Scoring kredytowy - jak banki oceniają ryzyko

Szczegółowa analiza systemów scoringu kredytowego - metodologie oceny ryzyka, modele statystyczne, zmienne scoringowe oraz praktyczne zastosowania w procesach decyzyjnych banków.

1. Wprowadzenie do scoringu kredytowego

Scoring kredytowy to numeryczna metoda oceny ryzyka kredytowego, która wykorzystuje modele statystyczne do przewidywania prawdopodobieństwa niespłacenia kredytu przez kredytobiorcę. System ten stanowi fundament nowoczesnego zarządzania ryzykiem kredytowym w bankach, umożliwiając obiektywną i szybką ocenę wiarygodności finansowej klientów.

1.1. Definicja i podstawowe założenia

Credit scoring opiera się na następujących zasadach:

1.2. Historia rozwoju

Ewolucja systemów scoringowych:

2. Typy modeli scoringowych

2.1. Application Scoring

Ocena ryzyka w momencie składania wniosku kredytowego:

2.2. Behavioural Scoring

Monitorowanie zachowań klientów w trakcie spłaty kredytu:

2.3. Collection Scoring

Optymalizacja procesów windykacyjnych:

2.4. Propensity Scoring

Modele skłonności do zakupu produktów:

3. Metodologie modelowania

3.1. Regresja logistyczna

Klasyczna metoda modelowania w scoringu kredytowym:

3.2. Drzewa decyzyjne

Algorytmy bazujące na regułach decyzyjnych:

3.3. Machine Learning

Zaawansowane techniki uczenia maszynowego:

4. Zmienne scoringowe

4.1. Dane demograficzne

Charakterystyki społeczno-demograficzne klienta:

4.2. Dane finansowe

Informacje o sytuacji finansowej kredytobiorcy:

4.3. Dane z biur kredytowych

Informacje z BIK, BIG i innych rejestrów:

4.4. Dane behawioralne

Wzorce zachowań finansowych klienta:

5. Proces budowy modelu scoringowego

5.1. Definicja populacji i target variable

Pierwszy etap modelowania:

5.2. Przygotowanie danych

Data preparation i feature engineering:

5.3. Selekcja zmiennych

Wybór optymalnego zestawu predyktorów:

5.4. Walidacja i testowanie

Ocena jakości i stabilności modelu:

6. Miary jakości modeli scoringowych

6.1. Discrimination measures

Miary zdolności rozróżniania dobrych i złych klientów:

6.2. Calibration measures

Miary jakości kalibracji modelu:

6.3. Stability measures

Miary stabilności modelu w czasie:

7. Implementacja i zarządzanie modelami

7.1. Model governance

Ramy zarządzania modelami w organizacji:

7.2. Model monitoring

Bieżące monitorowanie performance modeli:

7.3. Model refresh strategies

Strategie odświeżania modeli:

8. Zastosowania praktyczne

8.1. Automatyczne podejmowanie decyzji

Wykorzystanie scoringu w procesach decyzyjnych:

8.2. Risk-based pricing

Cenowanie produktów w oparciu o ryzyko:

8.3. Portfolio management

Zarządzanie portfelem kredytowym:

9. Regulacje i compliance

9.1. Wymogi regulacyjne

Kluczowe regulacje wpływające na scoring:

9.2. Model validation

Walidacja modeli zgodna z wymogami regulacyjnymi:

9.3. Explainable AI

Interpretowalność modeli dla celów regulacyjnych:

10. Trendy i przyszłość scoringu

10.1. Alternative data

Nowe źródła danych dla modeli scoringowych:

10.2. Real-time scoring

Scoring w czasie rzeczywistym:

10.3. Embedded finance

Scoring w ekosystemach finansowych:

Metadane

Źródła