Introduksjon til kredittscore

Utledet fra en analyse av en persons kredittfiler, er kredittscore primært basert på kredittrapporter, som vanligvis er hentet fra kredittbyråer (Equifax, 2016). Långivere, som banker og kredittkortselskaper, bruker kredittpoeng for å bestemme berettigelse for lån, renter og kredittgrenser, og har til syvende og sist som mål å redusere tap på grunn av dårlig gjeld (Federal Reserve, 2007). Videre er kredittpoeng ikke eksklusivt for banker, ettersom andre organisasjoner, inkludert mobiltelefonselskaper, forsikringsselskaper, utleiere og offentlige avdelinger, bruker lignende teknikker i sine beslutningsprosesser (Consumer Financial Protection Bureau, 2017). Med den økende utbredelsen av digitale finansselskaper brukes også alternative datakilder for å beregne kredittverdighet (Verdensbanken, 2018).

Faktorer som påvirker kredittpoeng

Ulike faktorer bidrar til å bestemme en persons kredittscore, som er et avgjørende element i vurderingen av kredittverdighet. En primær faktor er individets betalingshistorikk, som utgjør omtrent 35 % av den totale poengsummen. Dette inkluderer punktligheten og konsistensen av regningsbetalinger, samt eventuelle mislighold eller mislighold på lån og kredittkort. En annen viktig faktor er kredittutnyttelse, som refererer til andelen tilgjengelig kreditt som brukes av den enkelte, og utgjør rundt 30 % av poengsummen. En lavere kredittutnyttelsesgrad er generelt å foretrekke, da det indikerer ansvarlig kredittstyring.

I tillegg vurderes også lengden på kreditthistorien, som utgjør omtrent 15 % av poengsummen. En lengre kreditthistorie med en positiv merittliste er gunstig for kredittscore. Videre bidrar kreditttypene som er i bruk, som boliglån, billån og kredittkort, til 10 % av poengsummen, ettersom en mangfoldig kredittportefølje demonstrerer evnen til å administrere ulike former for kreditt. Til slutt utgjør nylige kredittforespørsler og nye kredittkontoer de resterende 10 % av poengsummen, med flere henvendelser eller nyåpnede kontoer som potensielt indikerer økonomisk nød eller høyere risiko (Reserve Bank of Australia, 2014; European Central Bank, 2018).

Kredittscoringsmodeller og -metoder

Ulike kredittscoringsmodeller og metoder brukes for å beregne en persons kredittscore, hver med sin unike tilnærming til å vurdere kredittverdighet. Logistisk (eller ikke-lineær) sannsynlighetsmodellering er en mye brukt metode for å utvikle målkort, da den evaluerer sannsynligheten for at en hendelse inntreffer basert på flere variabler. Andre kraftige alternativer inkluderer MARS (Multivariate Adaptive Regression Splines), som er en ikke-parametrisk regresjonsteknikk som kan modellere komplekse forhold mellom variabler; CART (Classification and Regression Trees), en beslutningstrebasert metode som rekursivt deler opp data i delsett basert på spesifikke kriterier; CHAID (Chi-squared Automatic Interaction Detection), som bruker chi-squared-tester for å identifisere signifikante interaksjoner mellom variabler; og tilfeldige skoger, en ensemblelæringsmetode som konstruerer flere beslutningstrær og kombinerer resultatene deres for å forbedre prediksjonsnøyaktigheten og kontrollere overtilpasning (James et al., 2013; Hastie et al., 2009). Hver av disse metodene gir distinkte fordeler og begrensninger, og valg av modell avhenger av de spesifikke kravene og målene for kredittscoringsprosessen.

Referanser

  • Hastie, T., Tibshirani, R., & Friedman, J. (2009). Elementene ved statistisk læring: Datautvinning, slutninger og prediksjon. Springer Science & Business Media.
  • James, G., Witten, D., Hastie, T., & Tibshirani, R. (2013). En introduksjon til statistisk læring: med applikasjoner i R. Springer Science & Business Media.

Kredittscore og utlånsbeslutninger

Kredittscore spiller en avgjørende rolle i utlånsbeslutninger, da de gir et kvantitativt mål på en persons kredittverdighet. Långivere, som banker og kredittkortselskaper, bruker kredittpoeng for å vurdere den potensielle risikoen forbundet med å låne penger til forbrukere og for å redusere tap på grunn av dårlig gjeld (Wikipedia, nd). Ved å evaluere kredittscore kan långivere bestemme hvem som kvalifiserer for et lån, renten som skal belastes og kredittgrensene som skal settes (Investopedia, 2020). Dette gjør dem i stand til å identifisere kunder som sannsynligvis vil generere mest inntekt, samtidig som risikoen for mislighold minimeres.

Dessuten er kredittscore ikke begrenset til tradisjonelle bankinstitusjoner. Andre organisasjoner, som forsikringsselskaper, utleiere og offentlige avdelinger, bruker også kredittscoringsteknikker for å ta informerte beslutninger (Wikipedia, nd). De siste årene har digitale finansselskaper og långivere på nett begynt å bruke alternative datakilder for å beregne kredittverdighet, noe som ytterligere understreker betydningen av kredittscore i utlånsbeslutninger (Verdensbanken, 2018).

Referanser

Kredittpoeng i forskjellige land

Kredittscore fungerer forskjellig på tvers av forskjellige land, noe som gjenspeiler de unike finansielle systemene og regelverket som er på plass. I Australia er kredittscoring allment akseptert som den primære metoden for å vurdere kredittverdighet, med logistisk sannsynlighetsmodellering som den mest populære måten å utvikle målkort (Equifax, 2016). I motsetning til dette bruker Østerrike et svartelistesystem, der forbrukere som ikke betaler regninger havner på svartelister som holdes av forskjellige kredittbyråer (Østerriksk databeskyttelseslov, nd). Brasiliansk kredittscoring er på den annen side relativt ny og har utviklet seg til å ligne systemet i USA, med poengsum fra 0 til 1000 (Serasa Experian, nd; Boa Vista, nd; SPC Brasil, nd). Disse variasjonene i kredittscoringssystemer fremhever viktigheten av å forstå det spesifikke økonomiske landskapet og regelverket i hvert land når man skal evaluere kredittverdighet og ta utlånsbeslutninger.

Referanser

Australia

I Australia spiller kredittscore en avgjørende rolle i å vurdere en persons kredittverdighet. De er allment akseptert som den primære metoden for å evaluere den potensielle risikoen ved å låne penger til forbrukere. Kredittscore brukes ikke bare til å bestemme lånekvalifisering, men også for å sette kredittgrenser på kreditt- eller butikkkort, i atferdsmodellering som samlingsscoring, og i forhåndsgodkjenning av ytterligere kreditt til et selskaps eksisterende kundebase. Ulike metoder, inkludert logistisk sannsynlighetsmodellering, MARS, CART, CHAID og tilfeldige skoger, brukes for å utvikle målkort. Før mars 2014 tilbød Veda Advantage, hovedleverandøren av kredittfildata, kun et negativt kredittrapporteringssystem. Men med introduksjonen av positiv rapportering har utlånsselskaper begynt å ta i bruk bruken, med noen implementering av risikobasert prising for å sette utlånsrenter (Equifax, 2016). Følgelig har kredittscore i Australia blitt et viktig verktøy for finansinstitusjoner for å ta informerte lånebeslutninger og håndtere kredittrisiko.

Østerrike

I Østerrike fungerer kredittscoring som et svartelistesystem, der forbrukere som ikke betaler regningene sine havner på svartelister som holdes av ulike kredittbyråer (Østerriksk databeskyttelseslov, nd). Disse svartelistene brukes jevnlig av visse foretak, inkludert teleoperatører og banker, for å vurdere kredittverdigheten til potensielle låntakere. Bankene har imidlertid en tendens til å fokusere mer på sikkerhet og inntekt når de vurderer lån. Kredittbyråer og byråer gir også kredittscore for forbrukere, som beregnes ved hjelp av forskjellige metoder. I henhold til den østerrikske databeskyttelsesloven må forbrukere velge å bruke deres private data til ethvert formål, og de har rett til å tilbakeholde tillatelse til bruk av dataene deres senere, foreta enhver videre distribusjon eller bruk av de innsamlede data ulovlig (østerriksk databeskyttelseslov, nd). I tillegg har forbrukere rett til å motta en gratis kopi av alle data som kredittbyråer har en gang i året og kan be om sletting eller korrigering av feil eller ulovlig innsamlede data (Østerriksk databeskyttelseslov, nd).

Referanser

Brasil

I Brasil spiller kredittscore en avgjørende rolle i å vurdere en persons kredittverdighet. Før implementeringen av kredittscoringssystemer brukte långivere sine egne kriterier for å evaluere potensielle låntakere, ofte basert på svartelister. I dag er Brasils kredittscoringssystem likt det i USA, med score fra 0 til 1000, noe som indikerer sannsynligheten for at en forbruker betaler regningene sine i tide i løpet av de neste 12 månedene. Poengsummene er først og fremst basert på kredittrapportinformasjon innhentet fra store kredittbyråer som Serasa Experian, Boa Vista (tidligere Equifax do Brasil) og SPC Brasil [1]. Disse poengsummene beregnes ved hjelp av ulike faktorer, inkludert en persons betalingshistorikk, utestående gjeld og kredittutnyttelse. Finansinstitusjoner bruker kredittpoeng for å ta informerte utlånsbeslutninger, og bestemmer hvem som kvalifiserer for lån, renter og kredittgrenser. Dette systemet gjør det mulig for långivere å redusere risiko knyttet til dårlig gjeld og identifisere kunder som sannsynligvis vil generere størst inntekter. Som et resultat har kredittscore blitt et viktig verktøy for både låntakere og långivere i Brasils finansielle landskap.

Referanser

  • [1] Serasa Experian, Boa Vista og SPC Brasil. (nd). Kredittscore i Brasil.

Kredittbyråer og rapporteringsbyråer

Kredittbyråer og rapporteringsbyråer spiller en avgjørende rolle i kredittscoringssystemet ved å samle inn, vedlikeholde og spre kredittrelatert informasjon om enkeltpersoner og bedrifter. De samler inn data fra ulike kilder, for eksempel banker, kredittkortselskaper og offentlige registre, for å lage omfattende kredittrapporter som beskriver en persons eller bedrifts kreditthistorie. Disse rapportene brukes deretter av långivere og andre finansinstitusjoner for å vurdere kredittverdigheten til potensielle låntakere, og hjelpe dem med å ta informerte utlånsbeslutninger.

I tillegg til å gi kredittrapporter, utvikler kredittbyråer og rapporteringsbyråer også kredittscoringsmodeller som tildeler en numerisk verdi til en persons kredittverdighet. Disse poengsummene beregnes ved hjelp av komplekse algoritmer som analyserer ulike faktorer, for eksempel betalingshistorikk, utestående gjeld og lengden på kreditthistorikken. Ved å tilby et standardisert og objektivt mål på kredittrisiko, gjør kredittscore det mulig for långivere å effektivt vurdere den potensielle risikoen forbundet med å låne ut penger til forbrukere og bedrifter, og til slutt påvirke renter, kredittgrenser og andre lånevilkår.

Oppsummert er kredittbyråer og rapporteringsbyråer medvirkende til kredittscoringssystemet ved å samle inn og vedlikeholde kredittinformasjon, generere kredittrapporter og utvikle kredittscoringsmodeller som hjelper långivere med å vurdere kredittrisiko og ta informerte utlånsbeslutninger.

Referanser

Forbrukerrettigheter og kredittpoeng

Forbrukerrettigheter i forhold til kredittscore spiller en avgjørende rolle for å sikre åpenhet, nøyaktighet og rettferdighet i kredittrapporteringsprosessen. Enkeltpersoner har rett til å få tilgang til kredittrapportinformasjonen deres, vanligvis fra et av de store kredittbyråene, minst en gang i året gratis. Dette lar dem gjennomgå kreditthistorikken sin og identifisere eventuelle unøyaktigheter eller avvik som kan påvirke kredittscore deres negativt (Østerriksk databeskyttelseslov, 2014). I tilfeller hvor uriktige eller ulovlig innsamlede data identifiseres, har forbrukere rett til å be om sletting eller korrigering av slik informasjon (Østerriksk databeskyttelseslov, 2014). I tillegg må forbrukere gi samtykke til bruk av deres private data til ethvert formål, og de kan også holde tilbake tillatelse til bruk av dataene deres når som helst, noe som gjør enhver videre distribusjon eller bruk av de innsamlede dataene ulovlig (Østerriksk databeskyttelseslov, 2014). Disse rettighetene gir forbrukerne mulighet til å ta kontroll over kredittinformasjonen deres og sikre at deres kredittscore nøyaktig gjenspeiler deres kredittverdighet.

Referanser

  • (Østerriksk databeskyttelseslov, 2014)

Innvirkning av kredittscore på renter og kredittgrenser

Kredittscore spiller en avgjørende rolle i å bestemme rentene og kredittgrensene som tilbys låntakere av finansinstitusjoner. En høyere kredittscore indikerer lavere risiko for mislighold, noe som igjen fører til gunstigere renter og høyere kredittgrenser for låntakeren. Omvendt betyr en lavere kredittscore en høyere risiko for mislighold, noe som resulterer i mindre gunstige renter og lavere kredittgrenser. Långivere bruker kredittscore som et verktøy for å vurdere kredittverdigheten til potensielle låntakere og for å redusere risikoen for dårlig gjeld (Leyshon & Thrift, 1999). Videre hjelper kredittscore långivere med å identifisere hvilke kunder som sannsynligvis vil generere mest inntekter, noe som gjør dem i stand til å ta informerte utlånsbeslutninger (Hand & Henley, 1997). Oppsummert tjener kredittscore som en viktig komponent i utlånsprosessen, og påvirker direkte rentene og kredittgrensene som tilbys låntakere basert på deres oppfattede kredittrisiko.

Referanser

  • Leyshon, A., & Thrift, N. (1999). Lister blir levende: Elektroniske kunnskapssystemer og fremveksten av kredittscore i detaljbanktjenester. Økonomi og samfunn, 28(3), 434-466.
  • Hand, DJ og Henley, WE (1997). Statistiske klassifiseringsmetoder i forbrukerkredittscoring: en gjennomgang. Journal of the Royal Statistical Society: Series A (Statistics in Society), 160(3), 523-541.

Kredittpoeng og ikke-bankorganisasjoner

Kredittpoeng spiller en betydelig rolle i beslutningsprosessene til ikke-bankorganisasjoner, som forsikringsselskaper, utleiere og telekommunikasjonsleverandører. Disse organisasjonene bruker kredittscore for å vurdere den potensielle risikoen forbundet med å levere tjenester til forbrukere, og reduserer dermed potensielle tap på grunn av manglende betaling eller mislighold. For eksempel kan forsikringsselskaper bruke kredittscore for å bestemme premiesatser, ettersom personer med lavere kredittscore kan bli oppfattet som kunder med høyere risiko (Federal Trade Commission, 2007). Tilsvarende kan utleiere bruke kredittscore for å screene potensielle leietakere, da en høyere kredittscore kan indikere lavere sannsynlighet for tapte leiebetalinger (Galindo & Tamayo, 2010). Telekommunikasjonsleverandører kan også stole på kredittscore for å bestemme innskuddskrav eller betalingsplaner for tjenestene deres (Barron & Staten, 2004). Samlet sett tjener kredittscore som et verdifullt verktøy for ikke-bankorganisasjoner for å evaluere kredittverdigheten til forbrukere og ta informerte beslutninger angående tjenesteytelse.

Referanser

Alternative datakilder for kredittscore

Alternative datakilder for kredittscoring har fått en fremtredende plass de siste årene, spesielt med fremveksten av digitale finansselskaper og nettbaserte långivere. Disse kildene kan gi en mer omfattende vurdering av en persons kredittverdighet, spesielt for de med begrenset kreditthistorikk. Noen alternative datakilder inkluderer betalingsposter for strømregninger, betalingshistorikk for leie og bruksmønstre for mobiltelefoner (FICO, 2018). I tillegg kan aktivitet på sosiale medier, handleadferd på nett og til og med utdanningsbakgrunn vurderes i kredittscoringsmodeller (Verdensbanken, 2015). Bruken av alternative datakilder har potensial til å utvide finansiell inkludering ved å gi tilgang til kreditt for enkeltpersoner som tidligere kan ha blitt ekskludert på grunn av tradisjonelle kredittscoringsmetoder. Det er imidlertid viktig å sikre at bruken av slike data er i samsvar med databeskyttelsesforskriftene og respekterer forbrukernes personvern (OECD, 2020).

Referanser

  • Verdensbanken. (2015). Alternativ Data Transforming SMB Finance.

Positiv og negativ kredittrapportering

Positiv og negativ kredittrapportering er to forskjellige tilnærminger til å registrere en persons kreditthistorie. Positiv kredittrapportering, også kjent som omfattende kredittrapportering, innebærer innsamling av både positiv og negativ informasjon om en låntakers kredittatferd. Dette inkluderer rettidige betalinger, kredittutnyttelse og lengden på kreditthistorien, noe som gir et mer helhetlig syn på en persons kredittverdighet. Derimot fokuserer negativ kredittrapportering utelukkende på uønskede kreditthendelser, som forsinkede betalinger, mislighold og konkurser. Denne tilnærmingen gjenspeiler kanskje ikke en låntakers generelle kredittatferd nøyaktig, siden den ikke tar hensyn til ansvarlig kredittstyring.

Bruken av positiv kredittrapportering har økt globalt, siden det lar långivere ta mer informerte beslutninger når de vurderer kredittrisiko. Denne omfattende tilnærmingen kan føre til mer nøyaktige kredittscore, som potensielt kan resultere i bedre tilgang til kreditt for ansvarlige låntakere og lavere misligholdsrater for långivere. På den annen side kan negativ kredittrapportering begrense tilgangen til kreditt for personer med mindre kredittfeil, da det ikke gir et fullstendig bilde av deres kredittverdighet (Reserve Bank of Australia, 2014; Verdensbanken, 2013).

Forbedre og opprettholde en god kredittscore

Å forbedre og opprettholde en god kredittscore er avgjørende for å sikre gunstige lånebetingelser og renter. En nøkkelstrategi er å konsekvent betale regninger i tide, siden betalingshistorikk står for en betydelig del av kredittscoreberegningen. Å redusere utestående gjeld, spesielt kredittkortsaldoer, kan også ha en positiv innvirkning på ens kredittutnyttelsesgrad, som er en annen avgjørende faktor for kredittscoring. Videre, å opprettholde en sunn blanding av kreditttyper, som avdragslån og rullerende kreditt, viser ansvarlig kredittstyring.

Det er også tilrådelig å unngå å søke om flere kredittkontoer i løpet av kort tid, da dette kan føre til flere vanskelige henvendelser på kredittrapporten, og potensielt redusere poengsummen. Regelmessig overvåking av kredittrapporter for unøyaktigheter og umiddelbar bestridelse av eventuelle feil kan bidra til å sikre at kredittscore nøyaktig gjenspeiler ens kredittverdighet. Til slutt, å etablere en lang kreditthistorie ved å holde eldre kontoer åpne og aktive bidrar til en høyere kredittscore, ettersom lengden på kreditthistorien er en annen viktig komponent i kredittscoringsmodellene (Reserve Bank of Australia, 2014; European Central Bank, 2017; Central Bank Bank of Brazil, 2018).