Credit scorecards
ક્રેડિટ સ્કોર એ આંકડાકીય અભિવ્યક્તિ છે જે વ્યક્તિની ધિરાણપાત્રતાનું પ્રતિનિધિત્વ કરે છે. ક્રેડિટ સ્કોર મુખ્યત્વે ક્રેડિટ રિપોર્ટ પર આધારિત હોય છે, જે માહિતી સામાન્ય રીતે ક્રેડિટ બ્યુરોમાંથી મેળવવામાં આવે છે. બેંકો અને ક્રેડિટ કાર્ડ કંપનીઓ જેવા ધિરાણકર્તાઓ ગ્રાહકોને નાણાં ઉછીના આપવાના સંભવિત જોખમનું મૂલ્યાંકન કરવા અને ખરાબ દેવાને કારણે થતા નુકસાનને ઘટાડવા માટે ક્રેડિટ સ્કોરનો ઉપયોગ કરે છે. ધિરાણકર્તાઓ ક્રેડિટ સ્કોર્સનો ઉપયોગ એ નક્કી કરવા માટે કરે છે કે લોન માટે કોણ લાયક છે, કયા વ્યાજ દરે અને કઈ ક્રેડિટ મર્યાદા છે. ધિરાણકર્તાઓ ક્રેડિટ સ્કોરનો ઉપયોગ એ નક્કી કરવા માટે પણ કરે છે કે કયા ગ્રાહકો સૌથી વધુ આવક લાવવાની શક્યતા ધરાવે છે. ક્રેડિટ સ્કોરિંગ બેંકો સુધી મર્યાદિત નથી. અન્ય સંસ્થાઓ, જેમ કે મોબાઇલ ફોન કંપનીઓ, વીમા કંપનીઓ, મકાનમાલિકો અને સરકારી વિભાગો સમાન તકનીકોનો ઉપયોગ કરે છે. ઓનલાઇન ધિરાણકર્તાઓ જેવી ડિજિટલ નાણાકીય કંપનીઓ પણ ઉધાર લેનારાઓની ધિરાણપાત્રતાની ગણતરી કરવા માટે વૈકલ્પિક માહિતી સ્રોતોનો ઉપયોગ કરે છે. સ્કોરકાર્ડ્સની લાક્ષણિકતાઓ એકસમાન વસ્તીની ક્રેડિટ ફાઇલનું મૂલ્યાંકન કરવા માટે બનાવવામાં આવે છે અને તેને શ્રેષ્ઠ બનાવવામાં આવે છે (દા. ત. સ્કોરકાર્ડ્સ). ગુનાઓ સાથેની ફાઇલો, ખૂબ જ નાની ફાઇલો, ખૂબ ઓછી માહિતી ધરાવતી ફાઇલો). મોટાભાગની પ્રયોગમૂલક રીતે મેળવેલી ક્રેડિટ સ્કોરિંગ પ્રણાલીઓમાં 10 થી 20 ચલ હોય છે. એપ્લિકેશન સ્કોર્સ ક્રેડિટ બ્યુરો ડેટા દ્વારા પ્રભુત્વ ધરાવે છે, જે સામાન્ય રીતે 1980ના દાયકાના અંતમાં યુકે સ્કોરકાર્ડ્સ માટે 60 ટકાની સરખામણીમાં આગાહી શક્તિનો 80 ટકાથી વધુ હિસ્સો ધરાવે છે. ખરેખર, સ્કોરકાર્ડમાંથી અરજદાર અથવા બિન-ચકાસી શકાય તેવા ચલને ઘટાડવાનું વલણ વધી રહ્યું છે, જેના પરિણામે ક્રેડિટ બ્યુરોના ડેટા પર નિર્ભરતા છે. ક્રેડિટ સ્કોર સામાન્ય રીતે 300 થી 850 ની વચ્ચે હોય છે જે ગ્રાહકની ક્રેડિટ યોગ્યતા દર્શાવે છે. ઊંચો ક્રેડિટ સ્કોર ધરાવતો ગ્રાહક દર્શાવે છે કે તે ધિરાણપાત્ર છે અને બેંકોને તેમને લોન આપવામાં કોઈ સમસ્યા નહીં થાય. જો કોઈ ગ્રાહકનો ક્રેડિટ સ્કોર ઓછો હોય તો બેંકો લોન આપવામાં અચકાય છે અને જો તેઓ આમ કરે તો તે ઊંચા વ્યાજ દર સાથે હોઈ શકે છે. ક્રેડિટ સ્કોરિંગ સામાન્ય રીતે એવા ગ્રાહકોના અવલોકનો અથવા ડેટાનો ઉપયોગ કરે છે જેમણે તેમની લોન પર ડિફોલ્ટ કર્યું છે અને મોટી સંખ્યામાં એવા ગ્રાહકો પર અવલોકનો કરે છે જેમણે ડિફોલ્ટ કર્યું નથી. આંકડાકીય રીતે, લોજિસ્ટિક રીગ્રેસન અથવા પ્રોબિટ જેવી અંદાજ તકનીકોનો ઉપયોગ આ ઐતિહાસિક માહિતીના આધારે અવલોકનો માટે ડિફોલ્ટની સંભાવનાના અંદાજો બનાવવા માટે થાય છે. આ મોડેલનો ઉપયોગ સમાન નિરીક્ષણ લાક્ષણિકતાઓનો ઉપયોગ કરીને નવા ગ્રાહકો માટે ડિફોલ્ટની સંભાવનાની આગાહી કરવા માટે થઈ શકે છે (દા. ત. ઉંમર, આવક, મકાનમાલિક). ડિફોલ્ટ સંભાવનાઓને પછી "ક્રેડિટ સ્કોર" માં માપવામાં આવે છે. આ સ્કોર ગ્રાહકોને તેમની ડિફોલ્ટની સંભાવનાને સ્પષ્ટપણે ઓળખ્યા વિના જોખમ દ્વારા ક્રમ આપે છે. ક્રેડિટ સ્કોરિંગની સંખ્યાબંધ તકનીકો છે જેમ કે જોખમી દરનું મોડેલિંગ, ઘટાડેલા ફોર્મ ક્રેડિટ મોડલ, પુરાવા મોડલનું વજન, રેખીય અથવા લોજિસ્ટિક રીગ્રેસન. પ્રાથમિક તફાવતોમાં વ્યાખ્યાત્મક ચલો વિશે જરૂરી ધારણાઓ અને સતત વિરુદ્ધ દ્વિસંગી પરિણામોનું મોડેલ બનાવવાની ક્ષમતા શામેલ છે. આમાંની કેટલીક તકનીકો અન્ય કરતા બહેતર છે જે પરોક્ષ રીતે ડિફોલ્ટની સંભાવનાનો અંદાજ કાઢે છે. વિદ્વાનો અને ઉદ્યોગો તરફથી ઘણા સંશોધન છતાં, તમામ સંજોગોમાં ડિફોલ્ટની આગાહી કરવા માટે કોઈ એક તકનીક શ્રેષ્ઠ સાબિત થઈ નથી. ક્રેડિટ સ્કોરિંગ વિશેની એક સામાન્ય ખોટી માન્યતા એ છે કે એકમાત્ર લક્ષણ જે મહત્વનું છે તે એ છે કે શું તમે સમયસર ચૂકવણી કરી છે અને તમારી નાણાકીય જવાબદારીઓને ઝડપી રીતે પૂરી કરી છે. જ્યારે ચુકવણીની પૃષ્ઠભૂમિ આવશ્યક છે, તેમ છતાં, તે હજુ પણ ક્રેડિટ રેટિંગ સ્કોરના માત્ર એક તૃતીયાંશથી વધુ હિસ્સો ધરાવે છે. વધુમાં, ચુકવણીની પૃષ્ઠભૂમિ ફક્ત તમારા ક્રેડિટ ઇતિહાસમાં દર્શાવવામાં આવી છે. બેંકો માટે આવકના મુખ્ય ક્ષેત્રોમાંનું એક ધિરાણ વ્યવસાય છે અને આ લોન સુરક્ષિત અથવા અસુરક્ષિત હોઈ શકે છે. બેંકો એવા ગ્રાહકો અથવા વ્યવસાયોને ધિરાણ આપવા માંગતી નથી કે જેઓ ભવિષ્યમાં લોન ચૂકવી શકશે નહીં. અરજદારની ધિરાણપાત્રતાના આધારે સ્કોર કરવાની પ્રક્રિયા નક્કી કરે છે કે કોને ધિરાણ મળવું જોઈએ અને કેટલી રકમ મળવી જોઈએ. આ તે છે જ્યાં ક્રેડિટ સ્કોરકાર્ડ્સ અમલમાં આવે છે જે બેંકો અને નાણાકીય પરિસ્થિતિઓને જોખમ ઘટાડવામાં અને ગુનાખોરીના દરને ઘટાડવામાં મદદ કરે છે. મોડેલિંગ પદ્ધતિઓ ક્રેડિટ સ્કોરકાર્ડ બનાવવા માટે ઉપયોગમાં લેવાતી પધ્ધતિઓ મોટે ભાગે બે શ્રેણીઓ હેઠળ આવે છે, એટલે કે આંકડાકીય-આધારિત પદ્ધતિ અને કૃત્રિમ બુદ્ધિ/મશીન લર્નિંગ પદ્ધતિ. આંકડાકીય આધારિત ક્રેડિટ સ્કોરિંગ મોડલ જે સામાન્ય રીતે ઓછા જટિલ હોય છે અને જેના ઉત્પાદનનું સરળતાથી અર્થઘટન કરી શકાય છે તે આ શ્રેણી હેઠળ આવે છે. લોજિસ્ટિક રીગ્રેસન, રેખીય રીગ્રેસન અને નિર્ણય વૃક્ષો જેવી સરળ તકનીકો સરળ આંકડાકીય તકનીકોના કેટલાક ઉદાહરણો છે. ઘણી બેંકો આ શ્રેણીને પસંદ કરે છે કારણ કે જો કોઈ ગ્રાહકને લોન આપવાનો ઇનકાર કરવામાં આવે તો અસ્વીકારનું કારણ આપવાની જરૂર છે અને આ મોડેલો પરથી તેનું સરળતાથી અર્થઘટન કરી શકાય છે. આર્ટિફિશિયલ ઇન્ટેલિજન્સ/મશીન લર્નિંગ આધારિત ક્રેડિટ સ્કોરિંગ મોડેલ અહીં ઉપયોગમાં લેવાતી તકનીકોને વિશ્લેષણાત્મક વિશ્વમાં વ્યાપકપણે બ્લેક બોક્સ કહેવામાં આવે છે કારણ કે તેનું અર્થઘટન કરવું મુશ્કેલ છે. બેંકો સામાન્ય રીતે તેના ગ્રાહકોને બેંકના વિવિધ ઉત્પાદનોના અપ સેલિંગ અથવા ક્રોસ સેલિંગ માટે આ પ્રકારના સ્કોરિંગ મોડલનો ઉપયોગ કરે છે. આ તકનીકો સામાન્ય રીતે આંકડાકીય-આધારિત ક્રેડિટ સ્કોરિંગ મોડેલોને પાછળ છોડી દે છે પરંતુ તેમની અર્થઘટનક્ષમતાના મુદ્દાઓને કારણે પાછળ રહી જાય છે. સ્કોરકાર્ડના પ્રકારો એપ્લિકેશન સ્કોરકાર્ડ-જ્યારે ગ્રાહક નવી લોન માટે અરજી કરે છે ત્યારે તેનો ઉપયોગ થાય છે. આ પ્રકારનું સ્કોરકાર્ડ આગાહી કરે છે કે ગ્રાહક લોન પર ડિફોલ્ટ કરશે કે નહીં. અહીં જે પ્રકારની માહિતીનો ઉપયોગ કરવામાં આવે છે તે મુખ્યત્વે ઐતિહાસિક લોન અરજીઓમાંથી આવે છે અને જો ગ્રાહક પાસે કોઈ હાલની લોન હોય તો તે માહિતી ક્રેડિટ બ્યુરોમાંથી એકમાંથી કાઢવામાં આવે છે. જો ઉદાહરણ તરીકે, જે ઉત્પાદન શરૂ થઈ રહ્યું છે તે નવું છે તો તે કિસ્સામાં ડેટા લેવામાં આવે છે તે ક્રેડિટ બ્યુરો છે. આ પ્રકારનું સ્કોરકાર્ડ વ્યવસાયને અરજદારને મંજૂરી આપવી, સમીક્ષા કરવી અથવા નકારી કાઢવી કે નહીં તે અંગે સ્વચાલિત, સચોટ અને સુસંગત નિર્ણયો લેવામાં મદદ કરે છે. આ પ્રકારના સ્કોરકાર્ડના કેટલાક ફાયદા એ છે કે સંસ્થા સમગ્ર નિર્ણય લેવાની પ્રક્રિયાને સ્વચાલિત કરી શકે છે જે બદલામાં વીમાકરણ પ્રક્રિયાના ટર્નઅરાઉન્ડ સમયને ઘટાડે છે. તે વ્યવસાયને ડેટા-સમર્થિત અને સચોટ નિર્ણયો લેવા માટે પણ પ્રદાન કરે છે. વર્તણૂકીય સ્કોરકાર્ડ-આનો ઉપયોગ આગાહી કરવા માટે થાય છે કે જો હાલનો ગ્રાહક કે જેની પાસે લોન છે તે ડિફોલ્ટ થવા જઈ રહ્યો છે. અહીં ડેટામાં ગ્રાહકના વ્યવહારની વિગતો તેમજ બ્યુરો સંબંધિત માહિતીનો સમાવેશ થાય છે. આ પ્રકારના સ્કોરકાર્ડનો ઉપયોગ ક્રેડિટ બ્યુરો પાસેથી મેળવેલા ક્રેડિટ સ્કોર સાથે સંસ્થાના આંતરિક હેતુઓ માટે વૈકલ્પિક ક્રેડિટ સ્કોર તરીકે પણ થાય છે. આ પ્રકારના સ્કોરકાર્ડનો ઉપયોગ બેંકના સૌથી મૂલ્યવાન ગ્રાહકોને ઓળખવા માટે પણ થાય છે. કલેક્શન સ્કોરકાર્ડ-આનો ઉપયોગ બાકી નાણાં એકત્ર કરવા માટેની વિવિધ વ્યૂહરચનાઓ પર ગ્રાહકોના પ્રતિભાવોની આગાહી કરવા માટે થાય છે. અહીં સામેલ માહિતી વર્તણૂકીય સ્કોરકાર્ડ જેવી જ છે. જ્યારે કોઈ બેંક તેના ગ્રાહકોને ધિરાણ આપવાનું નક્કી કરે છે અથવા જો તેઓ તેના હાલના ગ્રાહકોને ધિરાણ આપવાનું નક્કી કરે છે, તો તેમણે તે ગ્રાહકો લોનની રકમ આરામથી ચૂકવી શકે તેવી સંભાવનાનું મૂલ્યાંકન કરવાની જરૂર પડશે. અહીં એ ધ્યાનમાં લેવું મહત્વપૂર્ણ છે કે ગ્રાહકોના સંજોગો પણ સમય જતાં બદલાઈ શકે છે અને તેમના ગ્રાહકો સાથે સારા સંબંધો જાળવવા માટે, બેંકે યોગ્ય ટેકો આપવાની જરૂર પડશે. સંસ્થા માટે સંગ્રહની જરૂર હોય તેવા ખાતાઓને ઓળખવા અને પ્રાથમિકતા આપવી મહત્વપૂર્ણ છે કારણ કે તે ખરાબ દેવાને નિયંત્રિત કરવામાં મહત્વપૂર્ણ ભૂમિકા ભજવે છે. ગ્રાહકો સાથે ન્યાયી રીતે વર્તવામાં સંતુલન બનાવવા માટે સંદેશાવ્યવહાર માટે આવર્તન અને ચેનલ નક્કી કરવી મુશ્કેલ બની શકે છે. આ સ્કોરકાર્ડ એવા ગ્રાહકોને ઓળખવામાં મદદ કરે છે જેમને ઓછી ક્રિયાપ્રતિક્રિયાની જરૂર હોય છે. સંગ્રહ સ્કોરકાર્ડનો ઉપયોગ કરવાના કેટલાક ફાયદાઓ સુવ્યવસ્થિત અને કાર્યક્ષમ સંગ્રહ પ્રક્રિયા બનાવવી, લાગણીઓને ઠેસ પહોંચાડ્યા વિના વધુ સારો ગ્રાહક અનુભવ પ્રદાન કરવાની ક્ષમતા અને પુનઃપ્રાપ્તિ દરમાં સુધારો છે. ક્રેડિટ સ્કોરિંગમાં વિકાસ નઈમ સિદ્દીકી સ્કોરકાર્ડ્સ અને પ્રક્રિયાઓના વધતા ઉપયોગને લગતા કેટલાક મહત્વપૂર્ણ મુદ્દાઓની ચર્ચા કરે છે જેનો ઉપયોગ ભૂતકાળમાં અને અત્યારે કરવામાં આવતો હતો. સ્કોરકાર્ડના ઉપયોગમાં વધારો કરનારા કેટલાક મુદ્દાઓમાં નીચેનાનો સમાવેશ થાય છેઃ સંચાલક સંસ્થાઓ દ્વારા નિયમોના સ્તરમાં વધારો. સ્કોરકાર્ડ વિકસાવવા માટે ઓપન સોર્સ અને વધુ સારું સોફ્ટવેર ઇન્ટરનેટ પર માહિતી/શૈક્ષણિક સામગ્રીમાં વધારો. કસ્ટમાઇઝ્ડ ગ્રાહક અનુભવ બનાવવાની ક્ષમતા. વર્ષોથી હાર્ડવેર અને પ્રોસેસિંગ પાવરમાં સુધારો. પરંપરાગત અભિગમ ફાઇલ સોર્સિંગમાં ગ્રાહક પાસેથી તમામ ભૌતિક દસ્તાવેજોનો સંગ્રહ સામેલ હશે. બેંક સ્ટેટમેન્ટ, આવકવેરાના દસ્તાવેજો વગેરે જેવા દસ્તાવેજો. પ્રથમ એકત્રિત કરવામાં આવશે. લોન અધિકારી આ તમામ દસ્તાવેજો લેશે અને નિર્ણયાત્મક મૂલ્યાંકન કરશે. ત્યારબાદ તમામ દસ્તાવેજોની જાતે ચકાસણી કરવામાં આવશે. બેંકમાંથી કોઈએ ગ્રાહકના ચોક્કસ સ્થાન પર જઈને તે વ્યક્તિ ખરેખર ત્યાં રહે છે કે કેમ તે ચકાસવાની જરૂર પડશે અને આ સંદર્ભમાં તેઓ તેમની સાથે ધિરાણ અંગે પણ ચર્ચા કરશે. ભૂતકાળમાં કોઈ ક્રેડિટ બ્યુરો અથવા ક્રેડિટ સ્કોરકાર્ડ નહોતા જેના કારણે નિર્ણય લેવાની સમગ્ર પ્રક્રિયા જાતે જ કરવામાં આવતી હતી. આ પ્રક્રિયાને કારણે, લોન અધિકારી લોનની અરજીઓ પૂર્ણ કરવામાં વધુ સમય લેશે જે બદલામાં પૂર્ણ કરવા માટેનો ટર્નઅરાઉન્ડ સમય ઘટાડશે. વર્તમાન અભિગમ આ દિવસોમાં તમામ ફાઇલ સોર્સિંગ અથવા જરૂરી કાગળની કાર્યવાહી બેંકના વેબ પોર્ટલ પર ઓનલાઇન સબમિટ કરવાની જરૂર છે. હવે ભૌતિક કાગળો નહીં કારણ કે બધું ડિજિટલ છે. આ ફાઇલો સામાન્ય રીતે પીડીએફ હોય છે. અગાઉ, આવકનું મૂલ્યાંકન લોન અધિકારી દ્વારા જાતે કરવામાં આવતું હતું. આજકાલ, એવું સોફ્ટવેર છે જે ગ્રાહકોના બેંક સ્ટેટમેન્ટ વાંચે છે અને આપમેળે તેમની આવકની ચકાસણી કરે છે. ક્ષેત્ર મુલાકાતને બદલે ડિજિટલ ગ્રાહક પ્રોફાઇલ પણ તપાસવામાં આવે છે. ક્રેડિટ બ્યુરોની હાજરીને કારણે ગ્રાહક વિશે ઘણી માહિતી ઉપલબ્ધ હોઈ શકે છે. જો ગ્રાહકનો કોઈ પ્રકારનો બેંકિંગ ઇતિહાસ હોય જે બ્યુરો પાસેથી મેળવી શકાય છે. ક્રેડિટ સ્કોરકાર્ડ મોડેલનો ઉપયોગ ગ્રાહકની લોન અરજી સ્વીકારવા અથવા નકારી કાઢવા માટે થાય છે. ગ્રાહક વેબ પોર્ટલ પર જ પોતાનો નિર્ણય ઑનલાઇન જોઈ શકશે. મોટાભાગની નિર્ણય લેવાની પ્રક્રિયા હવે ઓનલાઇન હોવાથી, ટર્નઅરાઉન્ડ સમયને વધારીને ઘણી વધુ અરજીઓ પર પ્રક્રિયા કરી શકાય છે. આ પણ જુઓ ક્રેડિટ સ્કોર યુનાઇટેડ સ્ટેટ્સમાં ક્રેડિટ સ્કોરિંગ સિસ્ટમોની ટીકા ગ્રાહક ક્રેડિટ જોખમ ક્રેડિટ બ્યુરોઃ મેજર યુએસ બ્યુરોઃ ડન એન્ડ બ્રાડસ્ટ્રીટ ઇક્વિફેક્સએક્સપેરિયન ટ્રાન્સયુનિયન મેજર કેનેડિયન બ્યુરોઃ ઇક્વિફેક્સ ટ્રાન્સયુનિયન મેજર યુકે બ્યુરોઃ ઇક્વિફેક્સએક્સપેરિયન ટ્રાન્સયુનિયન મેજર ઇન્ડિયન બ્યુરોઃ CIBILEQIFXપેરિયન હાઇમાર્ક રેફરન્સ ક્રેડિટ સ્કોરિંગ