভাব্য ঝুঁকির মূল্যায়ন করতে এবং খারাপ ঋণের কারণে ক্ষতি হ্রাস করতে ক্রেডিট স্কোর ব্যবহার করে। ঋণদাতারা ক্রেডিট স্কোর ব্যবহার করে নির্ধারণ করে যে কে ঋণের জন্য যোগ্য, কোন সুদের হারে এবং কোন ক্রেডিট সীমা। ঋণদাতারা ক্রেডিট স্কোর ব্যবহার করে নির্ধারণ করে যে কোন গ্রাহকরা সবচেয়ে বেশি রাজস্ব আনতে পারে। ক্রেডিট স্কোরিং ব্যাঙ্কগুলির মধ্যে সীমাবদ্ধ নয়। অন্যান্য সংস্থা, যেমন মোবাইল ফোন কোম্পানি, বীমা কোম্পানি, বাড়িওয়ালারা এবং সরকারী বিভাগগুলি একই কৌশল ব্যবহার করে। অনলাইন ঋণদাতাদের মতো ডিজিটাল আর্থিক সংস্থাগুলিও ঋণগ্রহীতাদের ঋণযোগ্যতা গণনা করতে বিকল্প তথ্য উৎস ব্যবহার করে। স্কোরকার্ডের বৈশিষ্ট্যগুলি একটি সমজাতীয় জনসংখ্যার ক্রেডিট ফাইলের মূল্যায়নের জন্য নির্মিত এবং অনুকূলিত করা হয় (যেমন। অপরাধমূলক ফাইল, খুব ছোট ফাইল, খুব কম তথ্য সম্বলিত ফাইল)। বেশিরভাগ অভিজ্ঞতাগতভাবে প্রাপ্ত ক্রেডিট স্কোরিং সিস্টেমে 10 থেকে 20টি ভেরিয়েবল থাকে। অ্যাপ্লিকেশন স্কোরগুলি ক্রেডিট ব্যুরোর তথ্য দ্বারা প্রভাবিত হয় যা সাধারণত 1980-এর দশকের শেষের দিকে ইউকে স্কোরকার্ডের 60 শতাংশের তুলনায় ভবিষ্যদ্বাণীমূলক শক্তির 80 শতাংশেরও বেশি। প্রকৃতপক্ষে, স্কোরকার্ড থেকে আবেদনকারী বা অ-যাচাইযোগ্য ভেরিয়েবলগুলি হ্রাস করার প্রবণতা বৃদ্ধি পেয়েছে, যার ফলে ক্রেডিট ব্যুরোর তথ্যের উপর নির্ভরশীলতা দেখা দিয়েছে। ক্রেডিট স্কোর সাধারণত 300 থেকে 850 পর্যন্ত হয় যা গ্রাহকের ক্রেডিট যোগ্যতা দেখায়। উচ্চ ক্রেডিট স্কোর সহ একজন গ্রাহক দেখায় যে তারা ক্রেডিটযোগ্য এবং ব্যাঙ্কগুলির তাদের ঋণ দিতে কোনও সমস্যা হবে না। যদি কোনও গ্রাহকের ক্রেডিট স্কোর কম থাকে, তা হলে ব্যাঙ্কগুলি ঋণ দিতে দ্বিধাবোধ করবে এবং যদি তা করে, তা হলে উচ্চ সুদের হারে ঋণ দিতে পারে। ক্রেডিট স্কোরিং সাধারণত গ্রাহকদের কাছ থেকে পর্যবেক্ষণ বা তথ্য ব্যবহার করে যারা তাদের ঋণ খেলাপি করেছে এবং বিপুল সংখ্যক গ্রাহক যারা খেলাপি হয়নি তাদের উপর পর্যবেক্ষণ করে। পরিসংখ্যানগতভাবে, লজিস্টিক রিগ্রেশন বা প্রোবিটের মতো অনুমান কৌশলগুলি এই ঐতিহাসিক তথ্যের উপর ভিত্তি করে পর্যবেক্ষণের জন্য ডিফল্ট সম্ভাবনার অনুমান তৈরি করতে ব্যবহৃত হয়। এই মডেলটি একই পর্যবেক্ষণ বৈশিষ্ট্যগুলি ব্যবহার করে নতুন ক্লায়েন্টদের জন্য ডিফল্ট হওয়ার সম্ভাবনার পূর্বাভাস দিতে ব্যবহার করা যেতে পারে (যেমন। বয়স, আয়, বাড়ির মালিক)। ডিফল্ট সম্ভাব্যতা তারপর একটি "ক্রেডিট স্কোর"-এ স্কেল করা হয়। এই স্কোর ক্লায়েন্টদের ডিফল্ট হওয়ার সম্ভাবনা স্পষ্টভাবে চিহ্নিত না করে ঝুঁকির ভিত্তিতে স্থান দেয়। বেশ কয়েকটি ক্রেডিট স্কোরিং কৌশল রয়েছে যেমন বিপদের হার মডেলিং, হ্রাসকৃত ফর্ম ক্রেডিট মডেল, প্রমাণ মডেলের ওজন, রৈখিক বা লজিস্টিক রিগ্রেশন। প্রাথমিক পার্থক্যগুলি ব্যাখ্যামূলক চলক সম্পর্কে প্রয়োজনীয় অনুমান এবং অবিচ্ছিন্ন বনাম বাইনারি ফলাফলের মডেল করার ক্ষমতা জড়িত। এই কৌশলগুলির মধ্যে কয়েকটি পরোক্ষভাবে ডিফল্ট হওয়ার সম্ভাবনা অনুমান করে অন্যদের চেয়ে উচ্চতর। শিক্ষাবিদ এবং শিল্প থেকে অনেক গবেষণা সত্ত্বেও, কোনও একক কৌশল সমস্ত পরিস্থিতিতে ডিফল্ট পূর্বাভাসের জন্য উচ্চতর প্রমাণিত হয়নি। ক্রেডিট স্কোরিং সম্পর্কে একটি সাধারণ ভুল ধারণা হল যে একমাত্র বৈশিষ্ট্য যা গুরুত্বপূর্ণ তা হল আপনি সময়মতো অর্থ প্রদান করেছেন কিনা এবং আপনার আর্থিক বাধ্যবাধকতাগুলি দ্রুত পূরণ করেছেন কিনা। যদিও অর্থপ্রদানের পটভূমি অপরিহার্য, তবুও এটি ক্রেডিট রেটিং স্কোরের মাত্র এক-তৃতীয়াংশের বেশি। উপরন্তু, পরিশোধের পটভূমি শুধুমাত্র আপনার ক্রেডিট ইতিহাসে দেখানো হয়। ব্যাঙ্কগুলির আয়ের অন্যতম প্রধান ক্ষেত্র হল ঋণদানের ব্যবসা এবং এই ঋণগুলি সুরক্ষিত বা অনিরাপদ হতে পারে। ব্যাঙ্কগুলি এমন গ্রাহক বা ব্যবসাগুলিকে ঋণ দিতে চাইবে না যারা ভবিষ্যতে ঋণ পরিশোধ করতে পারবে না। একজন আবেদনকারীর ক্রেডিট যোগ্যতার উপর ভিত্তি করে স্কোর করার প্রক্রিয়া নির্ধারণ করে যে কার ক্রেডিট পাওয়া উচিত এবং কতটা। এখানেই ক্রেডিট স্কোরকার্ডগুলি কাজে আসে যা ব্যাঙ্ক এবং আর্থিক পরিস্থিতিগুলিকে ঝুঁকি হ্রাস করতে এবং অপরাধের হার কমাতে সহায়তা করে। মডেলিং পদ্ধতি ক্রেডিট স্কোরকার্ড তৈরি করতে যে পদ্ধতিগুলি ব্যবহার করা হয় সেগুলি মোটামুটিভাবে দুটি বিভাগের অধীনে পড়ে যথা একটি পরিসংখ্যান-ভিত্তিক পদ্ধতি এবং একটি কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা/মেশিন লার্নিং পদ্ধতি। পরিসংখ্যান ভিত্তিক ক্রেডিট স্কোরিং মডেল মডেল যা সাধারণত কম জটিল এবং যার আউটপুট সহজেই ব্যাখ্যা করা যায় তা এই বিভাগের অধীনে আসে। লজিস্টিক রিগ্রেশন, লিনিয়ার রিগ্রেশন এবং ডিসিশন ট্রি-র মতো সহজ কৌশলগুলি সহজ পরিসংখ্যানগত কৌশলগুলির কয়েকটি উদাহরণ। অনেক ব্যাঙ্ক এই বিভাগটিকে পছন্দ করে কারণ কোনও গ্রাহক যদি ঋণ থেকে বঞ্চিত হন, তা হলে তা প্রত্যাখ্যানের একটি কারণ দেওয়া প্রয়োজন এবং এই মডেলগুলি থেকে তা সহজেই ব্যাখ্যা করা যেতে পারে। কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা/মেশিন লার্নিং ভিত্তিক ক্রেডিট স্কোরিং মডেল এখানে ব্যবহৃত কৌশলগুলিকে বিশ্লেষণ জগতে ব্যাপকভাবে ব্ল্যাক বক্স বলা হয় কারণ সেগুলির ব্যাখ্যা করা কঠিন। ব্যাঙ্কগুলি সাধারণত গ্রাহকদের কাছে ব্যাঙ্কের বিভিন্ন পণ্য বিক্রি বা ক্রস-সেল করার জন্য এই ধরনের স্কোরিং মডেল ব্যবহার করে। এই কৌশলগুলি সাধারণত পরিসংখ্যান-ভিত্তিক ক্রেডিট স্কোরিং মডেলগুলিকে ছাড়িয়ে যায় তবে তাদের ব্যাখ্যামূলক সমস্যার কারণে পিছিয়ে পড়ে। স্কোরকার্ড অ্যাপ্লিকেশন স্কোরকার্ড-যখন কোনও গ্রাহক নতুন ঋণের জন্য আবেদন করেন তখন এটি ব্যবহার করা হয়। এই ধরনের স্কোরকার্ড ভবিষ্যদ্বাণী করে যে কোনও গ্রাহক ঋণ খেলাপি হবে কিনা। এখানে যে ধরনের তথ্য ব্যবহার করা হয় তা মূলত ঐতিহাসিক ঋণ আবেদন থেকে আসে এবং গ্রাহকের যদি কোনও বিদ্যমান ঋণ থাকে তবে সেই তথ্য ক্রেডিট ব্যুরো থেকে বের করা হয়। উদাহরণস্বরূপ, যে পণ্যটি চালু করা হচ্ছে তা যদি নতুন হয় তবে সেই ক্ষেত্রে ডেটা নেওয়া হয় তা হল ক্রেডিট ব্যুরো। এই ধরনের স্কোরকার্ড ব্যবসাকে কোনও আবেদনকারীকে অনুমোদন, পর্যালোচনা বা প্রত্যাখ্যান করা হবে কিনা সে সম্পর্কে স্বয়ংক্রিয়, নির্ভুল এবং ধারাবাহিক সিদ্ধান্ত নিতে সহায়তা করে। এই ধরনের স্কোরকার্ডের কিছু সুবিধা হল যে সংস্থাটি পুরো সিদ্ধান্ত গ্রহণের প্রক্রিয়াটি স্বয়ংক্রিয় করতে পারে যা আন্ডাররাইটিং প্রক্রিয়ার টার্নআরন্ড সময়কে হ্রাস করে। এটি ব্যবসাকে তথ্য-সমর্থিত এবং সঠিক সিদ্ধান্ত নেওয়ার সুযোগও প্রদান করে। আচরণগত স্কোরকার্ড-এটি ভবিষ্যদ্বাণী করতে ব্যবহৃত হয় যে কোনও বিদ্যমান গ্রাহক যার ঋণ রয়েছে সে খেলাপি হতে চলেছে কিনা। এখানে তথ্যের মধ্যে গ্রাহকের লেনদেনের বিবরণের পাশাপাশি ব্যুরো-সম্পর্কিত তথ্য অন্তর্ভুক্ত রয়েছে। এই ধরনের স্কোরকার্ড ক্রেডিট ব্যুরো থেকে প্রাপ্ত ক্রেডিট স্কোরের পাশাপাশি ইনস্টিটিউটের অভ্যন্তরীণ উদ্দেশ্যে বিকল্প ক্রেডিট স্কোর হিসাবেও ব্যবহৃত হয়। এই ধরনের স্কোরকার্ড ব্যাঙ্কের সবচেয়ে মূল্যবান গ্রাহকদের চিহ্নিত করতেও ব্যবহার করা হয়। সংগ্রহ স্কোরকার্ড-এটি বকেয়া অর্থ সংগ্রহের বিভিন্ন কৌশল সম্পর্কে গ্রাহকদের প্রতিক্রিয়ার পূর্বাভাস দিতে ব্যবহৃত হয়। এখানে জড়িত তথ্য আচরণগত স্কোরকার্ডের অনুরূপ। যখন কোনও ব্যাঙ্ক তার গ্রাহকদের ঋণ দেওয়ার সিদ্ধান্ত নেয় বা তারা যদি তার বিদ্যমান গ্রাহকদের ঋণ দেওয়ার সিদ্ধান্ত নেয়, তখন সেই গ্রাহকদের সহজেই ঋণের পরিমাণ পরিশোধ করতে সক্ষম হওয়ার সম্ভাবনা মূল্যায়ন করতে হবে। এখানে এটা বিবেচনা করা গুরুত্বপূর্ণ যে গ্রাহকদের পরিস্থিতিও সময়ের সাথে সাথে পরিবর্তিত হতে পারে এবং তাদের গ্রাহকদের সাথে একটি ভাল সম্পর্ক বজায় রাখতে, ব্যাঙ্ককে যথাযথ সহায়তা প্রদান করতে হবে। সংস্থার জন্য সংগ্রহের প্রয়োজন এমন অ্যাকাউন্টগুলি চিহ্নিত করা এবং অগ্রাধিকার দেওয়া গুরুত্বপূর্ণ কারণ এটি অনাদায়ী ঋণ নিয়ন্ত্রণে গুরুত্বপূর্ণ ভূমিকা পালন করে। গ্রাহকদের সাথে ন্যায্য আচরণের ক্ষেত্রে ভারসাম্য তৈরি করতে যোগাযোগের জন্য ফ্রিকোয়েন্সি এবং চ্যানেল নির্ধারণ করা কঠিন হয়ে পড়তে পারে। এই স্কোরকার্ডটি এমন গ্রাহকদের সনাক্ত করতে সহায়তা করে যাদের কম মিথস্ক্রিয়া প্রয়োজন। সংগ্রহ স্কোরকার্ড ব্যবহারের কিছু সুবিধা হল একটি সুবিন্যস্ত এবং দক্ষ সংগ্রহ প্রক্রিয়া তৈরি করা, অনুভূতিতে আঘাত না করে গ্রাহকদের আরও ভাল অভিজ্ঞতা দেওয়ার ক্ষমতা এবং পুনরুদ্ধারের হার উন্নত করা। ক্রেডিট স্কোরিংয়ের উন্নয়ন নাইম সিদ্দিকী অতীত বনাম বর্তমান সময়ে ব্যবহৃত স্কোরকার্ড এবং প্রক্রিয়াগুলির বর্ধিত ব্যবহার সম্পর্কিত কিছু গুরুত্বপূর্ণ বিষয় নিয়ে আলোচনা করেছেন। কিছু বিষয় যা স্কোরকার্ডের ব্যবহার বাড়িয়েছে তার মধ্যে রয়েছেঃ নিয়ন্ত্রক সংস্থাগুলির দ্বারা প্রবিধানের মাত্রা বৃদ্ধি। স্কোরকার্ড তৈরির জন্য ওপেন সোর্স এবং উন্নততর সফ্টওয়্যার ইন্টারনেটে তথ্য/শিক্ষামূলক উপাদান বৃদ্ধি। কাস্টমাইজড গ্রাহক অভিজ্ঞতা তৈরি করার ক্ষমতা। বছরের পর বছর ধরে যন্ত্রপাতি ও প্রক্রিয়াকরণ ক্ষমতার উন্নতি। ঐতিহ্যবাহী অ্যাপ্রোচ ফাইল সোর্সিং-এ গ্রাহকের কাছ থেকে সমস্ত প্রকৃত নথির সংগ্রহ অন্তর্ভুক্ত থাকবে। ব্যাঙ্ক স্টেটমেন্ট, আয়কর নথি ইত্যাদির মতো নথি। প্রথমে সংগ্রহ করা হবে। ঋণ আধিকারিক এই সমস্ত নথি গ্রহণ করবেন এবং একটি বিচারমূলক মূল্যায়ন করবেন। তারপর সমস্ত নথি ম্যানুয়ালি যাচাই করা হবে। ব্যক্তিটি আসলে সেখানে থাকেন কিনা তা যাচাই করার জন্য ব্যাঙ্কের কাউকে গ্রাহকের নির্দিষ্ট স্থানে যেতে হবে এবং এই প্রসঙ্গে তাদের সাথে ক্রেডিট নিয়েও আলোচনা করতে হবে। অতীতে কোনও ক্রেডিট ব্যুরো বা ক্রেডিট স্কোরকার্ড ছিল না যার কারণে সিদ্ধান্ত গ্রহণের পুরো প্রক্রিয়াটি ম্যানুয়ালি করা হত। এই প্রক্রিয়ার কারণে, ঋণ আধিকারিক ঋণের আবেদনপত্র সম্পূর্ণ করতে আরও বেশি সময় নিতেন, যার ফলে ঋণ সম্পূর্ণ করার সময় হ্রাস পেত। বর্তমান পদ্ধতি আজকাল সমস্ত ফাইল সোর্সিং বা প্রয়োজনীয় কাগজপত্র ব্যাঙ্কের ওয়েব পোর্টালে অনলাইনে জমা দিতে হবে। সবকিছুই ডিজিটাল হওয়ায় আর ফিজিক্যাল পেপার নেই। এই ফাইলগুলি সাধারণত পিডিএফ হয়। পূর্বে, আয়ের মূল্যায়ন একজন ঋণ আধিকারিকের দ্বারা হস্তচালিতভাবে করা হত। আজকাল, এমন একটি সফ্টওয়্যার রয়েছে যা গ্রাহকদের ব্যাঙ্কের বিবৃতি পড়ে এবং স্বয়ংক্রিয়ভাবে তাদের আয় যাচাই করে। ক্ষেত্র পরিদর্শনের পরিবর্তে ডিজিটাল গ্রাহক প্রোফাইলও পরীক্ষা করা হয়। ক্রেডিট ব্যুরোর উপস্থিতির কারণে গ্রাহক সম্পর্কে প্রচুর তথ্য পাওয়া যেতে পারে। যদি গ্রাহকের কোনও ধরনের ব্যাঙ্কিং ইতিহাস থাকে যা ব্যুরো থেকে পাওয়া যেতে পারে। ক্রেডিট স্কোরকার্ড মডেলগুলি গ্রাহকের ঋণের আবেদন গ্রহণ বা প্রত্যাখ্যান করতে ব্যবহৃত হয়। গ্রাহকরা ওয়েব পোর্টালে অনলাইনে তাদের সিদ্ধান্ত দেখতে পারবেন। যেহেতু বেশিরভাগ সিদ্ধান্ত গ্রহণের প্রক্রিয়া এখন অনলাইনে, তাই টার্নআরন্ড সময় বাড়িয়ে আরও অনেক আবেদন প্রক্রিয়া করা যেতে পারে। আরও দেখুন ক্রেডিট স্কোর মার্কিন যুক্তরাষ্ট্রে ক্রেডিট স্কোরিং ব্যবস্থার সমালোচনা গ্রাহক ক্রেডিট ঝুঁকি ক্রেডিট ব্যুরোঃ প্রধান মার্কিন ব্যুরোঃ ডান ও ব্র্যাডস্ট্রিট ইকুইফ্যাক্স এক্সপেরিয়ান ট্রান্সইউনিয়ন প্রধান কানাডিয়ান ব্যুরোঃ ইকুইফ্যাক্স ট্রান্সইউনিয়ন প্রধান ইউকে ব্যুরোঃ ইকুইফ্যাক্স এক্সপেরিয়ান ট্রান্সইউনিয়ন প্রধান ভারতীয় ব্যুরোঃ সিবিলিকুইফ্যাক্স এক্সপেরিয়ান হাইমার্ক রেফারেন্স ক্রেডিট স্কোরিং