Credit scorecards
क्रेडिट स्कोर एक संख्यात्मक अभिव्यक्ति है जो किसी व्यक्ति की साख का प्रतिनिधित्व करती है। क्रेडिट स्कोर मुख्य रूप से क्रेडिट रिपोर्ट पर आधारित होता है, जानकारी आमतौर पर क्रेडिट ब्यूरो से ली जाती है। ऋणदाता, जैसे कि बैंक और क्रेडिट कार्ड कंपनियां, ग्राहकों को धन उधार देने से उत्पन्न संभावित जोखिम का मूल्यांकन करने और खराब ऋण के कारण होने वाले नुकसान को कम करने के लिए क्रेडिट स्कोर का उपयोग करते हैं। ऋणदाता क्रेडिट स्कोर का उपयोग यह निर्धारित करने के लिए करते हैं कि कौन ऋण के लिए योग्य है, किस ब्याज दर पर और किस क्रेडिट सीमा पर। ऋणदाता क्रेडिट स्कोर का उपयोग यह निर्धारित करने के लिए भी करते हैं कि किन ग्राहकों के सबसे अधिक राजस्व लाने की संभावना है। क्रेडिट स्कोरिंग बैंकों तक ही सीमित नहीं है। अन्य संगठन, जैसे मोबाइल फोन कंपनियां, बीमा कंपनियां, मकान मालिक और सरकारी विभाग समान तकनीकों का उपयोग करते हैं। ऑनलाइन ऋणदाताओं जैसी डिजिटल वित्त कंपनियां भी उधारकर्ताओं की ऋण योग्यता की गणना करने के लिए वैकल्पिक डेटा स्रोतों का उपयोग करती हैं। स्कोरकार्ड की विशेषताएँ एक सजातीय आबादी की क्रेडिट फ़ाइल का मूल्यांकन करने के लिए बनाई और अनुकूलित की जाती हैं (जैसे। अपराधों वाली फाइलें, बहुत छोटी फाइलें, बहुत कम जानकारी वाली फाइलें)। अधिकांश अनुभवजन्य रूप से व्युत्पन्न क्रेडिट स्कोरिंग प्रणालियों में 10 और 20 चर होते हैं। आवेदन स्कोर में क्रेडिट ब्यूरो डेटा का प्रभुत्व होता है जो आम तौर पर 1980 के दशक के अंत में यूके स्कोरकार्ड के लिए 60 प्रतिशत की तुलना में भविष्यसूचक शक्ति का 80 प्रतिशत से अधिक होता है। वास्तव में, स्कोरकार्ड से आवेदक या गैर-सत्यापन योग्य चर को कम करने की प्रवृत्ति बढ़ रही है, जिसके परिणामस्वरूप क्रेडिट ब्यूरो डेटा पर निर्भरता है। क्रेडिट स्कोर आमतौर पर 300 से 850 तक होता है जो ग्राहक की साख को दर्शाता है। उच्च क्रेडिट स्कोर वाले ग्राहक से पता चलता है कि वे ऋण के योग्य हैं और बैंकों को उन्हें ऋण देने में कोई समस्या नहीं होगी। यदि किसी ग्राहक का क्रेडिट स्कोर कम है तो बैंक ऋण देने में संकोच करेंगे और यदि वे ऐसा करते हैं तो यह उच्च ब्याज दर के साथ हो सकता है। क्रेडिट स्कोरिंग आम तौर पर उन ग्राहकों से टिप्पणियों या डेटा का उपयोग करता है जिन्होंने अपने ऋणों पर चूक की है और बड़ी संख्या में उन ग्राहकों पर टिप्पणियों का उपयोग करता है जिन्होंने चूक नहीं की है। सांख्यिकीय रूप से, लॉजिस्टिक रिग्रेशन या प्रोबिट जैसी आकलन तकनीकों का उपयोग इस ऐतिहासिक डेटा के आधार पर टिप्पणियों के लिए डिफ़ॉल्ट की संभावना का अनुमान बनाने के लिए किया जाता है। इस मॉडल का उपयोग समान अवलोकन विशेषताओं का उपयोग करके नए ग्राहकों के लिए डिफ़ॉल्ट की संभावना का अनुमान लगाने के लिए किया जा सकता है (जैसे। आयु, आय, घर का मालिक)। डिफ़ॉल्ट संभावनाओं को फिर "क्रेडिट स्कोर" तक बढ़ाया जाता है। यह स्कोर ग्राहकों को उनके डिफ़ॉल्ट होने की संभावना की स्पष्ट रूप से पहचान किए बिना जोखिम के आधार पर रैंक करता है। कई क्रेडिट स्कोरिंग तकनीकें हैं जैसे कि जोखिम दर मॉडलिंग, कम क्रेडिट मॉडल, साक्ष्य मॉडल का वजन, रैखिक या रसद प्रतिगमन। प्राथमिक अंतरों में व्याख्यात्मक चर के बारे में आवश्यक धारणाएं और निरंतर बनाम द्विआधारी परिणामों को मॉडल करने की क्षमता शामिल है। इनमें से कुछ तकनीकें दूसरों की तुलना में बेहतर हैं जो अप्रत्यक्ष रूप से डिफ़ॉल्ट की संभावना का अनुमान लगाती हैं। शिक्षाविदों और उद्योग से बहुत शोध के बावजूद, सभी परिस्थितियों में चूक की भविष्यवाणी करने के लिए कोई भी तकनीक बेहतर साबित नहीं हुई है। क्रेडिट स्कोरिंग के बारे में एक आम गलत धारणा यह है कि एकमात्र विशेषता जो मायने रखती है वह यह है कि क्या आपने वास्तव में समय पर भुगतान किया है और साथ ही अपने वित्तीय दायित्वों को शीघ्रता से पूरा किया है। हालांकि भुगतान की पृष्ठभूमि आवश्यक है, फिर भी, यह अभी भी क्रेडिट रेटिंग स्कोर का सिर्फ एक तिहाई से अधिक है। इसके अलावा, पुनर्भुगतान की पृष्ठभूमि केवल आपके ऋण इतिहास में दिखाई गई है। बैंकों के लिए आय के प्रमुख क्षेत्रों में से एक ऋण देने का व्यवसाय है और ये ऋण सुरक्षित या असुरक्षित हो सकते हैं। बैंक उन ग्राहकों या व्यवसायों को ऋण नहीं देना चाहेंगे जो भविष्य में ऋण चुकाने में सक्षम नहीं होंगे। एक आवेदक को उनकी साख योग्यता के आधार पर अंक देने की प्रक्रिया यह निर्धारित करती है कि किसे और कितनी राशि मिलनी चाहिए। यही वह जगह है जहाँ क्रेडिट स्कोरकार्ड काम में आते हैं जो बैंकों और वित्तीय स्थितियों को जोखिम को कम करने और अपराध दर को कम करने में मदद करते हैं। मॉडलिंग विधियाँ क्रेडिट स्कोरकार्ड बनाने के लिए उपयोग की जाने वाली पद्धतियाँ मोटे तौर पर दो श्रेणियों के अंतर्गत आती हैं, अर्थात् एक सांख्यिकीय-आधारित विधि और एक कृत्रिम बुद्धिमत्ता/मशीन सीखने की विधि। सांख्यिकीय आधारित क्रेडिट स्कोरिंग मॉडल मॉडल जो आमतौर पर कम जटिल होते हैं और जिनके उत्पादन की आसानी से व्याख्या की जा सकती है, इस श्रेणी के अंतर्गत आते हैं। रसद प्रतिगमन, रैखिक प्रतिगमन और निर्णय वृक्ष जैसी सरल तकनीकें सरल सांख्यिकीय तकनीकों के कुछ उदाहरण हैं। कई बैंक इस श्रेणी को पसंद करते हैं क्योंकि यदि किसी ग्राहक को ऋण देने से इनकार कर दिया जाता है तो इनकार करने का कारण दिए जाने की आवश्यकता होती है और इन मॉडलों से इसकी आसानी से व्याख्या की जा सकती है। आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस/मशीन लर्निंग आधारित क्रेडिट स्कोरिंग मॉडल यहां उपयोग की जाने वाली तकनीकों को विश्लेषण की दुनिया में मोटे तौर पर ब्लैक बॉक्स कहा जाता है क्योंकि उनकी व्याख्या करना मुश्किल है। बैंक आम तौर पर अपने ग्राहकों को बैंक के विभिन्न उत्पादों को बेचने या क्रॉस-सेल करने के लिए इस प्रकार के स्कोरिंग मॉडल का उपयोग करते हैं। ये तकनीकें आमतौर पर सांख्यिकीय-आधारित क्रेडिट स्कोरिंग मॉडल से बेहतर प्रदर्शन करती हैं, लेकिन उनकी व्याख्या के मुद्दों के कारण पीछे रह जाती हैं। स्कोरकार्ड आवेदन स्कोरकार्ड के प्रकार-इसका उपयोग तब किया जाता है जब कोई ग्राहक नए ऋण के लिए आवेदन करता है। इस प्रकार का स्कोरकार्ड भविष्यवाणी करता है कि क्या कोई ग्राहक ऋण पर चूक करेगा। यहां जिस प्रकार के डेटा का उपयोग किया जाता है वह मुख्य रूप से ऐतिहासिक ऋण आवेदनों से आता है और यदि ग्राहक के पास कोई मौजूदा ऋण है तो वह डेटा किसी एक क्रेडिट ब्यूरो से निकाला जाता है। यदि उदाहरण के लिए, जो उत्पाद लॉन्च किया जा रहा है वह नया है तो उस मामले में लिया गया डेटा क्रेडिट ब्यूरो है। इस प्रकार का स्कोरकार्ड व्यवसाय को किसी आवेदक को मंजूरी, समीक्षा या अस्वीकार करने के बारे में स्वचालित, सटीक और सुसंगत निर्णय लेने में मदद करता है। इस प्रकार के स्कोरकार्ड के कुछ फायदे यह हैं कि संगठन पूरी निर्णय लेने की प्रक्रिया को स्वचालित कर सकता है जो बदले में हामीदारी प्रक्रिया के टर्नअराउंड समय को कम कर देता है। यह व्यवसाय को डेटा-समर्थित और सटीक निर्णय लेने के लिए भी प्रदान करता है। बिहेवियरल स्कोरकार्ड-इसका उपयोग यह अनुमान लगाने में किया जाता है कि क्या कोई मौजूदा ग्राहक जिसके पास ऋण है वह चूक करने जा रहा है। यहाँ डेटा में ग्राहक के लेन-देन के विवरण के साथ-साथ ब्यूरो से संबंधित जानकारी भी शामिल है। इस प्रकार के स्कोरकार्ड का उपयोग क्रेडिट ब्यूरो से प्राप्त क्रेडिट स्कोर के साथ संस्थान के आंतरिक उद्देश्यों के लिए एक वैकल्पिक क्रेडिट स्कोर के रूप में भी किया जाता है। इस प्रकार के स्कोरकार्ड का उपयोग बैंक के सबसे मूल्यवान ग्राहकों की पहचान करने के लिए भी किया जाता है। संग्रह स्कोरकार्ड-इसका उपयोग बकाया धन एकत्र करने के लिए विभिन्न रणनीतियों के लिए ग्राहकों की प्रतिक्रियाओं का अनुमान लगाने के लिए किया जाता है। यहाँ शामिल डेटा व्यवहार स्कोरकार्ड के समान है। जब कोई बैंक अपने ग्राहकों को ऋण देने का निर्णय लेता है या यदि वे अपने मौजूदा ग्राहकों को ऋण देने का निर्णय लेते हैं, तो उन्हें उन ग्राहकों के ऋण राशि को आराम से चुकाने में सक्षम होने की संभावना का आकलन करने की आवश्यकता होगी। यहाँ यह विचार करना महत्वपूर्ण है कि ग्राहकों की परिस्थितियाँ भी समय के साथ बदल सकती हैं और अपने ग्राहकों के साथ अच्छे संबंध बनाए रखने के लिए, बैंक को उचित सहायता प्रदान करने की आवश्यकता होगी। संगठन के लिए यह महत्वपूर्ण है कि वह उन खातों की पहचान करे और उन्हें प्राथमिकता दे जिन्हें संग्रह की आवश्यकता है क्योंकि यह खराब ऋण को नियंत्रित करने में महत्वपूर्ण भूमिका निभाता है। संचार के लिए आवृत्ति और माध्यम तय करना ग्राहकों के साथ निष्पक्ष व्यवहार में संतुलन बनाने में मुश्किल हो सकता है। यह स्कोरकार्ड उन ग्राहकों की पहचान करने में मदद करता है जिन्हें कम बातचीत की आवश्यकता होती है। संग्रह स्कोरकार्ड का उपयोग करने के कुछ लाभ एक सुव्यवस्थित और कुशल संग्रह प्रक्रिया बनाना, भावनाओं को आहत किए बिना एक बेहतर ग्राहक अनुभव प्रदान करने की क्षमता और पुनर्प्राप्ति दर में सुधार करना हैं। क्रेडिट स्कोरिंग में विकास नईम सिद्दीकी ने स्कोरकार्ड और प्रक्रियाओं के बढ़ते उपयोग के संबंध में कुछ महत्वपूर्ण बिंदुओं पर चर्चा की है जो अतीत बनाम अब में उपयोग किए जाते थे। स्कोरकार्ड के उपयोग को बढ़ाने वाले कुछ बिंदुओं में शामिल हैंः शासी निकायों द्वारा नियमों के स्तर में वृद्धि। स्कोरकार्ड विकसित करने के लिए ओपन सोर्स और बेहतर सॉफ्टवेयर इंटरनेट पर सूचना/शैक्षिक सामग्री में वृद्धि। एक अनुकूलित ग्राहक अनुभव बनाने की क्षमता। वर्षों से हार्डवेयर और प्रसंस्करण शक्ति में सुधार। पारंपरिक अप्रोच फाइल सोर्सिंग में ग्राहक से सभी भौतिक दस्तावेजों का संग्रह शामिल होगा। बैंक विवरण, आयकर दस्तावेज आदि जैसे दस्तावेज। पहले संग्रहित किया जाएगा। ऋण अधिकारी इन सभी दस्तावेजों को लेगा और निर्णयात्मक मूल्यांकन करेगा। इसके बाद सभी दस्तावेजों को हाथ से सत्यापित किया जाएगा। बैंक के किसी व्यक्ति को यह सत्यापित करने के लिए ग्राहक के निर्दिष्ट स्थान पर जाने की आवश्यकता होगी कि क्या वह व्यक्ति वास्तव में वहां रहता है और इस संदर्भ में उनके साथ क्रेडिट पर भी चर्चा करेगा। अतीत में, कोई क्रेडिट ब्यूरो या क्रेडिट स्कोरकार्ड नहीं थे, जिसके कारण निर्णय लेने की पूरी प्रक्रिया हाथ से की जाती थी। इस प्रक्रिया के कारण, ऋण अधिकारी को ऋण आवेदनों को पूरा करने में अधिक समय लगेगा जो बदले में पूरा करने के लिए परिवर्त्तन समय को कम करेगा। वर्तमान दृष्टिकोण इन दिनों सभी आवश्यक फाइल सोर्सिंग या कागजी कार्रवाई को बैंक के वेब पोर्टल पर ऑनलाइन जमा करने की आवश्यकता है। अब भौतिक कागजात नहीं हैं क्योंकि सब कुछ डिजिटल है। ये फाइलें आमतौर पर पी. डी. एफ. होती हैं। इससे पहले, आय का आकलन एक ऋण अधिकारी द्वारा हाथ से किया जाता था। आजकल, ऐसा सॉफ्टवेयर है जो ग्राहकों के बैंक विवरणों को पढ़ता है और स्वचालित रूप से उनकी आय का सत्यापन करता है। फील्ड विजिट के बजाय डिजिटल ग्राहक प्रोफ़ाइल की भी जाँच की जाती है। क्रेडिट ब्यूरो की उपस्थिति के कारण ग्राहक के बारे में बहुत सारी जानकारी उपलब्ध हो सकती है। यदि ग्राहक का किसी प्रकार का बैंकिंग इतिहास है जिसे ब्यूरो से प्राप्त किया जा सकता है। क्रेडिट स्कोरकार्ड मॉडल का उपयोग ग्राहक के ऋण आवेदन को स्वीकार या अस्वीकार करने के लिए किया जाता है। ग्राहक वेब पोर्टल पर ही अपना निर्णय ऑनलाइन देख सकेंगे। चूंकि अधिकांश निर्णय लेने की प्रक्रिया अब ऑनलाइन है, इसलिए बदलाव के समय को बढ़ाते हुए कई और आवेदनों को संसाधित किया जा सकता है। क्रेडिट स्कोर भी देखें संयुक्त राज्य अमेरिका में क्रेडिट स्कोरिंग प्रणालियों की आलोचना उपभोक्ता क्रेडिट जोखिम क्रेडिट ब्यूरोः प्रमुख अमेरिकी ब्यूरोः डन और ब्रैडस्ट्रीट इक्विफैक्सएक्सपेरियनट्रांसयूनियन प्रमुख कनाडाई ब्यूरोः इक्विफैक्सट्रांसयूनियन प्रमुख यूके ब्यूरोः इक्विफैक्सएक्सपेरियनट्रांसयूनियन प्रमुख भारतीय ब्यूरोः सिबिलक्विफैक्सएक्सपेरियनहाइमार्क संदर्भ क्रेडिट स्कोरिंग