Заказчики: Банк Зенит Москва; Финансовые услуги, инвестиции и аудит Подрядчики: Национальное бюро кредитных историй (НБКИ) Продукт: НБКИ Сигнал 2.0Дата проекта: 2016/01 — 2016/04
|
1 августа 2016 года компания НБКИ сообщила о разработке "Банком Зенит" методики повышения качества принятия кредитных решений.
Итог проекта
Эксперты разработке "Банка Зенит" разработали методику повышения точности оценки риска в розничном кредитовании, основанную на совместном использовании данных из регулярных исследований Национального бюро кредитных историй (НБКИ) о долговой нагрузке российских частных заемщиков и скоринга бюро НБКИ.
Одновременное использование индустриального скоринга и показателя текущей долговой нагрузки (DTI) позволяет активизировать работу банка с розничными заемщиками при одновременной минимизации кредитных рисков. Это также повышает доступность кредитных предложений "Банка Зенит" для добросовестных заемщиков, которые могут рассчитывать на положительное решение при обращении за заемными средствами.
![]() | Банк ЗЕНИТ постоянно работает над улучшением своих скоринговых процедур и моделей, т.к. заинтересован в привлечении ответственных и добросовестных заемщиков. Разработанная нашими специалистами методика в случае ее дальнейшего тестирования и внедрения позволит розничным банкам более объективно оценивать долговую нагрузку заемщиков и не допускать ее запредельное значение, повышающее вероятность дефолта по всем кредитам, в том числе и нашего Банка. Михаил Помазанов, начальник Управления показателей кредитных рисков, рисков малых предприятий и розничных продуктов "Банка Зенит" | ![]() |
![]() | Индикаторы долговой нагрузки – уникальные показатели розничного кредитования, которые характеризуют «закредитованность» и зависимость частных экономик от кредитных средств. При этом, они применимы не только к каждому конкретному гражданину, но и к целым сегментам заемщиков. Учет новых данных позволяет кредиторам не только оградить себя от заемщиков с высокой вероятностью дефолта, но и повысить активность в работе с новыми сегментами потенциальных клиентов. | ![]() |