В эпоху больших данных скорость и точность принятия решений во многом зависят от того, как быстро мы умеем анализировать информацию. Скоринговые системы – это как раз те технологии, которые превращают разрозненные массивы данных в понятный цифровой балл риска. На портале scoring.ru можно наглядно увидеть, как такие решения работают в разных отраслях: от кредитования и страхования до HR-подбора персонала.

ЧТО ТАКОЕ СКОРИНГ И КАК ОН РАБОТАЕТ

Это количественная модель, которая присваивает объекту или событию интегральную оценку: чем выше балл, тем ниже вероятность негативного исхода (невозврата кредита, страхового мошенничества, токсичности сотрудника и т. д.).

Сбор данных:

• финансовые показатели;
• социально-демографическая информация;
• поведенческая статистика;
• сведения из открытых источников и кредитных бюро.

Полученные данные приводятся к единому формату, устраняются дубликаты, заполняются пропуски.

При построении модели используются методы логистической регрессии, градиентного бустинга, нейросетей. Итоговый score выражается, как правило, на шкале 0-1000 или 0-100.

В зависимости от пороговых значений принимается решение: одобрить кредит, предложить повышенную франшизу, пригласить кандидата на следующий этап собеседования и т.п.

СФЕРЫ ПРИМЕНЕНИЯ СКОРИНГА

КРЕДИТОВАНИЕ

Розничные банки используют поведенческий скоринг для определения лимитов по кредитным картам. МФО автоматизируют выдачу онлайн-займов: решение принимается за 1-2 минуты.

СТРАХОВАНИЕ

Анализ истории ДТП и стиля вождения (телематические устройства) формирует персональный страховой тариф. Скоринг убытков помогает обнаруживать мошеннические схемы при выплатах.

HR-ПОДБОР

Предиктивный скоринг оценивает вероятность текучести кадров, адаптационный потенциал и продуктивность соискателя. Алгоритмы учитывают soft skills: коммуникабельность, эмоциональную устойчивость, склонность к соблюдению регламентов.

E-COMMERCE

Оценка покупателя по поведенческим паттернам (скоринг транзакций) снижает долю возвратных платежей и chargeback. Онлайн-магазины динамически корректируют способы доставки и предоплаты на основе рискового балла.

БУДУЩЕЕ СКОРИНГА: ОТ BIG DATA К EXPLAINABLE AI

Тенденции:

• Explainable AI – модели становятся «прозрачными», чтобы регуляторы и клиенты понимали логику решений;
• Real-time скоринг – оценка риска прямо в момент транзакции или обращения клиента;
• Edge-scoring – перенос вычислений ближе к устройству (например, датчики IoT оценивают риск локально).

Скоринговые технологии превратились из вспомогательного инструмента в ключевой элемент риск-менеджмента. Они ускоряют процессы, снижают издержки и повышают точность прогнозов.

АО «БКИ СБ»

ИНН 7708429953

ККТУ 6.1.1

2VfnxxCgZzp