Credit scorecards
کریڈٹ سکور ایک عددی اظہار ہے جو کسی فرد کی ساکھ کی نمائندگی کرتا ہے۔ کریڈٹ سکور بنیادی طور پر کریڈٹ رپورٹ پر مبنی ہوتا ہے، یہ معلومات عام طور پر کریڈٹ بیورو سے حاصل کی جاتی ہیں۔ قرض دہندگان، جیسے بینک اور کریڈٹ کارڈ کمپنیاں، صارفین کو قرض دینے سے پیدا ہونے والے ممکنہ خطرے کا اندازہ لگانے اور خراب قرض کی وجہ سے ہونے والے نقصانات کو کم کرنے کے لیے کریڈٹ اسکور کا استعمال کرتے ہیں۔ قرض دہندگان کریڈٹ سکور کا استعمال اس بات کا تعین کرنے کے لیے کرتے ہیں کہ قرض کے لیے کون اہل ہے، کس شرح سود پر، اور کریڈٹ کی کون سی حدود ہیں۔ قرض دہندگان کریڈٹ سکور کا استعمال اس بات کا تعین کرنے کے لیے بھی کرتے ہیں کہ کون سے گاہکوں کے سب سے زیادہ آمدنی حاصل کرنے کا امکان ہے۔ کریڈٹ اسکورنگ بینکوں تک محدود نہیں ہے۔ دیگر تنظیمیں، جیسے موبائل فون کمپنیاں، انشورنس کمپنیاں، زمیندار، اور سرکاری محکمے بھی یہی تکنیک استعمال کرتے ہیں۔ آن لائن قرض دہندگان جیسی ڈیجیٹل مالیاتی کمپنیاں بھی قرض لینے والوں کی ساکھ کا حساب لگانے کے لیے ڈیٹا کے متبادل ذرائع کا استعمال کرتی ہیں۔ اسکور کارڈز کی خصوصیات اسکور کارڈز کو یکساں آبادی کی کریڈٹ فائل کا اندازہ کرنے کے لیے بنایا اور بہتر بنایا جاتا ہے (مثال کے طور پر۔ ایسی فائلیں جن میں جرم ہو، ایسی فائلیں جو بہت چھوٹی ہوں، ایسی فائلیں جن میں بہت کم معلومات ہوں)۔ زیادہ تر تجرباتی طور پر اخذ کردہ کریڈٹ اسکورنگ سسٹم میں 10 اور 20 متغیرات ہوتے ہیں۔ درخواست کے اسکور پر کریڈٹ بیورو کے اعداد و شمار کا غلبہ ہوتا ہے جو عام طور پر پیش گوئی کی طاقت کا 80 ٪ سے زیادہ ہوتا ہے جبکہ 1980 کی دہائی کے آخر میں برطانیہ کے اسکور کارڈز کے لیے 60 ٪ تھا۔ درحقیقت، اسکور کارڈ سے درخواست دہندہ یا غیر تصدیق شدہ متغیرات کو کم کرنے کا رجحان بڑھ رہا ہے، جس کے نتیجے میں کریڈٹ بیورو کے ڈیٹا پر انحصار ہوتا ہے۔ کریڈٹ اسکور عام طور پر 300 سے 850 تک ہوتے ہیں جو گاہک کی ساکھ کو ظاہر کرتے ہیں۔ اعلی کریڈٹ سکور والا گاہک ظاہر کرتا ہے کہ وہ کریڈٹ کے قابل ہیں اور بینکوں کو انہیں قرض دینے میں کوئی دشواری نہیں ہوگی۔ اگر کسی گاہک کا کریڈٹ سکور کم ہے تو بینک قرض دینے میں ہچکچاتے ہیں اور اگر وہ ایسا کرتے ہیں تو یہ زیادہ شرح سود کے ساتھ ہو سکتا ہے۔ کریڈٹ اسکورنگ عام طور پر ان کلائنٹس کے مشاہدات یا ڈیٹا کا استعمال کرتی ہے جنہوں نے اپنے قرضوں پر ڈیفالٹ کیا ہے اور ساتھ ہی بڑی تعداد میں کلائنٹس کے مشاہدات جو ڈیفالٹ نہیں ہوئے ہیں۔ شماریاتی طور پر، تخمینہ کی تکنیکیں جیسے لاجسٹک ریگریشن یا پروبیٹ اس تاریخی اعداد و شمار کی بنیاد پر مشاہدات کے ڈیفالٹ کے امکان کے تخمینے بنانے کے لیے استعمال کی جاتی ہیں۔ اس ماڈل کو اسی مشاہدے کی خصوصیات کا استعمال کرتے ہوئے نئے کلائنٹس کے لیے ڈیفالٹ کے امکان کی پیش گوئی کے لیے استعمال کیا جا سکتا ہے (مثال کے طور پر۔ عمر، آمدنی، گھر کا مالک)۔ اس کے بعد ڈیفالٹ امکانات کو "کریڈٹ سکور" تک بڑھایا جاتا ہے۔ یہ سکور گاہکوں کو ان کے ڈیفالٹ ہونے کے امکان کی واضح طور پر شناخت کیے بغیر خطرے کے لحاظ سے درجہ بندی کرتا ہے۔ کریڈٹ اسکورنگ کی متعدد تکنیکیں ہیں جیسے کہ رسڈ ریٹ ماڈلنگ، کم فارم کریڈٹ ماڈل، ثبوت کے ماڈل کا وزن، لکیری یا لاجسٹک ریگریشن۔ بنیادی اختلافات میں وضاحتی متغیرات اور مسلسل بمقابلہ بائنری نتائج کے ماڈل بنانے کی صلاحیت کے بارے میں مطلوبہ مفروضے شامل ہیں۔ ان میں سے کچھ تکنیکیں بالواسطہ طور پر ڈیفالٹ کے امکان کا اندازہ لگانے والی دوسروں سے بہتر ہیں۔ ماہرین تعلیم اور صنعت کی بہت سی تحقیق کے باوجود، تمام حالات میں ڈیفالٹ کی پیش گوئی کے لیے کوئی بھی تکنیک بہتر ثابت نہیں ہوئی ہے۔ کریڈٹ اسکورنگ کے بارے میں ایک عام غلط عقیدہ یہ ہے کہ واحد خاصیت جو اہمیت رکھتی ہے وہ یہ ہے کہ آیا آپ نے وقت پر ادائیگیاں کی ہیں اور ساتھ ہی اپنی مالی ذمہ داریوں کو فوری طور پر پورا کیا ہے۔ اگرچہ ادائیگی کا پس منظر ضروری ہے، تاہم، یہ اب بھی کریڈٹ ریٹنگ اسکور کے صرف ایک تہائی سے زیادہ پر مشتمل ہے۔ مزید برآں، ادائیگی کا پس منظر صرف آپ کی کریڈٹ ہسٹری میں دکھایا گیا ہے۔ بینکوں کے لیے آمدنی کے بڑے شعبوں میں سے ایک قرض دینے کا کاروبار ہے اور یہ قرض محفوظ یا غیر محفوظ ہو سکتے ہیں۔ بینک ایسے گاہکوں یا کاروباری اداروں کو کریڈٹ نہیں دینا چاہیں گے جو مستقبل میں قرض کی ادائیگی نہیں کر پائیں گے۔ درخواست دہندہ کو اس کی ساکھ کی بنیاد پر اسکور کرنے کا عمل اس بات کا تعین کرتا ہے کہ کس کو کریڈٹ ملنا چاہیے اور کتنی رقم سے۔ یہ وہ جگہ ہے جہاں کریڈٹ سکور کارڈ کام میں آتے ہیں جس سے بینکوں اور مالی حالات کو خطرے کو کم کرنے اور جرائم کی شرح کو کم کرنے میں مدد ملتی ہے۔ ماڈلنگ کے طریقے کریڈٹ سکور کارڈ بنانے کے لیے استعمال ہونے والے طریقے بڑے پیمانے پر دو زمروں میں آتے ہیں یعنی شماریاتی بنیاد پر طریقہ اور مصنوعی ذہانت/مشین لرننگ کا طریقہ۔ شماریاتی بنیاد پر کریڈٹ اسکورنگ ماڈل ماڈل جو عام طور پر کم پیچیدہ ہوتے ہیں اور جن کی پیداوار کی آسانی سے تشریح کی جا سکتی ہے، اس زمرے میں آتے ہیں۔ لاجسٹک رجعت، لکیری رجعت، اور فیصلہ ٹری جیسی سادہ تکنیکیں سادہ شماریاتی تکنیکوں کی کچھ مثالیں ہیں۔ بہت سے بینک اس زمرے کو ترجیح دیتے ہیں کیونکہ اگر کسی گاہک کو قرض سے انکار کیا جاتا ہے تو انکار کی وجہ بتانے کی ضرورت ہوتی ہے اور ان ماڈلز سے اس کی آسانی سے تشریح کی جا سکتی ہے۔ مصنوعی ذہانت/مشین لرننگ پر مبنی کریڈٹ اسکورنگ ماڈل یہاں استعمال ہونے والی تکنیکوں کو تجزیاتی دنیا میں بڑے پیمانے پر بلیک باکس کہا جاتا ہے کیونکہ ان کی تشریح کرنا مشکل ہے۔ بینک عام طور پر اس قسم کے اسکورنگ ماڈل کا استعمال بینک کی مختلف مصنوعات کو اپنے صارفین کو اپ سیل یا کراس سیل کرنے کے لیے کرتے ہیں۔ یہ تکنیکیں عام طور پر شماریاتی بنیاد پر کریڈٹ اسکورنگ ماڈل کو پیچھے چھوڑ دیتی ہیں لیکن ان کی تشریح کے مسائل کی وجہ سے پیچھے رہ جاتی ہیں۔ اسکور کارڈ کی اقسام درخواست اسکور کارڈ-یہ اس وقت استعمال ہوتا ہے جب کوئی گاہک نئے قرض کے لیے درخواست دیتا ہے۔ اس قسم کا سکور کارڈ پیش گوئی کرتا ہے کہ آیا کوئی گاہک قرض پر ڈیفالٹ کرے گا۔ یہاں جو ڈیٹا استعمال کیا جاتا ہے وہ بنیادی طور پر تاریخی قرض کی درخواستوں سے آتا ہے اور اگر گاہک کے پاس کوئی موجودہ قرض ہے تو وہ ڈیٹا کریڈٹ بیورو میں سے کسی ایک سے نکالا جاتا ہے۔ اگر مثال کے طور پر، جو پروڈکٹ لانچ کیا جا رہا ہے وہ نیا ہے تو اس صورت میں ڈیٹا لیا جاتا ہے وہ کریڈٹ بیورو ہے۔ اس قسم کا سکور کارڈ کاروبار کو خودکار، درست اور مستقل فیصلے کرنے میں مدد کرتا ہے کہ آیا کسی درخواست گزار کی منظوری، جائزہ یا انکار کیا جائے۔ اس قسم کے اسکور کارڈ کے کچھ فوائد یہ ہیں کہ تنظیم فیصلہ سازی کے پورے عمل کو خودکار بنا سکتی ہے جس کے نتیجے میں ضمانت کے عمل کا وقت کم ہو جاتا ہے۔ یہ کاروبار کو ڈیٹا کی حمایت یافتہ اور درست فیصلے کرنے کے لیے بھی فراہم کرتا ہے۔ رویے کا اسکور کارڈ-یہ پیش گوئی کرنے میں استعمال ہوتا ہے کہ آیا کوئی موجودہ گاہک جس کے پاس قرض ہے وہ ڈیفالٹ ہونے والا ہے۔ یہاں ڈیٹا میں گاہک کے لین دین کی تفصیلات کے ساتھ ساتھ بیورو سے متعلق معلومات بھی شامل ہیں۔ اس قسم کا سکور کارڈ کریڈٹ بیورو سے حاصل کردہ کریڈٹ سکور کے ساتھ انسٹی ٹیوٹ کے اندرونی مقاصد کے لیے متبادل کریڈٹ سکور کے طور پر بھی استعمال ہوتا ہے۔ اس قسم کا سکور کارڈ بینک کے سب سے قیمتی گاہکوں کی شناخت کے لیے بھی استعمال ہوتا ہے۔ کلیکشن اسکور کارڈ-یہ واجب الادا رقم جمع کرنے کے لیے مختلف حکمت عملیوں پر صارفین کے ردعمل کی پیش گوئی کے لیے استعمال ہوتا ہے۔ یہاں شامل ڈیٹا رویے کے اسکور کارڈ سے ملتا جلتا ہے۔ جب کوئی بینک اپنے گاہکوں کو قرض دینے کا فیصلہ کرتا ہے یا اگر وہ اپنے موجودہ گاہکوں کو قرض دینے کا فیصلہ کرتے ہیں، تو انہیں ان گاہکوں کے آرام سے قرض کی رقم ادا کرنے کے امکانات کا اندازہ لگانے کی ضرورت ہوگی۔ یہاں یہ غور کرنا ضروری ہے کہ گاہکوں کے حالات بھی وقت کے ساتھ بدل سکتے ہیں اور اپنے گاہکوں کے ساتھ اچھے تعلقات برقرار رکھنے کے لیے بینک کو مناسب مدد فراہم کرنے کی ضرورت ہوگی۔ تنظیم کے لیے یہ ضروری ہے کہ وہ ان کھاتوں کی شناخت کرے اور انہیں ترجیح دے جنہیں جمع کرنے کی ضرورت ہے کیونکہ یہ خراب قرض پر قابو پانے میں اہم کردار ادا کرتا ہے۔ مواصلات کے لیے تعدد اور چینل کا فیصلہ کرنا گاہکوں کے ساتھ منصفانہ سلوک میں توازن پیدا کرنے میں مشکل ہو سکتا ہے۔ یہ سکور کارڈ ان گاہکوں کی شناخت کرنے میں مدد کرتا ہے جنہیں کم تعامل کی ضرورت ہوتی ہے۔ کلیکشن اسکور کارڈ استعمال کرنے کے کچھ فوائد ایک ہموار اور موثر کلیکشن کا عمل تشکیل دینا، جذبات کو ٹھیس پہنچائے بغیر صارفین کو بہتر تجربہ پیش کرنے کی صلاحیت، اور بازیابی کی شرحوں کو بہتر بنانا ہیں۔ کریڈٹ اسکورنگ میں پیش رفت نائم صدیقی نے اسکور کارڈز کے بڑھتے ہوئے استعمال اور ان عملوں کے بارے میں کچھ اہم نکات پر تبادلہ خیال کیا ہے جو ماضی بمقابلہ اب میں استعمال ہوتے تھے۔ اسکور کارڈ کے استعمال میں اضافہ کرنے والے کچھ نکات میں شامل ہیں: گورننگ باڈیز کے ذریعے قواعد و ضوابط کی سطح میں اضافہ۔ سکور کارڈ تیار کرنے کے لیے اوپن سورس اور بہتر سافٹ ویئر انٹرنیٹ پر معلومات/تعلیمی مواد میں اضافہ۔ اپنی مرضی کے مطابق کسٹمر کا تجربہ بنانے کی صلاحیت۔ سالوں کے دوران ہارڈ ویئر اور پروسیسنگ پاور میں بہتری۔ روایتی اپروچ فائل سورسنگ میں گاہک سے تمام فزیکل دستاویزات کا مجموعہ شامل ہوگا۔ بینک اسٹیٹمنٹ، انکم ٹیکس دستاویزات وغیرہ جیسے دستاویزات۔ سب سے پہلے جمع کیا جائے گا۔ قرض افسر ان تمام دستاویزات کو لے گا اور فیصلہ کن تشخیص کرے گا۔ اس کے بعد تمام دستاویزات کی دستی تصدیق کی جائے گی۔ بینک سے کسی کو گاہک کے مخصوص مقام پر جانے کی ضرورت ہوگی تاکہ اس بات کی تصدیق کی جا سکے کہ آیا وہ شخص واقعی وہاں رہتا ہے اور اس تناظر میں ان کے ساتھ کریڈٹ پر بھی بات چیت کرے گا۔ ماضی میں کوئی کریڈٹ بیورو یا کریڈٹ سکور کارڈ نہیں تھے جس کی وجہ سے فیصلہ سازی کا پورا عمل دستی طور پر کیا جاتا تھا۔ اس عمل کی وجہ سے، لون آفیسر کو لون کی درخواستیں مکمل کرنے میں زیادہ وقت لگے گا جس کے نتیجے میں تکمیل کے لیے ٹرن اراؤنڈ کا وقت کم ہو جائے گا۔ موجودہ نقطہ نظر ان دنوں تمام مطلوبہ فائل سورسنگ یا کاغذی کارروائی بینک کے ویب پورٹل پر آن لائن جمع کرنے کی ضرورت ہے۔ اب فزیکل پیپرز نہیں ہیں کیونکہ سب کچھ ڈیجیٹل ہے۔ یہ فائلیں عام طور پر پی ڈی ایف ہوتی ہیں۔ اس سے پہلے، آمدنی کی تشخیص دستی طور پر لون آفیسر کے ذریعے کی جاتی تھی۔ آج کل ایسا سافٹ ویئر موجود ہے جو صارفین کے بینک کے بیانات کو پڑھتا ہے اور خود بخود ان کی آمدنی کی تصدیق کرتا ہے۔ فیلڈ وزٹ کے بجائے ڈیجیٹل کسٹمر پروفائل کو بھی چیک کیا جاتا ہے۔ کریڈٹ بیورو کی موجودگی کی وجہ سے گاہک کے بارے میں بہت سی معلومات دستیاب ہو سکتی ہیں۔ اگر گاہک کی کسی قسم کی بینکنگ ہسٹری ہے جو بیورو سے حاصل کی جا سکتی ہے۔ کریڈٹ سکور کارڈ ماڈل گاہک کی قرض کی درخواست کو قبول یا مسترد کرنے کے لیے استعمال ہوتے ہیں۔ گاہک ویب پورٹل پر ہی اپنا فیصلہ آن لائن دیکھ سکیں گے۔ چونکہ فیصلہ سازی کا زیادہ تر عمل اب آن لائن ہے، اس لیے تبدیلی کے وقت کو بڑھاتے ہوئے بہت سی مزید درخواستوں پر کارروائی کی جا سکتی ہے۔ یہ بھی دیکھیں کہ کریڈٹ سکور ریاستہائے متحدہ میں کریڈٹ اسکورنگ سسٹم پر تنقید کنزیومر کریڈٹ رسک کریڈٹ بیوروز: میجر یو ایس بیوروز: ڈن اینڈ بریڈ اسٹریٹ ایکوی فیکس ایکوی فیکس ٹرانس یونین میجر کینیڈین بیوروز: ایکوی فیکس ٹرانس یونین میجر یوکے بیوروز: ایکوی فیکس ایکوی فیکس ایکوی فیکس ٹرانس یونین میجر انڈین بیوروز: CIBILEQIFXperianHighmark حوالہ جات کریڈٹ اسکورنگ