Chytře na rizika  

Skórkarty

Skórkarta (statistická nebo expertní) je model, jehož cílem je předpovídat určitý jev – nejčastěji bonitu klienta (tj. to, zda klient bude schopen splácet poskytnutý úvěr). Tento jev lze odhadnout pomocí bodového hodnocení (tzv. skóre), které lze následně využít k vzájemnému porovnání či uspořádání klientů do několika kategorií např. dle rizikovosti.

Skórkarty lze aplikovat v různých situacích, například:

  • poskytování úvěrových produktů a leasingový prodej (hodnocení klienta zohledňující současnou či navrhovanou úvěrovou pozici u věřitele – identifikace klientů, kteří přestanou splácet, zbankrotují apod.),
  • poskytování akčních nabídek (identifikace klientů, kteří zareagují na akční nabídku),
  • retence zákazníků (identifikace klientů se sklonem přejít ke konkurenci, identifikace klientů s tendencí snížit objem objednávek), 
  • snaha o udržení zaměstnanců (stanovení pravděpodobnosti, že zaměstnanec ve zvoleném časovém horizontu podá výpověď).

Finanční instituce využívají skórkarty jako integrovanou součást systému hodnocení úvěrového rizika, v němž může být kreditní skóre využito přímo anebo je doplněno ještě o další procesy (například mapování na ratingovou škálu). Nefinanční instituce mohou skórkarty využívat např. při stanovení kreditního limitu odběratelů.

Společnost Advanced Risk Management s.r.o. nabízí následující služby v oblasti skórkaret:

Vývoj skórkaret

Vývoj aplikačních a behaviorálních skórkaret ARM provádí ve spolupráci se svými zákazníky. Všechny dílčí výsledky a zvolené postupy jsou zákazníkovi průběžně prezentovány a jsou s ním diskutovány.

Vývoj tak probíhá v souladu s jeho potřebami a zpravidla zahrnuje:

  • stanovení cílů skórkaret a požadované kvality (kritéria pro hodnocení kvality a přesnosti skórkarty, počet stupňů pro hodnocení klienta v závislosti na účelu skórkarty, volba historického horizontu pro konstrukci modelu atd.),
  • vytvoření seznamu všech charakteristik, které mohou být potenciálně vhodné pro zařazení do skórkarty,
  • zúžení seznamu charakteristik pro skórkartu na základě:
    • kvantitativních měr důležitosti proměnných (informační hodnota, Weight of Evidence, AIC, chí-kvadrát, Giniho koeficient, …),
    • korelační analýzy (není vhodné zařadit vzájemně korelované proměnné),
    • zkušenosti a odborného názoru expertů,
    • stability charakteristik (časové i s ohledem na klientský segment),
  • návrh modelu:
    • definice předpokladů pro vývoj skórkarty,
    • volba metod a ověření jejich předpokladů,
    • analýza možných omezení skórkarty,
  • sestavení modelu:
    • stanovení způsobu výběru a vhodného rozsahu datového vzorku,
    • rozdělení dat na vývojový a validační vzorek,
    • kalibrace parametrů skórkarty,
    • posouzení kvality skórkarty,
    • sepsání podrobné dokumentace skórkarty,
  • implementace skórkarty:
    • vytvoření nástroje, ve kterém bude možné model používat,
    • sepsání uživatelského manuálu,
  • mapování kreditního skóre na zvolenou ratingovou stupnici či rating zvolené ratingové agentury. stanovení cílů skórkaret a požadované kvality (kritéria pro hodnocení kvality a přesnosti skórkarty),

Validace skórkaret

Validace skórkaret zahrnuje soubor procesů a aktivit, jejichž cílem je prokázat vhodnost a správnost skórkaret.

ARM nabízí pomoc při validaci používaných skórkaret, která typicky pokrývá tyto oblasti:

  • Předpoklady a omezení skórkarty:
    • ověření platnosti předpokladů o skladbě vstupních dat (tj. v iniciální fázi pro vývojový i validační vzorek, v následné fázi pro vstupní data skórkarty)
    • ověření platnosti předpokladů o struktuře modelovaných veličin
    • ověření kvality vstupních dat
  • Vstupní charakteristiky:
    • hodnocení časové stability charakteristik použitých pro skórkartu
    • hodnocení stability charakteristik z hlediska klientských segmentů
    • ověření postupů pro zacházení s chybějícími a chybnými hodnotami
    • zhodnocení postupů používaných pro transformaci dat
  • Metody:
    • ověření, že volba statistických metod / expertního přístupu je vhodná pro řešení daného problému
    • logická správnost skórkarty
  • Výpočty:
  • ověření správnosti výpočtů
  • zpětné testování ověřující, že odchylka predikce skórkarty od pozorované reality je v požadovaných mezích
  • Kvalita skórkarty:
    • posouzení kvality skórkarty na základě stanovených kvantitativních kritérií (např. Giniho koeficient, AIC apod.)
    • ověření časové stability predikcí
    • míra používání případných expertních úprav výsledného skóre (tzv. override)
  • Dokumentace skórkarty:
    • posouzení, zda je dokumentace dostatečně podrobná
    • ověření, že výsledky skórkaret jsou pravidelně monitorovány
  • Soulad s regulatorními požadavky a interními metodikami
Zapojením ARM do validace skórkaret získáte nejen výstupní zprávu hodnotící jednotlivé aspekty skórkaret, ale i přehled nedostatků a jejich zdrojů identifikovaných v průběhu validace doplněný o návrh postupu pro jejich eliminaci.