Automatisierte Kreditrisikobewertungsprozesse mit Verwendung von maschinellem Lernen-Algorithmen zum Beurteilen der Wahrscheinlichkeit, dass Kreditanträge defaulten. Datengetriebene Scoringmodelle priorisieren Transparenz und Fairness, liefern actionable Einblicke für informierte Kreditentscheidungen.
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Die Kreditrisiko-Bewertungs- und Scoringmodelle-Prozess bewertet die Wahrscheinlichkeit von Schuldnerinnen/Schuldnern, ihre Schulden pünktlich zurückzuzahlen. Hierbei werden verschiedene kreditspezifische Faktoren wie Kredithistorie, Einkommensniveau, Darlehnsbetrag, Sicherheitswert und Verschuldungsquote berücksichtigt. Schritt 1: Datenerfassung Sammeln relevanter Schuldnerdaten aus verschiedenen Quellen einschließlich Kreditinstituten, Kreditanträgen und anderen relevanten Dokumente. Schritt 2: Kreditanalyse Analysieren die gesammelten Daten, um potenzielle Kreditrisiken zu identifizieren. Dazu gehören die Bewertung der Zahlungsabläufe, der Kreditnutzungsquoten und anderer finanzieller Indikatoren. Schritt 3: Anwendung eines Scoringmodells Wenden ein Scoringmodell an, um für jeden Schuldner eine Kreditrisikobewertung basierend auf ihrer bewerteten Kreditwürdigkeit zu ermitteln. Schritt 4: Risikoklassifizierung Klassifizieren die Schuldner in verschiedene Risikokategorien anhand ihrer zugewiesenen Kreditscores. Dies ermöglicht es den Kreditinstituten, fundierte Entscheidungen bei der Zuerkennung von Krediten und bei der Festsetzung von Zinsen zu treffen.
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