पैसा गिनना। क्रेडिट स्कोरिंग में मीट्रिक चुनना

जब आपके पास उधारकर्ता के लिए किसी प्रकार की निर्णय लेने की प्रणाली होती है और आपको इसे सुधारने की आवश्यकता होती है, तो इस मामले में समस्या का क्लासिक बयान आमतौर पर ऐसा लगता है। "स्वीकृति कम किए बिना बकाया कम करें।" या: "देरी को बढ़ाए बिना अनुमोदन बढ़ाएँ।" यह इस सेटिंग में है कि स्कोरिंग स्कोर प्रस्तुत करने वाले विक्रेता अपने फैसले पेश करते हैं। स्कोरिंग सम्मेलनों में वही शब्द सुना जा सकता है, जहां इनडोर डेवलपर्स अपनी उपलब्धियों को प्रस्तुत करते हैं। दुर्भाग्य से, कोई भी विस्तार से नहीं बताता है कि वास्तव में शब्दों का देरी और अनुमोदन के स्तर से क्या मतलब है।

कार्य का सफल परिणाम निम्नानुसार प्रस्तुत किया गया है:



हम शब्दों में समझेंगे।

ओवरड्यू - जारी किए गए ऋणों की संख्या से विभाजित खराब ऋणों की संख्या।

स्वीकृति स्तर - प्राप्त आवेदनों की संख्या से विभाजित ऋण आवेदनों की संख्या।

क्या यह संभव है कि जब इस तरह के निर्माण में समस्या हल हो जाती है, तो मौद्रिक शब्दों में देरी अधिक हो जाती है?


स्कोरिंग की गुणवत्ता बड़ी और छोटी मात्रा में भिन्न हो सकती है। बड़ी मात्रा में धन के लिए आवेदन छोटी मात्रा के लिए आवेदन के लिए एक मॉडल से भी बदतर होगा। ऐसा मामला वास्तव में जीवन में मिल सकता है। लेख में विस्तार से बताया गया था



ऐसे में पैसों की देरी और भी खराब हो सकती है।

मान लीजिए कि हम पूरी तरह से बेवकूफ नहीं हैं, और तुरंत दोनों टुकड़ों और पैसे में देरी के लिए एक कार्यक्रम बनाया। और हमने विभिन्न स्लाइस में मॉडल की गुणवत्ता का विश्लेषण किया। और उन्हें यह निष्कर्ष मिल गया कि देरी टुकड़ों और पैसे दोनों में कम हो गई है। और मॉडल समान रूप से अच्छी तरह से बड़ी और छोटी मात्रा के लिए आवेदन करता है। हमने प्रॉफिटेबिलिटी चार्ट पर भी सुधार देखा।

लाभप्रदता - जारी की गई ऋण राशि, 100% से विभाजित सभी भुगतानों का योग । वित्तीय रिपोर्टों में, यह मूल्य ग्राहकों के कैलेंडर काउहर्ट पर बनाया गया है। कैलेंडर सहवास - एक महीने में ऋण प्राप्त करने वाले ग्राहकों का एक समूह। डायनेमिक्स में पैदावार चार्ट कैसा दिखता है।



एक्स अक्ष - ऋण जारी होने के बाद के दिनों की संख्या। हम देखते हैं कि ऋण जारी होने के 90 वें दिन, अप्रैल कॉहोर्ट मार्च से आगे निकल जाता है। विलंब कम हुआ, लाभप्रदता बढ़ी। पुरस्कार हमारी जेब में पहले से ही है। हम अधिकारियों के कार्यालय में जाते हैं। हम कहते हैं: "नमस्ते, मैं पुरस्कार के लिए हूँ!"

क्या यह हो सकता है कि अनुमोदन का स्तर नहीं बदला है, देरी कम हुई है, लाभप्रदता बढ़ी है, और हम कम पैसा कमाते हैं?


गति और कटऑफ सीमा के साथ इसकी तुलना ऋण देने पर अंतिम निर्णय नहीं है। अंतिम निर्णय में क्रेडिट की मात्रा निर्धारित करना शामिल है जिसे जारी किया जा सकता है। आप ग्राहक द्वारा अनुरोध की तुलना में एक छोटी राशि को मंजूरी दे सकते हैं। या एक बड़ा। इस मामले में, अनुमोदन के स्तर को अब स्पष्ट रूप से व्याख्या नहीं किया जा सकता है जैसा कि हमने पहले किया था। अब स्वीकृति का स्तर मौद्रिक संदर्भ में प्रस्तुत किया जा सकता है। और टुकड़ों में अनुमोदन के स्तर तक, एक औसत जांच की अवधारणा को जोड़ा जाता है। आइए मौद्रिक शब्दों में अनुमोदन का स्तर बनाएं। यह आवेदन में अनुरोधित राशि के लिए अनुमोदित ऋण राशि का अनुपात है।



व्यवहार में, आप गति की मदद से न केवल देरी के स्तर को नियंत्रित कर सकते हैं। लेकिन यह भी ऋण राशि का निर्धारण करने की विधि का उपयोग कर। यह एक बहुत शक्तिशाली उपकरण है। हमने इस बात पर शोध किया कि किस तरह से कटौती करने से ग्राहकों के लिए समान जोखिम स्तर, समान गति के साथ गैर-वापसी प्रभावित होती है। नीचे एक ही मॉडल के लिए डिफ़ॉल्ट दर बनाम दर का एक ग्राफ है।



वाम - वांछित राशि को मंजूरी दी गई थी। सही - गति के आधार पर राशि में कटौती की गई थी। एक बार फिर, हम ध्यान दें - एक ही मॉडल पर दाएं और बाएं, समान गति पर रेखांकन। लेकिन त्वरित को अंतिम समाधान में परिवर्तित करना - ऋण की राशि का निर्धारण करना जिसे अनुमोदित किया जा सकता है, अलग-अलग तरीकों से किया गया था। यह चाल आपको एक ऐसी कंपनी में आने की अनुमति देती है जो देरी स्तर को कम करने के लिए संघर्ष कर रही है, दर के पत्राचार की एक तालिका और स्वीकृत राशि को 5 मिनट में लिखें, और आपको उसी दिन विलंब में कमी प्राप्त होगी।

हम ऐसी स्थिति का अनुकरण करते हैं जहां मॉडल समान रूप से बड़ी और छोटी मात्रा के लिए आवेदन करता है। टुकड़ों में अनुमोदन का स्तर बढ़ गया है। धन में अनुमोदन स्तर बढ़ गया है। टुकड़ों में देरी नहीं हुई है। पैसे में देरी का स्तर नहीं बढ़ा है। क्या अब ऐसी स्थिति हो सकती है जहाँ हम अभी भी कम कमाते हैं?


अनुमोदन का स्तर प्रतिपादन के स्तर के समान नहीं है। जब हम एक ग्राहक को ऋण स्वीकृत करते हैं, तो यह एक तथ्य नहीं है कि वह इसका उपयोग करेगा। जब हम अच्छे ग्राहकों के लिए राशि में कटौती करते हैं, तो वे स्वीकृत ऋण से इनकार कर देते हैं और किसी अन्य स्थान पर जाते हैं जहां वे वांछित राशि को तुरंत मंजूरी देंगे। क्लाइंट का बहिर्वाह है। और हम दो और संकेतक जोड़ रहे हैं - पिक-अप दर और वितरण का स्तर।

निकासी उन अनुमोदितों के बीच दिए गए ऋणों का प्रतिशत है। संवितरण का स्तर - प्राप्त आवेदनों की संख्या से विभाजित ऋणों की संख्या (इसी तरह, इसे मौद्रिक शर्तों में व्यक्त किया जा सकता है)।

ऋण की राशि के निर्धारण के लिए एक सख्त नीति के साथ मिलकर उच्च स्तर की स्वीकृति जारी करने के लिए आवेदनों के कम रूपांतरण का प्रभाव दे सकती है। प्राप्त आवेदनों की एक ही संख्या के साथ, कम पैसे जारी किए जाएंगे। हालांकि, देरी और अनुमोदन स्तर का प्रतिशत सिस्टम के पिछले संस्करण की तुलना में बेहतर दिखाई देगा।

मान लीजिए कि हमने इन सभी संकेतकों में सुधार किया है। लेकिन हम अभी भी नहीं समझ सकते हैं कि हम कितना कमाते हैं। लाभप्रदता दिखाती है कि कैसे भुगतान किए गए ऋण गैर-चुकाए गए ऋण को कवर करते हैं। यह मान प्रतिशत में परिलक्षित होता है। लेकिन एक लाख का प्रतिशत और 10 कोप्पेक का प्रतिशत अलग-अलग प्रतिशत है।

नतीजतन, हम उस विकल्प पर आए जहां हम अपने निर्णय लेने की प्रणाली के प्रदर्शन की पर्याप्त निगरानी कर सकते हैं। हमारे पास कई अलग-अलग ग्राफ़ और संकेतक हैं, लेकिन हम यह नहीं कह सकते हैं कि हम कितना कमाते हैं, हम एबी परीक्षा में मॉडल की तुलना नहीं कर सकते, क्योंकि हम उनकी गुणवत्ता को एक संख्या में व्यक्त नहीं कर सकते। और अंत में, सवाल का जवाब देने के लिए, क्या हम "अधिक पैसा कमाने" की कसौटी पर बेहतर या बदतर हैं।

आइए एक संख्या के साथ निर्णय लेने की प्रणाली की प्रभावशीलता को व्यक्त करने की कोशिश करें और दो प्रणालियों की तुलना करें। हमारे पास 4 संकेतक हैं जो बड़े पैमाने पर हमारे सिस्टम का वर्णन करते हैं। मुझे आपको याद दिलाना है कि संकेतक के आयाम में कमी क्या दिखती है:

चरण 1

• लाभप्रदता
  
• टुकड़ों में अनुमोदन का स्तर
  
• औसत जांच
  
• zabiraemost
  

चरण 2

• लाभप्रदता
  
• धन में अनुमोदन का स्तर = (टुकड़ों में अनुमोदन का स्तर * औसत जाँच)
  
• zabiraemost
  

चरण 3

• लाभप्रदता
  
• धन का स्तर जारी करना = इकाइयों में अनुमोदन का स्तर * औसत बिल * पिक-अप)
  

इस प्रकार, केवल 2 संकेतक बने रहे। लेकिन हमें कुछ एक अभिन्न संकेतक की आवश्यकता है, जो हमें वांछित मॉडल का आसानी से चयन करने की अनुमति देता है। क्या ऐसा कोई संकेतक है?


यह प्राप्त आवेदनों की संख्या से विभाजित, जारी की गई राशि को घटाकर ब्याज के साथ सभी भुगतानों का योग है। इस तरह के एक अभिन्न संकेतक में औसत बिल, टुकड़ों में अनुमोदन का स्तर, संग्रह का प्रतिशत और जारी करने के लिए आवेदन की मंजूरी का रूपांतरण शामिल है। समस्या हल हो गई है। हम इस संकेतक को देखते हैं, हम देखते हैं कि इसमें सुधार हुआ है, हम एक प्रीमियम के लिए जा रहे हैं।

क्या अब ऐसी स्थिति हो सकती है जहां एक आवेदन से बड़े राजस्व वाला मॉडल कम पैसा लाता है?


हम ग्राहक के पहले आवेदन और उसके पहले ऋण के संदर्भ में धन और लाभप्रदता पर विचार करते हैं। और हम क्षणिक हाशिए के सिद्धांत द्वारा निर्देशित हैं। हालांकि, यदि आप एक ग्राहक के साथ दीर्घकालिक संबंध बनाते हैं, तो आप न केवल इस ग्राहक से पहले ऋण से, बल्कि उसके बाद के अनुरोधों से भी कमा सकते हैं। फिर से प्रवेश और LTV (जीवन-समय-मूल्य) के लिए एक नए ग्राहक के रूपांतरण के रूप में ऐसी बात है। और यह हो सकता है कि एक आवेदन से आय की कसौटी पर सबसे अच्छा मॉडल लंबे समय में खराब हो सकता है, क्योंकि उच्च LTV के साथ कई ग्राहकों को स्वीप करेगा। यानी एक आवेदन के संदर्भ में, आप ग्राहकों का ऐसा सहयोग प्राप्त कर सकते हैं (एक ही गति / जोखिम के स्तर के साथ एक ग्राहक) जिसके लिए आवेदन पर वापसी आम तौर पर नकारात्मक है। नकारात्मक! लेकिन अगर आप 6 महीने के लिए इन ग्राहकों का निरीक्षण करते हैं, तो आप देख सकते हैं कि वे दूसरे या तीसरे मुद्दे पर अपने सहकर्मी के नकारात्मक लाभ को वापस कर रहे हैं। हमने व्यवहार में इस स्थिति का भी सामना किया।

इस प्रकार, उपज को पहले ऋण के संदर्भ में नहीं, बल्कि ग्राहक के सभी ऋणों के लिए 6 महीने के लिए प्रतिबिंबित किया जा सकता है।



यह स्पष्ट है कि कॉहोर्ट अनुदान 6 महीने के बाद भुगतान कर सकता है, इस तथ्य के बावजूद कि पहला ऋण -30% की उपज के साथ लाभहीन है। इस तरह की रणनीति मौलिक रूप से कटऑफ (अनुमोदन की सीमा) चुनने के दृष्टिकोण को बदल देती है।

हम आवेदन से नकारात्मक लाभप्रदता के साथ काम कर सकते हैं और 6-12 महीने की निश्चित अवधि के लिए भुगतान कर सकते हैं। व्यवहार में, पहले मुद्दे पर ऋणात्मक रिटर्न के साथ ऋण जारी करना संभव है। इस रणनीति के साथ, आवेदन से उच्च लाभप्रदता वाले मॉडल का विकल्प इष्टतम नहीं है। अब चयन मानदंड संकेतक है - 6 महीने तक कॉहोर्ट से अधिकतम उपज। मॉडल इष्टतम हो जाता है, जो 6 महीने तक कॉहोर्ट के भीतर एक बड़ा कुल LTV देता है। आवेदन से कम लाभप्रदता वाले एक मॉडल का विकल्प, लेकिन एक बड़ा LTV, लंबे परीक्षण समय के कारण लगभग असंभव है। हम छह महीने या एक साल में एक बड़ा एलटीवी देखने की उम्मीद में सबसे खराब मॉडल पर यातायात का एक छोटा सा हिस्सा डाल सकते हैं। हालाँकि, इसके लिए उसे टुकड़ों में अनुमोदन का उच्च स्तर होना चाहिए। इस मॉडल के एबी टेस्ट में भाग लेने वाले ग्राहकों को रूटिंग प्रदान की जानी चाहिए। साथ ही, अगर छह महीने या एक साल के बाद यह स्पष्ट हो जाता है कि LTV हमारे लिए अधिक महत्वपूर्ण है और हम सभी ट्रैफ़िक को सर्वश्रेष्ठ LTV मॉडल में बदलना चाहते हैं, यह आवश्यक है कि मॉडल की गुणवत्ता समय के साथ स्थिर हो और मॉडल इस समय "खराब न हो"। हालांकि, वर्ष के दौरान आपके पास एलटीवी के बारे में चिंता किए बिना, आवेदन से लाभप्रदता द्वारा मॉडल को पंप करने का समय हो सकता है। ऐसे गतिशील बाहरी और आंतरिक स्थितियों में - आंतरिक विकास, नए उत्पाद, नए मॉडल, कानून में बदलाव, एलटीवी केवल संदर्भ के लिए रिपोर्टिंग बन जाता है। हम इसे सर्वश्रेष्ठ मॉडल का चयन करने के लिए एक संकेतक के रूप में उपयोग नहीं कर सकते हैं।

निष्पक्षता में, यह जोड़ने योग्य है कि यह योजना खर्चों को ध्यान में नहीं रखती है। जिसमें ऋण वसूली सेवा और यातायात को आकर्षित करने की लागत शामिल है। ये पैरामीटर देरी के स्तर, अनुमोदन के स्तर, एक दोहराने में एक नए ग्राहक के रूपांतरण और औसत जांच पर निर्भर हो सकते हैं।

दिमित्री गोरेलोव
टेलीग्राम: डेटाटांटा