Experian alternatif veri kaynakları nisan 2015 v-f

©2015 Experian Limited. All rights reserved. Experian and the marks used herein are service marks or registered trademarks of Experian Limited. Other products and company names mentioned may be the trademarks of their respective owners. No part of this copyrighted work may be reproduced, modified, or distributed in any form or manner without prior written permission of Experian Limited.Experian Public.

Alternatif Veri

Kaynakları

HakkındaAltan Atabarut

İş Geliştirme Müdürü, Finansal Servisler

22015 Experian Limited. All rights reserved.Experian Public.

Gecikmiş veya batık kredilerin yönetilmesi

Tahsilat Yönetimi

Müşterilerden gelen başvuruların yönetimi için iş akışları, otomatik karar sistemleri, manuel inceleme

ekranları ve diğer sistemler ile entegrasyon

Başvuru Yönetimi

Analitik Hizmetlerimizden Başlıklar

Müşteri istekleri, tercihleri, yaklaşımları, gelecekteki davranışları ve değerinin

belirlenmesi

Müşteri İçgörüsüMüşteri tercihlerini göz önünde bulundurarak

çapraz kanallı pazarlama aktivitelerinin tutarlı

yönetimi

Çapraz Kanallı Pazarlama


Yeni NormMevcut Veri Kaynakları ile Yetinmeyin

Herkesle aynı

yöntemleri

kullanarak

Herkesin kullandığı

modelleme

teknikleri ile…

Rekabette Öne

geçmeyi

beklemeyin


veri kaynaklarını

kullanarak…


Vaka ÇalışmasıHanehalkı Bakışı ve Ortalama Skorun Avantajları

MARRIED PARTNERS PARENTAL STRAW BUYER

RELATIVE FRIENDS30

35

40

45

50

55

60

65

70

75

8066

.8

58.8

49.3

32.6

55.2

41.5

69.1

64.6

61.4

49.9

59.1

51.5

67.8

62.2

54.6

45.2

57.7

47.7

67.9

61.9

54.3

38.3

56.5

46.2

Random VantageScore V3.0 Average VantageScore V3.0

Maxiumum VantageScore V3.0 Minimum VantageScore V3.0

GIN

I ka

tsa

yıs

ı

708 (19) 674 (34) 673 (76) 655 (112) 660 (27) 632 (49)

Evli Nişanlı Aile Akraba ArkadaşUzak ilişkili


Vaka ÇalışmasıHanehalkı Bakışı ve Ortalama Skorun Avantajları

Aile, arkadaşlık ilişkileri ve hanehalkı gibi basit bilgiler bile kredi

değerlendirmede harikalar yaratabilir mi?

Yandaki örnekte kişilerin;

• Eş veya Aile bireyi, akraba olma,

• Nişanlılık veya Arkadaş olma bilgileri

değerlendirilerek büro skorlarının

Minimum, maksimum, rastgele ve Ortalama

değerleri dikkate alınmış ve risk açısından

sıralama kabiliyeti (Gini) karşılaştırılmıştır.

Ortalama büro skoru kullanımının (yeşil

çubuklar) başarısı her ilişki durumu için

anlamlılık göstermektedir.



Herkesle aynı

yöntemleri

kullanarak


modelleme

teknikleri ile…

Rekabette Öne

geçmeyi

beklemeyin


veri kaynaklarını

kullanarak…


Farklı Veri Kaynakları Derken…

Erişebilirlik:

gelir düzeyi düşük kitlelerden veri temin edebilmeyi

Tahmin gücü:

kredibilite açısından modellerin sıralama kabiliyetini

İfade etmektedir.

https://www.eflglobal.com/alternative-credit-scoring-emerging-markets/


Vaka ÇalışmasıKredi Tahsisinde Psikometrinin Kullanımı

Müşteri

Banka, Rusya merkezli

İş Problemi

Büro skoru olmayanlara, ögrenciler, ev hanımları, borcunu

ödemiş eski mütemerritlere kredi verilememekte zira

uygun bir risk ölçümü yapılamamakta.

Çözümümüz

Experian Visual DNA ile basit ve hızlı testler

ve buna bağlı skorlama servisi ile hem

kredi riskini, hem fiyat hassasiyeti, hem de

kart karlılığı ölçülebildi.

Üstelik bu bir yazılım değil servis. IT’yi

beklemeye gerek yok.

Kısa Bilgi: Türkiye’de İlk 10’da iki banka

Büyük bankalarla rekabet amacı ile PoC

yapmaktadır:


Psikoloji Araştırmaları Işığında Kişilik Profillemesi ‘Büyük Beşli’ Olarak Adlandırılan Özellikleri Ölçer

Angry Anxious Depressed Vulnerable Emotionally stable

Impulsive

Compassionate Antagonistic Helpful Well tempered

Energetic Positive Urgent Assertive Sociable Talkative

Self-disciplined Proactive Achiever Planned Organised Dependable

Artistic Adventurous Creative Curious

Inventive /

Curious

Consistent /

Cautious

Efficient /

Organised

Easy-going /

Careless

Outgoing /

Energetic

Solitary /

Reserved

Friendly /

Compassionate

Cold /

Unkind

Sensitive / Nervous

Secure /

Confident


Vaka ÇalışmasıBankacılık dışı kitlelere erişim – VisualDNA (2)

Yurtdığında Önde Giden bir Kredi ve Kredi Kartı Kuruluşu

Populasyon Büro bilgisi olmayan, bankada da çok fazla verisi bulunmayan kimseler

Amaç Mevcut NPL’i düşürürken kabul adetlerini aynı tutabilmek

# Kişi sayısı 7,761

Gözlem tarihleri Ağustos '12 – devam ediyor

Süreç 12 ay

Kötü tanımı TPD (Third payment in 3 months) veya 12 ayda 4 ödemede gecikme

Skor Karşılaştırma Gini

Banka başvuru skoru 15.2%

VisualDNA skoru 38.4%

Portföy Performansı Kabul oranı % Kötü Oranı %

Banka skoru + politika 20% 21.7%

VisualDNA skoru + politika 20% 6.3%

Not: Analizler genişletilmiş kötü tanımına göre yapılmıştır.



Herkesle aynı

yöntemleri

kullanarak


modelleme

teknikleri ile…

Rekabette Öne

geçmeyi

beklemeyin


veri kaynaklarını

kullanarak…


Debit/Kredi Kart Verisinden Risk SkoruBüyük veri analitiği ile harcama bilgisinden tahmin…

Problem/Fırsat

Performance

Yaklaşım Sonuçlar

Performance Müşteri kart işlem

verilerinin risk tahmininde

ne kadar güvenilir

olduğunu incelemek

istedi.

Kart işlem veri en iyi kredi

riski modelleriyle

yarışabilir mi?

Sadece kredi riskini ölçecek

ve kart işlemlerini kullanacak

değişkenler türetildi.

Veri detayı saatlik kart

kullanımları, işletmenin tipi,

alışverişler arası geçen

süreler, işletme lokasyonları,

aynı işletmeden alışveriş

yapan diğer kişilerin

skorları...

Milyarlarca satır veri

Mevcut kredi bürosu skorları

ile karşılaştırıldı

Kart işlem verilerinin gayet

anlamlı olduğu ortaya çıktı.

KS = 49.27

Spesifik müşteri kitlelerinde

büro skorlarına ek olarak

model Lift değeri %15 artış

göstermiştir.

Experian alternatif veri kaynakları nisan 2015 v-f

Data & Analytics

Transcript of Experian alternatif veri kaynakları nisan 2015 v-f