| REKLAMA |
 |
Scoring (lub „credit-scoring”) jest punktową metodą oceny ryzyka kredytowego związanego z danym kredytobiorcą (wiarygodność klienta), polegającą na obiektywnym przypisywaniu określonym cechom zawartym we wniosku kredytowym punktów, które po zsumowaniu stanowią miarę ryzyka (definicja własna autora na podstawie literatury przedmiotu).
Scoring opiera się na metodach statystycznych, dzięki którym można przewidzieć prawdopodobieństwo wystąpienia pewnego zdarzenia w przyszłości. Głównym punktem zainteresowania jest osoba potencjalnego kredytobiorcy i cała analiza skupia się ściśle na ocenie jego cech świadczących o zdolności do spłaty kredytu i skłonności do regulowania zobowiązań.
Jak działa scoring w Banku
Klient zainteresowany uzyskaniem kredytu wypełnia wniosek kredytowy dla wybranego produktu kredytowego. Dane z wniosku rejestrowane są w systemie informatycznym, który wspomaga proces obsługi wniosków kredytowych w Banku. Podczas przetwarzania wniosku następuje weryfikacja danych oraz zapytanie o automatyczną rekomendację kredytową kierowaną do silnika decyzyjnego. Silnik decyzyjny wykonuje zdefiniowany w postaci reguł przetwarzania algorytm scoringowy: gromadzi dodatkowe informacje z dostępnych źródeł (np. Biuro Informacji Kredytowej SA, bazy niesolidnych klientów oraz dowodów zastrzeżonych – MIG BR, MIG DZ), wyznacza wskaźniki, określa przydział do klas ryzyka oraz wylicza ocenę punktową w oparciu o karty scoringowe.
Schemat systemu scoringowego.
Karta scoringowa przypisuje poszczególnym cechom wniosku i ich atrybutom odpowiednie wagi. Karta scoringowa oraz reguły przetwarzania, oceny i wyznaczania rekomendacji są konstruowane na podstawie strategii biznesowej Banku oraz danych historycznych zgromadzonych w Banku (np. hurtownia danych). Poniżej zamieszczono przykład skróconej i uproszczonej karty scoringowej.
| Charakterystyki i ich atrybuty | Wagi |
| 1. Zawód lub charakter pracy klienta | |
| profesjonalista lub członek kadry kierowniczej | 10 |
| robotnik wykwalifikowany | 8 |
| pracownik biurowy | 7 |
| student | 5 |
| robotnik niewykwalifikowany | 4 |
| pracownik pracujący w niepełnym wymiarze czasu | 2 |
| 2. Status mieszkaniowy |
|
| właściciel domu | 6 |
| najemca domu lub mieszkania | 4 |
| mieszkający przy rodzinie | 2 |
| 3. Ocena wiarygodności kredytowej |
|
| bardzo dobra | 10 |
| przeciętna | 5 |
| brak danych | 2 |
| niska | 0 |
| 4. Długość okresu zatrudnienia na obecnym stanowisku |
|
| więcej niż rok | 5 |
| rok lub mniej | 2 |
| 5. Długość okresu zamieszkania pod obecnym adresem |
|
| więcej niż rok | 2 |
| rok lub mniej | 1 |
| 6. Telefon w domu lub mieszkaniu |
|
| Tak | 2 |
| Nie | 0 |
| 7. Liczba osób pozostających na utrzymaniu podawana przez klienta |
|
| Nikt | 3 |
| Jedna | 3 |
| Dwie | 4 |
| Trzy | 4 |
| więcej niż trzy | 2 |
| 8. Prowadzone rachunki bankowe |
|
| zarówno oszczędnościowe jak i oszczędnościowo-rozliczeniowe | 4 |
| tylko rachunek oszczędnościowy | 3 |
| tylko oszczędnościowo-rozliczeniowy | 2 |
| brak rachunku | 0 |
| Klient dobry – kredyt przyznany | 43-30 |
| Klient przeciętny- przyznanie kredytu pod warunkiem ustanowienia dodatkowych zabezpieczeń | 29-15 |
| Klient zły – odmowa kredytu | 14-0 |
Silnik decyzyjny na podstawie charakterystyk wyznacza rekomendację decyzji kredytowej. W zależności od wnioskowanego produktu kredytowego, uzyskanej wartości oceny punktowej oraz podejścia stosowanego w Banku rekomendacja silnika może być decyzją końcową lub wyłącznie informacją pomocniczą dla analityka kredytowego do podjęcia końcowej decyzji w sprawie przetwarzanego wniosku. Decyzja końcowa jest rejestrowana w systemie przetwarzania wniosków. O decyzji — akceptacji lub odrzucenia wniosku informowany jest klient.
Korzyści z wdrożenia scoringu
Wdrożenie scoringu przynosi szereg korzyści dla Banku.
Po pierwsze, ogranicza ryzyko kredytowe i wpływa na poprawę jakości portfela kredytowego dzięki bezstronności, obiektywizmowi, prostocie, kompleksowości, ujednoliconym zasadom i większej skuteczności dokonywania ocen wnioskodawców. Obiektywizm oceny zdolności kredytowej gwarantowany jest poprzez bezstronność systemu scoringowego oraz wyeliminowanie czynnika ludzkiego. Prostotę osiąga się dzięki zalgorytmizowaniu procesu oceny, jego powtarzalności oraz łatwej interpretacji wyników przez analityka. Kompleksowość wynika, z jednej strony z wykorzystania większej liczby zmiennych w analizie, z drugiej natomiast z uwzględnienia takiego samego zakresu czynników, niezależnie od czasu i osoby dokonującej analizy.
Do drugie, rozwiązanie scoringowe – dzięki centralizacji podejmowania decyzji kredytowej – umożliwia łatwiejszą analizę dotychczasowej polityki kredytowej oraz szybsze wprowadzenie zmian w procesach decyzyjnych. Ponadto, instytucja finansowa może zrezygnować z obowiązku wypełniania wniosku przez klienta na rzecz wypełniania wniosku przez pracownika Banku bezpośrednio w systemie informatycznym podczas rozmowy z klientem – wniosek po wprowadzeniu jest drukowany i podpisywany przez klienta. Dzięki podniesieniu jakości obsługi klientów (w szczególności skrócenie czasu podejmowania decyzji kredytowej) liczne organizacje odnotowały wzrost wolumenu udzielanych kredytów. Automatyzacja i organizacja pracy wprowadzone przez system scoringowy, w tym możliwość nadania uprawnień do podejmowania decyzji pracownikom na niższych szczeblach, umożliwiają obsługę większej liczby wniosków kredytowych przez mniejszy zespół pracowników Banku. Zwiększa się wydajność pracy, zmniejszeniu ulegają koszty obsługi. Zastosowanie systemu scoringowego zapewnia ponadto możliwość elastycznej rozbudowy dla nowych produktów.
Na co warto zwrócić uwagę podczas uruchamiania i funkcjonowania scoringu
W trakcie przygotowania i wdrożenia scoringu, a także w czasie jego funkcjonowania warto zwrócić uwagę na aspekty, które mogą powodować obniżenie skuteczności i nieoptymalne funkcjonowanie rozwiązania.
Na etapie przygotowania lub dostosowania karty scorignowej istotne jest zgromadzenie odpowiedniego wolumenu historycznych wniosków niezbędnych do analizy, będącej podstawą budowy lub dostosowania karty scoringowej. O ile zgromadzenie wniosków zaakceptowanych nie stanowi trudności, o tyle zebranie wniosków odrzuconych często jest problemem w organizacjach, które nie przetwarzają wniosków z wykorzystaniem systemów informatycznych. Dalej, ważne jest powiązanie wniosków z informacjami o spłacalności kredytów, co istotne, o reprezentatywnej długości czasu trwania, najbardziej wskazane aż do chwili zamknięcia rachunku kredytowego.
W chwili uruchomienia systemu i podczas jego eksploatacji ważnym elementem jest optymalne ustalenie punktu(-ów) odcięcia (ang. cut-off), czyli minimalnej liczby punktów uzyskanych w ocenie scoringowej wymaganych do akceptacji wniosku (przypisanie do określonej klasy ryzyka).
Kolejnym aspektem jest sposób udostępnienia kart scoringowych. Karty należy wprowadzić do systemu informatycznego, a ich konstrukcja nie powinna być znana pracownikom rejestrującym wnioski kredytowe. Takie podejście uniemożliwi manipulowanie danymi kredytobiorców w celu uzyskania lepszej oceny punktowej i w efekcie pozytywnej decyzji kredytowej.
Należy pamiętać, że wdrożenie systemu scoringowego w organizacji jest kompleksowym i wieloetapowym procesem. Wskazane jest rozpoczęcie wdrażania rozwiązania od prostych produktów zarówno pod względem procesu przetwarzania, jak i podejmowania decyzji. W kolejnych krokach powinny być wdrażane następne funkcjonalności systemu, ocena scoringowa i automatyzacja powinna obejmować dalsze produkty i segmenty klientów.
Podsumowując, należy zauważyć, że metody oceny oparte na metodzie punktowej są „bezduszne”. Dlatego najlepszym rozwiązaniem jest, gdy rekomendacja systemu scoringowego stanowi wsparcie dla analityka kredytowego, a nie bezpośrednio decyduje o przydzieleniu lub odmowie kredytu. Niestety, takie podejście banki mogą stosować tylko dla wybranych produktów kredytowych. Dla produktów standardowych, masowych automatyczna rekomendacja jest często decyzją końcową banku, która jest przekazywana klientowi.
Autor: Robert Tymiński - Bonair SA
Wybrana bibliografia
Janc Alfred, Kraska Marcin Credit-Scoring. Nowoczesna metoda oceny zdolności kredytowej, Biblioteka Menedżera i Bankowca, Warszawa 2001.
Supera J. Skoring – podstawowe pojęcia i stosowane terminologia – materiały zaprezentowane na konferencji pt.: „Skoring w teorii i praktyce”, zorganizowanej przez Instytut Międzynarodowych Finansów i Bankowości „Suples” sp. z o.o., Kazimierz Dolny 1998.
Mester L. J. What’s the Point of Credit Scoring, „Business Review”, September / October 1997, Federal Reserve Bank of Philiadelphia.
Najnowsze wiadomości
Customer-specific AI: dlaczego w 2026 roku to ona przesądza o realnym wpływie AI na biznes
W 2026 roku sztuczna inteligencja przestaje być ciekawostką technologiczną, a zaczyna być rozliczana z realnego wpływu na biznes. Organizacje oczekują dziś decyzji, którym można zaufać, procesów działających przewidywalnie oraz doświadczeń klientów, które są spójne w skali. W tym kontekście coraz większe znaczenie zyskuje customer-specific AI - podejście, w którym inteligencja jest osadzona w danych, procesach i regułach konkretnej firmy, a nie oparta na generycznych, uśrednionych modelach.
PROMAG S.A. rozpoczyna wdrożenie systemu ERP IFS Cloud we współpracy z L-Systems
PROMAG S.A., lider w obszarze intralogistyki, rozpoczął wdrożenie systemu ERP IFS Cloud, który ma wesprzeć dalszy rozwój firmy oraz integrację kluczowych procesów biznesowych. Projekt realizowany jest we współpracy z firmą L-Systems i obejmuje m.in. obszary finansów, produkcji, logistyki, projektów oraz serwisu, odpowiadając na rosnącą skalę i złożoność realizowanych przedsięwzięć.
SkyAlyne stawia na IFS dla utrzymania floty RCAF
SkyAlyne, główny wykonawca programu Future Aircrew Training (FAcT), wybrał IFS Cloud for Aviation Maintenance jako cyfrową platformę do obsługi technicznej lotnictwa i zarządzania majątkiem. Wdrożenie ma zapewnić wgląd w czasie rzeczywistym w utrzymanie floty, zasoby i zgodność, ograniczyć przestoje oraz zwiększyć dostępność samolotów szkoleniowych RCAF w skali całego kraju. To ważny krok w modernizacji kanadyjskiego systemu szkolenia załóg lotniczych.
Wykorzystanie AI w firmach rośnie, ale wolniej, niż oczekiwano. Towarzyszy temu sporo rozczarowań
Wykorzystanie sztucznej inteligencji w firmach rośnie, ale tempo realnych wdrożeń pozostaje znacznie wolniejsze od wcześniejszych oczekiwań rynku. Dane pokazują, że z rozwiązań AI korzysta dziś wciąż niewiele przedsiębiorstw, a menedżerowie coraz częściej wskazują na bariery regulacyjne, koszty oraz brak powtarzalnych efektów biznesowych. W praktyce technologia jest testowana głównie w wybranych obszarach, a kluczowe decyzje nadal pozostają po stronie człowieka. Również w firmach, które wdrożyły AI, nierzadko towarzyszą temu rozczarowania.
Europejski przemysł cyfryzuje się zbyt wolno – ERP, chmura i AI stają się koniecznością
Europejski przemysł średniej wielkości wie, że cyfryzacja jest koniecznością, ale wciąż nie nadąża za tempem zmian. Ponad 60% firm ocenia swoje postępy w transformacji cyfrowej jako zbyt wolne, mimo rosnącej presji konkurencyjnej, regulacyjnej i kosztowej. Raport Forterro pokazuje wyraźną lukę między świadomością potrzeby inwestycji w chmurę, ERP i AI a realną zdolnością do ich wdrożenia – ograniczaną przez braki kompetencyjne, budżety i gotowość organizacyjną.
Europejski przemysł średniej wielkości wie, że cyfryzacja jest koniecznością, ale wciąż nie nadąża za tempem zmian. Ponad 60% firm ocenia swoje postępy w transformacji cyfrowej jako zbyt wolne, mimo rosnącej presji konkurencyjnej, regulacyjnej i kosztowej. Raport Forterro pokazuje wyraźną lukę między świadomością potrzeby inwestycji w chmurę, ERP i AI a realną zdolnością do ich wdrożenia – ograniczaną przez braki kompetencyjne, budżety i gotowość organizacyjną.
Najnowsze artykuły
5 pułapek zarządzania zmianą, które mogą wykoleić transformację cyfrową i wdrożenie ERP
Dlaczego jedne wdrożenia ERP dowożą korzyści, a inne kończą się frustracją, obejściami w Excelu i spadkiem zaufania do systemu? Najczęściej decyduje nie technologia, lecz to, jak organizacja prowadzi zmianę: czy liderzy biorą odpowiedzialność za decyzje czy tempo jest dopasowane do zdolności absorpcji oraz czy ludzie dostają klarowność ról i realne kompetencje. Do tego dochodzi pytanie: co po go-live - stabilizacja czy chaos w firmie? Poniżej znajdziesz 5 pułapek, które najczęściej wykolejają transformację i praktyczne sposoby, jak im zapobiec.
SAP vs Oracle vs Microsoft: jak naprawdę wygląda chmura i sztuczna inteligencja w ERP
Wybór systemu ERP w erze chmury i sztucznej inteligencji to decyzja, która determinuje sposób działania organizacji na lata — a często także jej zdolność do skalowania, adaptacji i realnej transformacji cyfrowej. SAP, Oracle i Microsoft oferują dziś rozwiązania, które na pierwszy rzut oka wyglądają podobnie, lecz w praktyce reprezentują zupełnie odmienne podejścia do chmury, AI i zarządzania zmianą. Ten artykuł pokazuje, gdzie kończą się deklaracje, a zaczynają realne konsekwencje biznesowe wyboru ERP.
Transformacja cyfrowa z perspektywy CFO: 5 rzeczy, które przesądzają o sukcesie (albo o kosztownej porażce)
Transformacja cyfrowa w finansach często zaczyna się od pytania o ERP, ale w praktyce rzadko sprowadza się wyłącznie do wyboru systemu. Dla CFO kluczowe jest nie tylko „czy robimy pełną wymianę ERP”, lecz także jak policzyć ryzyko operacyjne po uruchomieniu, ocenić wpływ modelu chmurowego na koszty OPEX oraz utrzymać audytowalność i kontrolę wewnętrzną w nowym modelu działania firmy.
Agentic AI rewolucjonizuje HR i doświadczenia pracowników
Agentic AI zmienia HR: zamiast odpowiadać na pytania, samodzielnie realizuje zadania, koordynuje procesy i podejmuje decyzje zgodnie z polityką firmy. To przełom porównywalny z transformacją CRM – teraz dotyczy doświadczenia pracownika. Zyskują HR managerowie, CIO i CEO: mniej operacji, więcej strategii. W artykule wyjaśniamy, jak ta technologia redefiniuje rolę HR i daje organizacjom przewagę, której nie da się łatwo nadrobić.
Composable ERP: Przewodnik po nowoczesnej architekturze biznesowej
Czy Twój system ERP nadąża za tempem zmian rynkowych, czy stał się cyfrową kotwicą hamującą rozwój? W dobie nieciągłości biznesowej tradycyjne monolity ustępują miejsca elastycznej architekturze Composable ERP. To rewolucyjne podejście pozwala budować środowisko IT z niezależnych modułów (PBC) niczym z klocków, zapewniając zwinność nieosiągalną dla systemów z przeszłości. W tym raporcie odkryjesz, jak uniknąć pułapki długu technologicznego, poznasz strategie liderów rynku (od SAP po MACH Alliance) i wyciągniesz lekcje z kosztownych błędów gigantów takich jak Ulta Beauty. To Twój strategiczny przewodnik po transformacji z cyfrowego "betonu" w adaptacyjną "plastelinę".
Real-Time Intelligence – od trendu do biznesowego must-have
Sposób prowadzenia działalności gospodarczej dynamicznie się zmienia. Firmy muszą stale dostosowywa… / Czytaj więcej
EPM – co to jest? Czy jest alternatywą dla BI?
Nowoczesne systemy BI i EPM dostarczają wiedzy potrzebnej do efektywnego zarządzania firmą. Czy zna… / Czytaj więcej
W jaki sposób firmy zwiększają swoją odporność na zmiany?
Do zwiększenia odporności na zmiany, konieczna jest pełna kontrola nad codziennymi procesami zapewn… / Czytaj więcej
Dlaczego systemy kontrolingowe są potrzebne współczesnym firmom?
Narzędzia Corporate Performance Management (CPM) pozwalają na przyśpieszenie tempa podejmowania dec… / Czytaj więcej
Hurtownie danych – funkcje i znaczenie dla BI
Przepisów na sukces biznesu jest na rynku wiele. Nie ulega jednak wątpliwości, że jednym z kluczowy… / Czytaj więcej
Po co dane w handlu? Okazuje się, że ich analityka może dać nawet 30 proc. większe zyski!
Jak wynika z badania firmy doradczej Capgemni, producenci FMCG oraz firmy związane z handlem detali… / Czytaj więcej
