Modele demande de credit banque

Le terme inférence de rejet décrit la question de savoir comment traiter le biais inhérent lorsque la modélisation est basée sur un jeu de données de formation composé uniquement de ces candidats précédents pour lesquels la performance réelle (Good Credit vs Bad Credit) a été observée; Cependant, il y a probablement un autre nombre significatif de demandeurs précédents, qui avaient été rejetés et pour lesquels la «performance de crédit» finale n`a jamais été observée. La question est, comment inclure ces candidats précédents dans la modélisation, afin de rendre le modèle prédictif plus précis et robuste (et moins biaisé), et applicable aussi à ces personnes. Credit Xpert Credit score — il a été développé pour aider les entreprises à approuver de nouveaux comptes candidats. Il inspecte les rapports de crédit pour les moyens d`augmenter son score rapidement ou de détecter de fausses informations. En améliorant ces scores, cela devrait conduire à plus d`approbation de prêt pour les clients. La notation de crédit est l`ensemble des modèles de décision et leurs techniques sous-jacentes qui aident les prêteurs dans l`octroi du crédit à la consommation. Ces techniques déterminent qui va obtenir le crédit, combien de crédit ils devraient obtenir, et quelles stratégies opérationnelles amélioreront la rentabilité des emprunteurs aux prêteurs. En outre, ils aident à évaluer le risque de prêt. La notation de crédit est une évaluation fiable de la solvabilité d`une personne puisqu`elle est basée sur des données réelles. La notation de crédit est peut-être l`une des applications les plus «classiques» pour la modélisation prédictive, pour prédire si le crédit étendu à un demandeur entraînera vraisemblablement des profits ou des pertes pour l`institution prêteuse. Il existe de nombreuses variantes et complexités quant à la façon dont le crédit est exactement étendu aux particuliers, aux entreprises et à d`autres organisations à des fins diverses (achat de matériel, d`immeubles, d`Articles de consommation, etc.) et en utilisant diverses méthodes de crédit ( carte de crédit, prêt, plan de paiement différé). Mais dans tous les cas, un prêteur fournit de l`argent à une personne ou une institution, et s`attend à être remboursé dans le temps avec des intérêts proportionnels au risque de défaut.

Une fois qu`un bon modèle (régression logistique) a été finalisé et évalué, la décision doit être prise où placer les valeurs seuils pour l`extension ou le refus de crédit (ou lorsque de plus amples renseignements doivent être demandés au déposant pour étayer la demande). La façon la plus simple de faire ceci est de prendre comme une coupure le point où la plus grande séparation entre le bon crédit et les cas de mauvais crédit est observée dans l`échantillon de hold-out, et peut donc être attendue. Cependant, de nombreuses autres considérations entrent généralement dans cette décision. Les scores de crédit permettent aux consommateurs d`accéder aux prêts personnels et d`aider les institutions financières à contrôler l`attribution des risques et des coûts à leurs clients. Les entreprises peuvent mieux exécuter des transactions avec les clients lorsqu`elles ont accès à des informations objectives pour l`évaluation de la solvabilité d`un client. Poids extrêmement faible: crédit disponible (3%) — c`est le montant de crédit que vous avez à votre disposition pour l`utiliser. Gardez à l`esprit que le modèle VantageScore est utilisé par Credit Karma, un service qui fournit votre pointage de crédit gratuit et le rapport, ainsi que la surveillance du crédit et des conseils.