கடன் மதிப்பீட்டு இடர் மாதிரிப்படுத்தல்: ஒரு உலகளாவிய கண்ணோட்டம்

கடன் மதிப்பீட்டு இடர் மாதிரிப்படுத்தல் நவீன நிதியின் ஒரு மூலக்கல்லாகும், இது கடன் வழங்குநர்கள் மற்றும் நிதி நிறுவனங்களுக்கு தனிநபர்கள் மற்றும் வணிகங்களின் கடன் தகுதியை மதிப்பிட உதவுகிறது. இந்த செயல்முறை, கடன் திருப்பிச் செலுத்தாத நிலை அல்லது பிற பாதகமான கடன் நிகழ்வுகளின் நிகழ்தகவைக் கணிக்கும் புள்ளிவிவர மாதிரிகளை உருவாக்குவதை உள்ளடக்கியது. இந்த வழிகாட்டி, உலகளாவிய கண்ணோட்டத்தில் கடன் மதிப்பீட்டு இடர் மாதிரிப்படுத்தல் பற்றிய ஒரு விரிவான கண்ணோட்டத்தை வழங்குகிறது, இதில் வழிமுறைகள், தரவு மூலங்கள், ஒழுங்குமுறை பரிசீலனைகள் மற்றும் வளர்ந்து வரும் போக்குகள் ஆகியவை அடங்கும்.

கடன் இடரைப் புரிந்துகொள்ளுதல்

கடன் இடர் என்பது, கடன் வாங்கியவர் ஒப்புக்கொண்ட விதிமுறைகளின்படி கடனைத் திருப்பிச் செலுத்தத் தவறினால், கடன் வழங்குநருக்கு ஏற்படக்கூடிய சாத்தியமான இழப்பாகும். நிதி நிறுவனங்களின் ஸ்திரத்தன்மை மற்றும் லாபத்தைப் பராமரிக்க பயனுள்ள கடன் இடர் மேலாண்மை மிக முக்கியமானது. கடன் மதிப்பீட்டு இடர் மாதிரிப்படுத்தல், கடன் இடர் பற்றிய ஒரு அளவு மதிப்பீட்டை வழங்குவதன் மூலம் இந்த மேலாண்மையில் முக்கிய பங்கு வகிக்கிறது.

கடன் மதிப்பெண்ணின் முக்கியத்துவம்

கடன் மதிப்பெண் என்பது கடன் வாங்கியவரின் கடன் வரலாறு மற்றும் பிற தொடர்புடைய காரணிகளின் அடிப்படையில் ஒரு எண் மதிப்பை (கடன் மதிப்பெண்) வழங்கும் செயல்முறையாகும். இந்த மதிப்பெண் கடன் வாங்கியவரின் கடன் தகுதியைக் குறிக்கிறது மற்றும் தகவலறிந்த கடன் முடிவுகளை எடுக்கப் பயன்படுத்தப்படுகிறது. அதிக கடன் மதிப்பெண் பொதுவாக இயல்புநிலையின் குறைந்த அபாயத்தைக் குறிக்கிறது, அதே சமயம் குறைந்த மதிப்பெண் அதிக அபாயத்தைக் குறிக்கிறது.

கடன் மதிப்பெண் வழிமுறைகள்

கடன் மதிப்பீட்டு இடர் மாதிரிப்படுத்தலில் பல வழிமுறைகள் பயன்படுத்தப்படுகின்றன, ஒவ்வொன்றும் அதன் சொந்த பலங்களையும் பலவீனங்களையும் கொண்டுள்ளன. மிகவும் பொதுவான சில அணுகுமுறைகள் இங்கே:

1. பாரம்பரிய புள்ளிவிவர மாதிரிகள்

லாஜிஸ்டிக் ரெக்ரஷன் மற்றும் லீனியர் டிஸ்கிரிமினன்ட் அனாலிசிஸ் போன்ற பாரம்பரிய புள்ளிவிவர மாதிரிகள், பல தசாப்தங்களாக கடன் மதிப்பெண்ணில் பரவலாகப் பயன்படுத்தப்படுகின்றன. இந்த மாதிரிகள் செயல்படுத்தவும் புரிந்துகொள்ளவும் ஒப்பீட்டளவில் எளிமையானவை, இதனால் அவை பல கடன் வழங்குநர்களுக்கு பிரபலமான தேர்வாக அமைகின்றன.

லாஜிஸ்டிக் ரெக்ரஷன்

லாஜிஸ்டிக் ரெக்ரஷன் என்பது ஒரு இருநிலை விளைவின் (எ.கா., கடன் திருப்பிச் செலுத்தாத நிலை அல்லது செலுத்தும் நிலை) நிகழ்தகவைக் கணிக்கப் பயன்படும் ஒரு புள்ளிவிவர முறையாகும். இது ஒரு லாஜிஸ்டிக் செயல்பாட்டைப் பயன்படுத்தி சுயாதீன மாறிகளுக்கும் (எ.கா., கடன் வரலாறு, வருமானம், வேலைவாய்ப்பு நிலை) மற்றும் சார்பு மாறிக்கும் (இயல்புநிலை நிகழ்தகவு) இடையிலான உறவை மாதிரியாக்குகிறது. மாதிரியின் வெளியீடு இயல்புநிலையின் நிகழ்தகவைக் குறிக்கும் ஒரு நிகழ்தகவு மதிப்பெண்ணாகும்.

உதாரணம்: ஒரு வங்கி தனிநபர் கடன்களில் கடன் திருப்பிச் செலுத்தாத நிலையின் நிகழ்தகவைக் கணிக்க லாஜிஸ்டிக் ரெக்ரஷனைப் பயன்படுத்துகிறது. இந்த மாதிரியானது வயது, வருமானம், கடன் வரலாறு மற்றும் கடன் தொகை போன்ற மாறிகளை உள்ளடக்கியது. மாதிரியின் வெளியீட்டின் அடிப்படையில், கடனுக்கு ஒப்புதல் அளிக்கலாமா மற்றும் என்ன வட்டி விகிதத்தில் என்பதை வங்கி தீர்மானிக்க முடியும்.

லீனியர் டிஸ்கிரிமினன்ட் அனாலிசிஸ் (LDA)

LDA என்பது வகைப்படுத்தலுக்குப் பயன்படுத்தப்படும் மற்றொரு புள்ளிவிவர முறையாகும். இது வெவ்வேறு வகுப்புகளை (எ.கா., நல்ல கடன் மற்றும் மோசமான கடன்) சிறப்பாகப் பிரிக்கும் அம்சங்களின் ஒரு நேரியல் கலவையைக் கண்டுபிடிப்பதை நோக்கமாகக் கொண்டுள்ளது. LDA தரவு ஒரு இயல்பான பரவலைப் பின்பற்றுகிறது என்றும் வெவ்வேறு வகுப்புகளின் கோவேரியன்ஸ் மெட்ரிக்குகள் சமம் என்றும் கருதுகிறது.

உதாரணம்: ஒரு கிரெடிட் கார்டு நிறுவனம், விண்ணப்பதாரர்களின் கடன் வரலாறு மற்றும் மக்கள்தொகை தகவல்களின் அடிப்படையில் அவர்களை குறைந்த இடர் அல்லது அதிக இடர் என வகைப்படுத்த LDA-ஐப் பயன்படுத்துகிறது. LDA மாதிரி, கிரெடிட் கார்டு ஒப்புதல்கள் மற்றும் கடன் வரம்புகள் பற்றிய முடிவுகளை எடுக்க நிறுவனத்திற்கு உதவுகிறது.

2. இயந்திர கற்றல் மாதிரிகள்

இயந்திர கற்றல் (ML) மாதிரிகள் தரவுகளில் உள்ள சிக்கலான மற்றும் நேரியல் அல்லாத உறவுகளைக் கையாளும் திறனின் காரணமாக கடன் மதிப்பெண்ணில் பிரபலமடைந்துள்ளன. பெரிய மற்றும் சிக்கலான தரவுத்தொகுப்புகளைக் கையாளும்போது, ML மாதிரிகள் பெரும்பாலும் பாரம்பரிய புள்ளிவிவர மாதிரிகளை விட அதிக துல்லியத்தை அடைய முடியும்.

முடிவு மரங்கள்

முடிவு மரங்கள் என்பது ஒரு வகை ML மாதிரியாகும், இது சுயாதீன மாறிகளின் மதிப்புகளின் அடிப்படையில் தரவை மீண்டும் மீண்டும் பிரிக்கிறது. மரத்தில் உள்ள ஒவ்வொரு கணுவும் ஒரு முடிவு விதியைக் குறிக்கிறது, மேலும் மரத்தின் இலைகள் கணிக்கப்பட்ட விளைவைக் குறிக்கின்றன. முடிவு மரங்கள் புரிந்துகொள்ள எளிதானவை மற்றும் வகை மற்றும் எண் தரவு இரண்டையும் கையாள முடியும்.

உதாரணம்: ஒரு வளரும் நாட்டில் உள்ள ஒரு சிறுநிதி நிறுவனம் சிறு வணிக உரிமையாளர்களின் கடன் தகுதியை மதிப்பிடுவதற்கு முடிவு மரங்களைப் பயன்படுத்துகிறது. இந்த மாதிரி வணிகத்தின் அளவு, தொழில் மற்றும் திருப்பிச் செலுத்தும் வரலாறு போன்ற காரணிகளைக் கருத்தில் கொள்கிறது. முறையான கடன் தகவல் நிறுவனங்கள் இல்லாத நிலையில் கடன் முடிவுகளை எடுக்க இந்த முடிவு மரம் நிறுவனத்திற்கு உதவுகிறது.

ரேண்டம் ஃபாரஸ்ட்ஸ்

ரேண்டம் ஃபாரஸ்ட்ஸ் என்பது ஒரு குழு கற்றல் முறையாகும், இது கணிப்புத் துல்லியத்தை மேம்படுத்த பல முடிவு மரங்களை ஒருங்கிணைக்கிறது. காட்டில் உள்ள ஒவ்வொரு மரமும் தரவின் ஒரு சீரற்ற துணைக்குழு மற்றும் அம்சங்களின் ஒரு சீரற்ற துணைக்குழுவில் பயிற்சி அளிக்கப்படுகிறது. காட்டில் உள்ள அனைத்து மரங்களின் கணிப்புகளையும் ஒருங்கிணைப்பதன் மூலம் இறுதி கணிப்பு செய்யப்படுகிறது.

உதாரணம்: ஒரு பியர்-டு-பியர் கடன் வழங்கும் தளம், கடன்களில் கடன் திருப்பிச் செலுத்தாத நிலையின் நிகழ்தகவைக் கணிக்க ரேண்டம் ஃபாரஸ்ட்ஸைப் பயன்படுத்துகிறது. இந்த மாதிரியானது கடன் வரலாறு, சமூக ஊடக செயல்பாடு மற்றும் ஆன்லைன் நடத்தை உள்ளிட்ட பரந்த அளவிலான தரவை உள்ளடக்கியது. ரேண்டம் ஃபாரஸ்ட் மாதிரி, தளம் மிகவும் துல்லியமான கடன் முடிவுகளை எடுக்கவும், இயல்புநிலை விகிதங்களைக் குறைக்கவும் உதவுகிறது.

கிரேடியன்ட் பூஸ்டிங் மெஷின்கள் (GBM)

GBM என்பது மற்றொரு குழு கற்றல் முறையாகும், இது முடிவு மரங்களை வரிசையாகச் சேர்ப்பதன் மூலம் ஒரு மாதிரியை உருவாக்குகிறது. வரிசையில் உள்ள ஒவ்வொரு மரமும் முந்தைய மரங்களின் பிழைகளை சரிசெய்ய பயிற்சி அளிக்கப்படுகிறது. GBM பெரும்பாலும் அதிக துல்லியத்தை அடைகிறது மற்றும் கடன் மதிப்பெண்ணில் பரவலாகப் பயன்படுத்தப்படுகிறது.

உதாரணம்: ஒரு பெரிய வங்கி தனது கடன் மதிப்பெண் மாதிரியின் துல்லியத்தை மேம்படுத்த GBM-ஐப் பயன்படுத்துகிறது. GBM மாதிரியானது கடன் தகவல் நிறுவனத் தரவு, பரிவர்த்தனைத் தரவு மற்றும் வாடிக்கையாளர் புள்ளிவிவரங்கள் உள்ளிட்ட பல்வேறு தரவு மூலங்களை உள்ளடக்கியது. GBM மாதிரியானது, வங்கி மிகவும் தகவலறிந்த கடன் முடிவுகளை எடுக்கவும், கடன் இழப்புகளைக் குறைக்கவும் உதவுகிறது.

நியூரல் நெட்வொர்க்குகள்

நியூரல் நெட்வொர்க்குகள் மனித மூளையின் கட்டமைப்பு மற்றும் செயல்பாட்டால் ஈர்க்கப்பட்ட ஒரு வகை ML மாதிரியாகும். நியூரல் நெட்வொர்க்குகள் அடுக்குகளில் ஒழுங்கமைக்கப்பட்ட ஒன்றோடொன்று இணைக்கப்பட்ட கணுக்களை (நியூரான்கள்) கொண்டிருக்கும். நியூரல் நெட்வொர்க்குகள் தரவுகளில் சிக்கலான வடிவங்களைக் கற்றுக்கொள்ள முடியும் மற்றும் நேரியல் அல்லாத உறவுகளைக் கையாள்வதற்கு குறிப்பாக மிகவும் பொருத்தமானவை.

உதாரணம்: ஒரு ஃபின்டெக் நிறுவனம் மில்லினியல்களுக்கான கடன் மதிப்பெண் மாதிரியை உருவாக்க நியூரல் நெட்வொர்க்குகளைப் பயன்படுத்துகிறது. இந்த மாதிரியானது சமூக ஊடகங்கள், மொபைல் பயன்பாடுகள் மற்றும் பிற மாற்று மூலங்களிலிருந்து தரவை உள்ளடக்கியது. இந்த நியூரல் நெட்வொர்க், வரையறுக்கப்பட்ட கடன் வரலாறு கொண்ட இளைஞர்களின் கடன் தகுதியை மதிப்பிட நிறுவனத்திற்கு உதவுகிறது.

3. கலப்பின மாதிரிகள்

கலப்பின மாதிரிகள் அந்தந்த பலங்களைப் பயன்படுத்திக்கொள்ள வெவ்வேறு வழிமுறைகளை ஒருங்கிணைக்கின்றன. எடுத்துக்காட்டாக, ஒரு கலப்பின மாதிரியானது கணிப்புத் துல்லியம் மற்றும் விளக்கத்தன்மையை மேம்படுத்த ஒரு பாரம்பரிய புள்ளிவிவர மாதிரியை இயந்திர கற்றல் மாதிரியுடன் இணைக்கலாம்.

உதாரணம்: ஒரு நிதி நிறுவனம் லாஜிஸ்டிக் ரெக்ரஷனை ஒரு நியூரல் நெட்வொர்க்குடன் இணைத்து கடன் மதிப்பெண் மாதிரியை உருவாக்குகிறது. லாஜிஸ்டிக் ரெக்ரஷன் ஒரு அடிப்படை கணிப்பை வழங்குகிறது, அதே நேரத்தில் நியூரல் நெட்வொர்க் தரவுகளில் மிகவும் சிக்கலான வடிவங்களைக் கைப்பற்றுகிறது. கலப்பின மாதிரியானது எந்தவொரு மாதிரியை விடவும் அதிக துல்லியத்தை அடைகிறது.

கடன் மதிப்பீட்டு இடர் மாதிரிப்படுத்தலுக்கான தரவு மூலங்கள்

துல்லியமான மற்றும் நம்பகமான கடன் மதிப்பீட்டு இடர் மாதிரிகளை உருவாக்குவதற்கு தரவின் தரம் மற்றும் கிடைக்கும் தன்மை மிக முக்கியம். கடன் மதிப்பெண்ணில் பயன்படுத்தப்படும் சில பொதுவான தரவு மூலங்கள் இங்கே:

1. கடன் தகவல் நிறுவனத் தரவு

கடன் தகவல் நிறுவனங்கள் நுகர்வோரின் கடன் வரலாறு பற்றிய தகவல்களைச் சேகரித்து பராமரிக்கின்றன, இதில் பணம் செலுத்தும் வரலாறு, நிலுவையில் உள்ள கடன்கள் மற்றும் கடன் விசாரணைகள் ஆகியவை அடங்கும். பல நாடுகளில் கடன் மதிப்பெண்ணுக்கு கடன் தகவல் நிறுவனத் தரவு ஒரு முதன்மை தகவல் ஆதாரமாக உள்ளது.

உதாரணம்: ஈக்விஃபாக்ஸ், எக்ஸ்பீரியன் மற்றும் டிரான்ஸ்யூனியன் ஆகியவை அமெரிக்காவில் உள்ள முக்கிய கடன் தகவல் நிறுவனங்கள் ஆகும். அவை கடன் வழங்குநர்கள் மற்றும் நுகர்வோருக்கு கடன் அறிக்கைகள் மற்றும் கடன் மதிப்பெண்களை வழங்குகின்றன.

2. வங்கி மற்றும் நிதி நிறுவனத் தரவு

வங்கிகள் மற்றும் நிதி நிறுவனங்கள் தங்கள் வாடிக்கையாளர்களின் நிதிப் பரிவர்த்தனைகளின் விரிவான பதிவுகளைப் பராமரிக்கின்றன, இதில் கடன் செலுத்துதல்கள், கணக்கு நிலுவைகள் மற்றும் பரிவர்த்தனை வரலாறு ஆகியவை அடங்கும். இந்தத் தரவு கடன் வாங்கியவரின் நிதி நடத்தை பற்றிய மதிப்புமிக்க நுண்ணறிவுகளை வழங்க முடியும்.

உதாரணம்: ஒரு வங்கி தனது வாடிக்கையாளர்களின் பரிவர்த்தனைத் தரவைப் பயன்படுத்தி செலவு மற்றும் சேமிப்பு முறைகளைக் கண்டறிகிறது. இந்தத் தகவல் வாடிக்கையாளர்களின் கடன்களைத் திருப்பிச் செலுத்தும் மற்றும் தங்கள் நிதிகளை நிர்வகிக்கும் திறனை மதிப்பிடப் பயன்படுகிறது.

3. மாற்றுத் தரவு

மாற்றுத் தரவு என்பது கடன் தகுதியை மதிப்பிடப் பயன்படும் பாரம்பரியமற்ற தரவு மூலங்களைக் குறிக்கிறது. மாற்றுத் தரவில் சமூக ஊடக செயல்பாடு, ஆன்லைன் நடத்தை, மொபைல் பயன்பாட்டுப் பயன்பாடு மற்றும் பயன்பாட்டு பில் கொடுப்பனவுகள் ஆகியவை அடங்கும். வரையறுக்கப்பட்ட கடன் வரலாறு கொண்ட தனிநபர்களின் கடன் தகுதியை மதிப்பிடுவதற்கு மாற்றுத் தரவு குறிப்பாக பயனுள்ளதாக இருக்கும்.

உதாரணம்: ஒரு ஃபின்டெக் நிறுவனம் இளைஞர்களின் கடன் தகுதியை மதிப்பிட சமூக ஊடகத் தரவைப் பயன்படுத்துகிறது. நிறுவனம் விண்ணப்பதாரர்களின் சமூக ஊடக சுயவிவரங்களை பகுப்பாய்வு செய்து கடன் தகுதியுடன் தொடர்புடைய நடத்தை முறைகளைக் கண்டறிகிறது.

4. பொதுப் பதிவுகள்

நீதிமன்றப் பதிவுகள் மற்றும் சொத்துப் பதிவுகள் போன்ற பொதுப் பதிவுகள், கடன் வாங்குபவரின் நிதி வரலாறு மற்றும் சட்டப்பூர்வ கடமைகள் பற்றிய தகவல்களை வழங்க முடியும். இந்தத் தரவு கடன் வாங்குபவரின் இடர் சுயவிவரத்தை மதிப்பிடப் பயன்படும்.

உதாரணம்: ஒரு கடன் வழங்குநர், கடன் விண்ணப்பதாரருக்கு எதிராக ஏதேனும் திவால்நிலை, பற்றுரிமைகள் அல்லது தீர்ப்புகள் உள்ளதா என்பதைக் கண்டறிய பொதுப் பதிவுகளைச் சரிபார்க்கிறார். இந்தத் தகவல் விண்ணப்பதாரரின் கடனைத் திருப்பிச் செலுத்தும் திறனை மதிப்பிடப் பயன்படுகிறது.

கடன் மதிப்பீட்டு இடர் மாதிரிப்படுத்தலில் முக்கிய பரிசீலனைகள்

ஒரு பயனுள்ள கடன் மதிப்பீட்டு இடர் மாதிரியை உருவாக்குவதற்கு பல காரணிகளை கவனமாக பரிசீலிக்க வேண்டும். இங்கே சில முக்கிய பரிசீலனைகள்:

1. தரவுத் தரம்

நம்பகமான கடன் மதிப்பீட்டு இடர் மாதிரியை உருவாக்குவதற்கு தரவின் துல்லியம் மற்றும் முழுமை மிக முக்கியம். மாதிரியில் பயன்படுத்தப்படுவதற்கு முன்பு தரவு முழுமையாக சுத்தம் செய்யப்பட்டு சரிபார்க்கப்பட வேண்டும்.

2. அம்சத் தேர்வு

அம்சத் தேர்வு என்பது மாதிரியில் சேர்க்க மிகவும் பொருத்தமான மாறிகளைக் கண்டறிவதை உள்ளடக்கியது. கடன் இடரை மிகவும் கணிக்கக்கூடிய அம்சங்களின் தொகுப்பைத் தேர்ந்தெடுப்பதும், பொருத்தமற்ற அல்லது தேவையற்ற அம்சங்களைச் சேர்ப்பதைத் தவிர்ப்பதும் இதன் நோக்கமாகும்.

3. மாதிரி சரிபார்ப்பு

மாதிரி சரிபார்ப்பு என்பது ஒரு ஹோல்ட்அவுட் தரவு மாதிரியில் மாதிரியின் செயல்திறனை மதிப்பிடும் செயல்முறையாகும். இது மாதிரியானது துல்லியமானது மற்றும் புதிய தரவுகளுக்குப் பொதுமைப்படுத்தக்கூடியது என்பதை உறுதிப்படுத்த உதவுகிறது.

4. விளக்கத்தன்மை

விளக்கத்தன்மை என்பது மாதிரி அதன் கணிப்புகளை எவ்வாறு செய்கிறது என்பதைப் புரிந்துகொள்ளும் திறனைக் குறிக்கிறது. இயந்திர கற்றல் மாதிரிகள் பெரும்பாலும் அதிக துல்லியத்தை அடைய முடியும் என்றாலும், அவற்றை விளக்குவது கடினமாக இருக்கலாம். ஒரு மாடலிங் அணுகுமுறையைத் தேர்ந்தெடுக்கும்போது துல்லியம் மற்றும் விளக்கத்தன்மைக்கு இடையில் ஒரு சமநிலையை ஏற்படுத்துவது முக்கியம்.

5. ஒழுங்குமுறை இணக்கம்

கடன் மதிப்பெண் பல நாடுகளில் ஒழுங்குமுறை மேற்பார்வைக்கு உட்பட்டது. கடன் வழங்குநர்கள் அமெரிக்காவில் உள்ள நியாயமான கடன் அறிக்கைச் சட்டம் (FCRA) மற்றும் ஐரோப்பிய ஒன்றியத்தில் உள்ள பொது தரவு பாதுகாப்பு ஒழுங்குமுறை (GDPR) போன்ற விதிமுறைகளுக்கு இணங்க வேண்டும். இந்த விதிமுறைகள் நுகர்வோர் கடன் தகவல்களின் சேகரிப்பு, பயன்பாடு மற்றும் வெளிப்படுத்தல் ஆகியவற்றை நிர்வகிக்கின்றன.

ஒழுங்குமுறைச் சூழல்: உலகளாவிய பரிசீலனைகள்

கடன் மதிப்பெண்ணைச் சுற்றியுள்ள ஒழுங்குமுறைச் சூழல் வெவ்வேறு நாடுகளில் கணிசமாக வேறுபடுகிறது. உலகளவில் செயல்படும் நிதி நிறுவனங்கள் ஒவ்வொரு அதிகார வரம்பிலும் உள்ள தொடர்புடைய விதிமுறைகளைப் புரிந்துகொண்டு இணங்குவது மிக முக்கியம்.

1. பேசல் ஒப்பந்தங்கள்

பேசல் ஒப்பந்தங்கள் என்பது வங்கி மேற்பார்வைக்கான பேசல் குழுவால் (BCBS) உருவாக்கப்பட்ட சர்வதேச வங்கி விதிமுறைகளின் தொகுப்பாகும். பேசல் ஒப்பந்தங்கள் கடன் இடரை நிர்வகிப்பதற்கும் வங்கிகளுக்கான மூலதனத் தேவைகளை அமைப்பதற்கும் ஒரு கட்டமைப்பை வழங்குகின்றன. கடன் மதிப்பீட்டு இடர் மாதிரிப்படுத்தல் உட்பட, சிறந்த இடர் மேலாண்மை நடைமுறைகளைப் பயன்படுத்துவதன் முக்கியத்துவத்தை அவை வலியுறுத்துகின்றன.

2. IFRS 9

IFRS 9 என்பது நிதி கருவிகளின் அங்கீகாரம் மற்றும் அளவீட்டை நிர்வகிக்கும் ஒரு சர்வதேச கணக்கியல் தரமாகும். IFRS 9 வங்கிகள் எதிர்பார்க்கப்படும் கடன் இழப்புகளை (ECL) மதிப்பிட வேண்டும் மற்றும் இந்த இழப்புகளுக்கான ஒதுக்கீடுகளை அங்கீகரிக்க வேண்டும். IFRS 9 இன் கீழ் ECL-ஐ மதிப்பிடுவதில் கடன் மதிப்பீட்டு இடர் மாதிரிகள் முக்கிய பங்கு வகிக்கின்றன.

3. GDPR

பொது தரவு பாதுகாப்பு ஒழுங்குமுறை (GDPR) என்பது தனிப்பட்ட தரவைச் செயலாக்குவதை நிர்வகிக்கும் ஒரு ஐரோப்பிய ஒன்றிய ஒழுங்குமுறையாகும். GDPR கடன் தகவல் உட்பட நுகர்வோர் தரவின் சேகரிப்பு, பயன்பாடு மற்றும் சேமிப்பகத்தில் கடுமையான தேவைகளை விதிக்கிறது. ஐரோப்பிய ஒன்றியத்தில் செயல்படும் நிதி நிறுவனங்கள் கடன் மதிப்பீட்டு இடர் மாதிரிகளை உருவாக்கும் மற்றும் பயன்படுத்தும் போது GDPR-க்கு இணங்க வேண்டும்.

4. நாடு சார்ந்த விதிமுறைகள்

சர்வதேச விதிமுறைகளுக்கு கூடுதலாக, பல நாடுகள் கடன் மதிப்பெண்ணை நிர்வகிக்கும் தங்களின் சொந்த குறிப்பிட்ட விதிமுறைகளைக் கொண்டுள்ளன. எடுத்துக்காட்டாக, அமெரிக்காவில் நியாயமான கடன் அறிக்கைச் சட்டம் (FCRA) மற்றும் சம கடன் வாய்ப்புச் சட்டம் (ECOA) ஆகியவை உள்ளன, அவை நுகர்வோரை நியாயமற்ற கடன் நடைமுறைகளிலிருந்து பாதுகாக்கின்றன. இந்தியாவில் கடன் தகவல் நிறுவனங்கள் (ஒழுங்குமுறை) சட்டம் உள்ளது, இது கடன் தகவல் நிறுவனங்களின் செயல்பாடுகளை ஒழுங்குபடுத்துகிறது.

கடன் மதிப்பீட்டு இடர் மாதிரிப்படுத்தலில் எதிர்காலப் போக்குகள்

கடன் மதிப்பீட்டு இடர் மாதிரிப்படுத்தல் துறை தொடர்ந்து உருவாகி வருகிறது. கடன் மதிப்பெண்ணின் எதிர்காலத்தை வடிவமைக்கும் சில முக்கிய போக்குகள் இங்கே:

1. இயந்திர கற்றலின் அதிகரித்த பயன்பாடு

இயந்திர கற்றல் மாதிரிகள் தரவுகளில் உள்ள சிக்கலான மற்றும் நேரியல் அல்லாத உறவுகளைக் கையாளும் திறனின் காரணமாக கடன் மதிப்பெண்ணில் பெருகிய முறையில் பிரபலமாகி வருகின்றன. ML மாதிரிகள் மிகவும் அதிநவீனமாகவும் அணுகக்கூடியதாகவும் மாறும்போது, அவை கடன் மதிப்பெண்ணில் பரவலாகப் பயன்படுத்தப்பட வாய்ப்புள்ளது.

2. மாற்றுத் தரவின் விரிவாக்கம்

மாற்றுத் தரவு மூலங்கள் கடன் மதிப்பெண்ணில் பெருகிய முறையில் முக்கிய பங்கு வகிக்கின்றன, குறிப்பாக வரையறுக்கப்பட்ட கடன் வரலாறு கொண்ட தனிநபர்களுக்கு. அதிக மாற்றுத் தரவு கிடைக்கும்போது, அது கடன் மதிப்பீட்டு இடர் மாதிரிகளில் அதிக அளவில் பயன்படுத்தப்பட வாய்ப்புள்ளது.

3. விளக்கக்கூடிய AI (XAI) மீது கவனம்

இயந்திர கற்றல் மாதிரிகள் மிகவும் சிக்கலானதாக மாறும்போது, விளக்கக்கூடிய AI (XAI) மீது ஆர்வம் அதிகரித்து வருகிறது. XAI நுட்பங்கள் ML மாதிரிகளை மிகவும் வெளிப்படையானதாகவும், விளக்கக்கூடியதாகவும் மாற்றுவதை நோக்கமாகக் கொண்டுள்ளன, இதனால் கடன் வழங்குநர்கள் மாதிரிகள் தங்கள் கணிப்புகளை எவ்வாறு செய்கின்றன என்பதைப் புரிந்துகொள்ள அனுமதிக்கிறது. வெளிப்படைத்தன்மை மற்றும் நேர்மை ஆகியவை முக்கியமான நிதி போன்ற ஒழுங்குபடுத்தப்பட்ட தொழில்களில் இது குறிப்பாக முக்கியமானது.

4. நிகழ்நேர கடன் மதிப்பெண்

நிகழ்நேர கடன் மதிப்பெண் என்பது, சமீபத்திய தரவுகளின் அடிப்படையில், நிகழ்நேரத்தில் கடன் தகுதியை மதிப்பிடுவதை உள்ளடக்குகிறது. இது கடன் வழங்குநர்களுக்கு வேகமான மற்றும் அதிக தகவலறிந்த கடன் முடிவுகளை எடுக்க உதவும். புதிய தரவு மூலங்கள் மற்றும் மேம்பட்ட பகுப்பாய்வு நுட்பங்கள் கிடைப்பதால் நிகழ்நேர கடன் மதிப்பெண் பெருகிய முறையில் சாத்தியமாகி வருகிறது.

5. டிஜிட்டல் கடன் வழங்கும் தளங்களுடன் ஒருங்கிணைப்பு

கடன் மதிப்பீட்டு இடர் மாதிரிகள் டிஜிட்டல் கடன் வழங்கும் தளங்களுடன் பெருகிய முறையில் ஒருங்கிணைக்கப்படுகின்றன, இது தானியங்கி மற்றும் திறமையான கடன் வழங்கும் செயல்முறைகளை செயல்படுத்துகிறது. இது கடன் வழங்குநர்கள் தங்கள் செயல்பாடுகளை நெறிப்படுத்தவும், கடன் வாங்குபவர்களுக்கு வேகமான மற்றும் வசதியான சேவையை வழங்கவும் அனுமதிக்கிறது.

உலகளாவிய கடன் மதிப்பெண் அமைப்புகளின் நடைமுறை எடுத்துக்காட்டுகள்

வெவ்வேறு நாடுகள் மற்றும் பிராந்தியங்கள் தங்கள் குறிப்பிட்ட பொருளாதார மற்றும் ஒழுங்குமுறைச் சூழல்களுக்கு ஏற்றவாறு தனித்துவமான கடன் மதிப்பெண் அமைப்புகளைக் கொண்டுள்ளன. இங்கே சில எடுத்துக்காட்டுகள்:

1. அமெரிக்கா: FICO மதிப்பெண்

FICO மதிப்பெண் அமெரிக்காவில் மிகவும் பரவலாகப் பயன்படுத்தப்படும் கடன் மதிப்பெண்ணாகும். இது ஃபேர் ஐசக் கார்ப்பரேஷன் (FICO) ஆல் உருவாக்கப்பட்டது மற்றும் மூன்று முக்கிய கடன் தகவல் நிறுவனங்களான ஈக்விஃபாக்ஸ், எக்ஸ்பீரியன் மற்றும் டிரான்ஸ்யூனியன் ஆகியவற்றின் தரவை அடிப்படையாகக் கொண்டது. FICO மதிப்பெண் 300 முதல் 850 வரை இருக்கும், அதிக மதிப்பெண்கள் குறைந்த கடன் இடரைக் குறிக்கின்றன.

2. ஐக்கிய ராஜ்ஜியம்: எக்ஸ்பீரியன் கடன் மதிப்பெண்

எக்ஸ்பீரியன் ஐக்கிய ராஜ்ஜியத்தில் உள்ள முன்னணி கடன் தகவல் நிறுவனங்களில் ஒன்றாகும். இது கடன் வழங்குநர்கள் மற்றும் நுகர்வோருக்கு கடன் மதிப்பெண்கள் மற்றும் கடன் அறிக்கைகளை வழங்குகிறது. எக்ஸ்பீரியன் கடன் மதிப்பெண் 0 முதல் 999 வரை இருக்கும், அதிக மதிப்பெண்கள் குறைந்த கடன் இடரைக் குறிக்கின்றன.

3. சீனா: சமூக கடன் அமைப்பு

சீனா தனிநபர்கள் மற்றும் வணிகங்களின் நம்பகத்தன்மையை மதிப்பிடுவதை நோக்கமாகக் கொண்ட ஒரு சமூக கடன் அமைப்பை உருவாக்கி வருகிறது. இந்த அமைப்பு நிதித் தகவல்கள், சமூக நடத்தை மற்றும் சட்ட இணக்கம் உள்ளிட்ட பரந்த அளவிலான தரவை உள்ளடக்கியது. சமூக கடன் அமைப்பு இன்னும் வளர்ச்சியில் உள்ளது மற்றும் கடன் மதிப்பெண்ணில் அதன் தாக்கம் உருவாகி வருகிறது.

4. இந்தியா: CIBIL மதிப்பெண்

CIBIL மதிப்பெண் இந்தியாவில் மிகவும் பரவலாகப் பயன்படுத்தப்படும் கடன் மதிப்பெண்ணாகும். இது இந்தியாவில் உள்ள முன்னணி கடன் தகவல் நிறுவனங்களில் ஒன்றான டிரான்ஸ்யூனியன் CIBIL ஆல் உருவாக்கப்பட்டது. CIBIL மதிப்பெண் 300 முதல் 900 வரை இருக்கும், அதிக மதிப்பெண்கள் குறைந்த கடன் இடரைக் குறிக்கின்றன.

தொழில் வல்லுநர்களுக்கான செயல் நுண்ணறிவுகள்

கடன் மதிப்பீட்டு இடர் மாதிரிப்படுத்தல் துறையில் பணிபுரியும் தொழில் வல்லுநர்களுக்கான சில செயல் நுண்ணறிவுகள் இங்கே:

• சமீபத்திய வழிமுறைகள் மற்றும் தொழில்நுட்பங்களில் புதுப்பித்த நிலையில் இருங்கள். கடன் மதிப்பெண் துறை தொடர்ந்து உருவாகி வருகிறது, எனவே புள்ளிவிவர மாதிரிப்படுத்தல், இயந்திர கற்றல் மற்றும் தரவு பகுப்பாய்வு ஆகியவற்றில் சமீபத்திய முன்னேற்றங்கள் குறித்து அறிந்திருப்பது முக்கியம்.
• தரவுத் தரத்தில் கவனம் செலுத்துங்கள். நம்பகமான கடன் மதிப்பீட்டு இடர் மாதிரியை உருவாக்குவதற்கு தரவின் துல்லியம் மற்றும் முழுமை மிக முக்கியம். தரவு சுத்தம் மற்றும் சரிபார்ப்பில் நேரத்தையும் வளங்களையும் முதலீடு செய்யுங்கள்.
• ஒழுங்குமுறைச் சூழலைப் புரிந்து கொள்ளுங்கள். கடன் மதிப்பெண் பல நாடுகளில் ஒழுங்குமுறை மேற்பார்வைக்கு உட்பட்டது. நீங்கள் தொடர்புடைய விதிமுறைகளை அறிந்திருக்கிறீர்கள் என்பதையும் அவற்றுடன் இணங்குகிறீர்கள் என்பதையும் உறுதிப்படுத்திக் கொள்ளுங்கள்.
• கடன் மதிப்பெண்ணின் நெறிமுறை தாக்கங்களைக் கவனியுங்கள். கடன் மதிப்பெண் மக்களின் வாழ்வில் குறிப்பிடத்தக்க தாக்கத்தை ஏற்படுத்தும். கடன் மதிப்பெண் மாதிரிகளில் சார்பு மற்றும் பாகுபாட்டிற்கான சாத்தியக்கூறுகளை மனதில் கொள்ளுங்கள்.
• பிற தொழில் வல்லுநர்களுடன் ஒத்துழைக்கவும். கடன் மதிப்பெண் என்பது புள்ளிவிவரங்கள், நிதி மற்றும் தொழில்நுட்பத்தில் நிபுணத்துவம் தேவைப்படும் ஒரு பல்துறைத் துறையாகும். பயனுள்ள மற்றும் நெறிமுறை கடன் மதிப்பீட்டு இடர் மாதிரிகளை உருவாக்க பிற தொழில் வல்லுநர்களுடன் ஒத்துழைக்கவும்.

முடிவுரை

கடன் மதிப்பீட்டு இடர் மாதிரிப்படுத்தல் நவீன நிதியின் ஒரு முக்கிய அங்கமாகும், இது கடன் வழங்குநர்களுக்கு கடன் தகுதியை மதிப்பிடவும் இடரை திறம்பட நிர்வகிக்கவும் உதவுகிறது. நிதிச் சூழல் பெருகிய முறையில் சிக்கலானதாகவும் தரவு சார்ந்ததாகவும் மாறும்போது, அதிநவீன கடன் மதிப்பெண் நுட்பங்களின் முக்கியத்துவம் தொடர்ந்து வளரும். இந்த வழிகாட்டியில் விவாதிக்கப்பட்ட வழிமுறைகள், தரவு மூலங்கள், ஒழுங்குமுறை பரிசீலனைகள் மற்றும் வளர்ந்து வரும் போக்குகளைப் புரிந்துகொள்வதன் மூலம், தொழில் வல்லுநர்கள் மிகவும் துல்லியமான, நம்பகமான மற்றும் நெறிமுறையான கடன் மதிப்பீட்டு இடர் மாதிரிகளை உருவாக்க முடியும், இது மிகவும் நிலையான மற்றும் உள்ளடக்கிய நிதி அமைப்புக்கு பங்களிக்கிறது.