[Financial Express]借金に対するあなたの態度を示すことができる簡単な数字を想像してください。もっと重要なのは、過去の悪い行動を反映し、将来の良好な行動を生涯にわたる財務的アイデンティティーで強制する、消去不能なマークです。わが国では一般的ではないが、先進国では貸し手にとって最も重要な意思決定ツールである。また、雇用主は、この番号を使用して将来の従業員についての決定を行うことができます。
概念はクレジットスコアリングです。潜在顧客のリスクを測定するためのクレジットスコアリング手法の導入により、貸し手はリスクセグメンテーションに基づいて顧客の貸出条件やサービスを差別化することができます。これは、支出や回収の業務効率を高める可能性を広げます。クレジットスコアは、貸し手が融資を承認するかどうか、および提供するローンの種類を決定する際に役立つ番号です。
クレジットスコアリングシステムの成功は、積極的な管理、定期的なモニタリング、定期的な調整に依存します。これは、情報に基づいて訓練され、設備の整った銀行員に大きく依存します。これは、貸し手が意思決定に迅速に対応できるようにします。高いクレジットスコアはあなたにクレジットの価値があるとみなし、低いクレジットスコアはあなたがそうでないことを示唆します。
したがって、先進国では、あなたのクレジットスコアはあなたの全体的な財務健全性の重要な部分であり、良いクレジットスコアを持つことはお金を節約するのに役立ちます。実際、あなたのクレジットスコアは、個人ローン、自動車ローン、または住宅ローンの決定要因となる可能性があります。
クレジットスコアは、300から900のスコアリングの3桁の番号付けシステムであり、スコアが高いほど借り手の方が優れています。それは貸し手が返済する可能性を評価するために使用できる単純な数値です。各ローン申請者に90分を費やす代わりに、スコアの生成にはかなりの労力がかかります。
もともと、与信承認の決定は、単に借り手の申請書の詳細を分析するだけで、純粋に批判的なアプローチによって行われました。意思決定者は顧客の5Cに焦点を当てました：
*文字：借り手の性格、すなわち評判、正直などを測定します。
*資本：借り手の資産と負債の差額を測定する
*能力：借り手の義務（就労状況、所得など）を遵守する能力を測定します。
*担保：デフォルトの場合に使用する担保を測定する
*条件：借り手の状況、すなわち市況、競争圧力などを測定する
クレジット・スコアリングに対するこの専門家ベースの判断主義的態度は、限られた情報とデータが利用できない新興市場銀行によって広く使用されていることに言及する価値がある。クレジットスコアリングモデルは、申請書から得られた重要な特徴を評価して、リスクの高い借り手の集計またはスコアの範囲を特定します。これらの重みは、特性値とデフォルト動作との間の関係に従って決定される。
借り手のプロフィール、彼の教育的背景、勤続年数、扶養家族数、収入、貯蓄、その他の資産、購入する財産などは、貸し手が調べる要因です。
現在、開発途上国の多くの雇用者は、潜在的な従業員、特に金融サービス会社の信用度を熟読し始めている。前述したように、多くの人は、信用報告書を人格の反映とみなし、その人物を読むことを試みます。
伝統的に、FICO（フェア・アイザック・コーポレーション）スコアは、住宅ローンや自動車ローンなどの重要なローンに使用される最も人気のあるスコアです。しかし、これは徐々に変化しています。 FICOのクレジットスコアは、あなたの負債の額、過去の返済方法などを調べます。スコアは300から850の間にあり、次のコンポーネントで構成されています。
*支払い履歴の35％ - 支払いを逃したのか、デフォルトでローンしたのですか？
*金額の30％ - お支払いはいくらですか？
*クレジットの長さの15％ - あなたに新しいものを借りていますか？
*新しいクレジットの10％ - あなたは最近の過去に多数のローンを申請しましたか？
*クレジットの種類については10％ - 異なる種類の債務の健全な組み合わせがありますか？
FICOスコアは、あなたのクレジットレポートのさまざまなクレジットデータから計算されます。このデータは、上記のように5つのカテゴリーに分類され、信用報告書からの肯定的および否定的情報を考慮する。後払いはスコアを下げるが、時間内に支払いを行うという実績を確立または再設定するとスコアが上がる。
これらの密接に関連した用語の交換可能な使用のために、用語クレジットスコア、信用報告書と信用格付けの間に混乱がしばしばあります。 3つの用語は、以下のように区別することができます。
クレジットスコアリングの前に、貸し手は、支払い履歴、口コミや家庭訪問などの要因に基づいて見込客を評価しました。キャラクターベースの意思決定は、そのプロセスの一部でした。これらの評判に基づく定性的評価は、今やクレジットスコアと呼ばれる深いデータ分析に基づいて定量的な評価に進化しました。
最終的に、貸し手はスコアリングシステムを開発しましたが、それは人間の感情と判断には依然として不安定で依然として依存していました。他の人を判断するときに真に公平になることは信じられないほど難しいので、真に公正なシステムを作るために何かをしなければならなかった。
1950年代、エンジニアのビルフェアと数学者のアール・アイザックは、最初はフロップだった自動採点システムを作成しました。彼らはそれを改良し続け、技術とコンピュータを使ってFICOスコアになったものを作り続けました。その後、彼らは米国および世界の銀行や小売業者に信用スコアリングのアイデアを売却した。
1970年に採択された公正な信用報告法は、どのような情報が収集され、何が報告され、どのくらいの期間、どのように消費者が信用報告書の写しを入手できるかに関する規制システムを作り出した。データはより標準化され、精度が向上しました。
当初、クレジット・スコアは1950年代に開発されたが、1970年代から90年代にかけてはるかに一般的になった。
インドには、インド準備銀行が認可した4つの信用情報会社があります。その後、2010年にはエクスペリアン、エクイファクス、ハイマークにRBIのライセンス情報が提供され、信用情報会社として運営されました。
中国の中央銀行は、ソーシャルネットワーキング大手テンセント、ピンググループ、アリババの系列会社を含む8社を対象に、消費者信用格付け業務を確立した。 ゴマクレジットという名前の別の会社は、消費者と小企業の両方を評価することができます。
カナダでは、信用度は金融業界のバックボーンとみなされます。最近では、信用調査機関によって収集されたデータが、潜在的な賃借人、雇用申請者、さらにはロマンチックなパートナーの決定に使用されているため、貸付スコアを超えています。
米国、英国、ヨーロッパの先進国の銀行は、成功率の高いクレジットスコアリング手法を使用しています。一方、開発途上国の銀行顧客の信用や通貨履歴に関する適切なデータと信頼できる情報がないと、クレジット・スコアリングが処理しにくくなる可能性があります。開発途上国の中には、既に先進国が設計したクレジットスコアリングシステムを使用しており、その多くは独自のクレジットスコアリングシステムを作成しています。しかし、住宅ローン、クレジットカード、個人ローンなどの小さな金融分野では、クレジットスコアリングが効果的に実践されていません。
バングラデシュにおける自動クレジットスコアリングシステムの統合は、経済だけでなく金融セクターにも利益をもたらすことが期待されている。さらに、わが国では、中小企業（SME）は、新しい市場機会と成長の可能性に柔軟に対応できるため、革新と雇用の重要な源泉と考えられています。途上国の多くは、すでに経済発展のためのツールとして自動クレジットスコアリングを実践し始めています。
実際には、融資承認手紙を発行する前に、信用審査員がさまざまな機関からの報告を待つため、任意のローンの処理には基本的な時間がかかります。手持ちの信用報告書を持っていても、処理時間は長くなりません。ほとんどの貸し手はもう一度信用調査を行います。
自動化されたローン申請とスコアカードを活用することの最大の利点は、新しいアプリケーションを評価する時間の短縮です。今日の非常に競争の激しいクレジット市場では、アプリケーションをリアルタイムでスクリーニングしてスコアリングすることが不可欠です。このシステムを使用することの別の重要な利点は、そのシンプルさにあります。スコアカードは、調べ、理解し、分析し、監視するのが非常に簡単です。アナリストは、スコアカードを信用リスク管理のための有効な手段にする統計やプログラミングの深い知識を持たずにこれらの機能を実行することができます。最後に、これらのスコアカードの開発プロセスは非常に透過的で、あらゆる規制要件を容易に満たすことができます。
自動ローン申請システム
信用リスクを評価する能力の欠如は、銀行が中小企業や消費者への融資を拡大するための主要な障害となっている。バングラデシュにおけるほとんどの銀行の貸付は担保されていますが、小口の借り手は通常十分な担保が不足しているため、担保なしで正確な信用評価が必要です。
良いニュースは、変化が来ており、それは速く来ているということです。新しいデータソースの登場により、以前は不可能だった方法で信用力を評価することができたため、革新的な新規貸出のスタートアップが行われます。
ますます多くのトランザクションやインタラクションがオンラインやモバイルデバイスで行われるようになって、消費者はオープンな方法で数千のデータポイントを生成しています。このデータは、しばしば消費者が共有することが容易であり、信用力のより包括的なプロファイルを提供し、引受アルゴリズムによってほぼ即座に評価することができる。
オンライン・ローン・アプリケーションとスコア・ベースの貸出システムを導入することで、フィンテクフ（金融技術）の将来を見据えた金融システムへのスムーズな移行を確実にすることができます。
アブドゥル カダーさんは副社長です
kader_brc@yahoo.com
Bangladesh News/Financial Express 20180516
http://today.thefinancialexpress.com.bd/views-reviews/a-number-that-can-reflect-financial-etiquette-1526390200/?date=16-05-2018
関連
