Сервис моментальных онлайн-займов СМСфинанс компании «Гефест-МСК» будет оценивать кредитные риски с помощью скоринга бюро НБКИ

Компания «Гефест-МСК» приступила к использованию скоринга бюро Национального бюро кредитных историй (НБКИ) для оценки кредитного риска и принятия решения по выдаче займа. Модель скоринга бюро разработана мировым лидером в области прогнозной аналитики - компанией FICO.
Благодаря внедрению скоринга бюро НБКИ кредитные решения будут приниматься практически моментально с прогнозируемым риском. Это позволит компании управлять кредитной политикой в строгом соответствии с планами развития, а клиентам получать удобные кредитные продукты исходя из объективных данных по их потребностям и возможностям обслуживания обязательств.
«Мы протестировали скоринговую модель FICO v 3.0 на собственной клиентской базе и получили лучшие результаты среди отраслевых решений по стабильности работы и по прогнозной силе, — сообщает Генеральный директор «Гефест-МСК» Александр Артемов. – Использование скоринга бюро НБКИ даст нам возможность быстрого развития, так как не требует существенных затрат на инфраструктуру, но дает полное понимание рисков».
«Скоринг бюро НБКИ – оптимальное решение для кредиторов, работающих в секторе необеспеченного кредитования, — говорит директор по маркетингу НБКИ Алексей Волков. – Модель проста при интеграции в кредитный процесс, показывает стабильно высокие результаты на протяжении многих лет, учитывает более 100 прогнозных характеристик и дает возможность сотням российских кредиторов развивать розничное кредитование с прогнозируемым риском».
«Третья версия скоринга бюро выпущена весной 2014 года, — говорит директор по скорингам FICO Елена Конева. – В модели учтены все изменения в кредитном поведении российских заемщиков, вплоть до анализа кредитных историй членов домохозяйств заемщика. Возможности модели позволяют применять ее как на входящем потоке, так и на существующих счетах, что расширяет сферу применения от первичного анализа кредитной заявки до управления процессом взыскания на ранних этапах задолженности. Для микрофинансирования модель удобна не только высокими предсказательными способностями, но и простотой валидации и анализа причин, оказавших наибольшее влияние на итоговый рейтинг клиента».