Credit scorecards
ಕ್ರೆಡಿಟ್ ಸ್ಕೋರ್ ಎನ್ನುವುದು ಒಬ್ಬ ವ್ಯಕ್ತಿಯ ಕ್ರೆಡಿಟ್ ಅರ್ಹತೆಯನ್ನು ಪ್ರತಿನಿಧಿಸುವ ಸಂಖ್ಯಾತ್ಮಕ ಅಭಿವ್ಯಕ್ತಿಯಾಗಿದೆ. ಕ್ರೆಡಿಟ್ ಸ್ಕೋರ್ ಪ್ರಾಥಮಿಕವಾಗಿ ಕ್ರೆಡಿಟ್ ವರದಿಯನ್ನು ಆಧರಿಸಿದೆ, ಇದು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಕ್ರೆಡಿಟ್ ಬ್ಯೂರೋಗಳಿಂದ ಪಡೆದ ಮಾಹಿತಿಯಾಗಿದೆ. ಬ್ಯಾಂಕುಗಳು ಮತ್ತು ಕ್ರೆಡಿಟ್ ಕಾರ್ಡ್ ಕಂಪನಿಗಳಂತಹ ಸಾಲದಾತರು, ಗ್ರಾಹಕರಿಗೆ ಸಾಲ ನೀಡುವುದರಿಂದ ಉಂಟಾಗುವ ಸಂಭಾವ್ಯ ಅಪಾಯವನ್ನು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡಲು ಮತ್ತು ಕೆಟ್ಟ ಸಾಲದಿಂದಾಗಿ ಉಂಟಾಗುವ ನಷ್ಟವನ್ನು ತಗ್ಗಿಸಲು ಕ್ರೆಡಿಟ್ ಸ್ಕೋರ್ಗಳನ್ನು ಬಳಸುತ್ತಾರೆ. ಸಾಲಕ್ಕೆ ಯಾರು ಅರ್ಹರಾಗಿದ್ದಾರೆ, ಯಾವ ಬಡ್ಡಿದರದಲ್ಲಿ ಮತ್ತು ಯಾವ ಸಾಲದ ಮಿತಿಗಳನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸಲು ಸಾಲದಾತರು ಕ್ರೆಡಿಟ್ ಸ್ಕೋರ್ಗಳನ್ನು ಬಳಸುತ್ತಾರೆ. ಯಾವ ಗ್ರಾಹಕರು ಹೆಚ್ಚಿನ ಆದಾಯವನ್ನು ತರುವ ಸಾಧ್ಯತೆಯಿದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸಲು ಸಾಲದಾತರು ಕ್ರೆಡಿಟ್ ಸ್ಕೋರ್ಗಳನ್ನು ಸಹ ಬಳಸುತ್ತಾರೆ. ಕ್ರೆಡಿಟ್ ಸ್ಕೋರಿಂಗ್ ಕೇವಲ ಬ್ಯಾಂಕುಗಳಿಗೆ ಸೀಮಿತವಾಗಿಲ್ಲ. ಮೊಬೈಲ್ ಫೋನ್ ಕಂಪನಿಗಳು, ವಿಮಾ ಕಂಪನಿಗಳು, ಭೂಮಾಲೀಕರು ಮತ್ತು ಸರ್ಕಾರಿ ಇಲಾಖೆಗಳಂತಹ ಇತರ ಸಂಸ್ಥೆಗಳು ಇದೇ ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ಬಳಸುತ್ತವೆ. ಆನ್ಲೈನ್ ಸಾಲದಾತರಂತಹ ಡಿಜಿಟಲ್ ಹಣಕಾಸು ಕಂಪನಿಗಳು ಸಾಲಗಾರರ ಸಾಲದ ಅರ್ಹತೆಯನ್ನು ಲೆಕ್ಕಹಾಕಲು ಪರ್ಯಾಯ ದತ್ತಾಂಶ ಮೂಲಗಳನ್ನು ಸಹ ಬಳಸುತ್ತವೆ. ಸ್ಕೋರ್ಕಾರ್ಡ್ಗಳ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳು ಸ್ಕೋರ್ಕಾರ್ಡ್ಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಲಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಏಕರೂಪದ ಜನಸಂಖ್ಯೆಯ ಕ್ರೆಡಿಟ್ ಫೈಲ್ ಅನ್ನು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡಲು ಹೊಂದುವಂತೆ ಮಾಡಲಾಗಿದೆ (ಉದಾ. ಅಪರಾಧಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಕಡತಗಳು, ಬಹಳ ಚಿಕ್ಕದಾದ ಕಡತಗಳು, ಬಹಳ ಕಡಿಮೆ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಕಡತಗಳು). ಪ್ರಾಯೋಗಿಕವಾಗಿ ಪಡೆದ ಹೆಚ್ಚಿನ ಕ್ರೆಡಿಟ್ ಸ್ಕೋರಿಂಗ್ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು 10 ರಿಂದ 20 ಅಸ್ಥಿರಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುತ್ತವೆ. ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ಸ್ಕೋರ್ಗಳು ಕ್ರೆಡಿಟ್ ಬ್ಯೂರೊ ದತ್ತಾಂಶದಿಂದ ಪ್ರಾಬಲ್ಯವನ್ನು ಹೊಂದಿವೆ, ಇದು 1980 ರ ದಶಕದ ಅಂತ್ಯದಲ್ಲಿ ಯುಕೆ ಸ್ಕೋರ್ ಕಾರ್ಡ್ಗಳಿಗೆ 60 ಪ್ರತಿಶತಕ್ಕೆ ಹೋಲಿಸಿದರೆ ಮುನ್ಸೂಚಕ ಶಕ್ತಿಯ 80 ಪ್ರತಿಶತಕ್ಕಿಂತ ಹೆಚ್ಚು ಪ್ರಮಾಣವನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ. ವಾಸ್ತವವಾಗಿ, ಸ್ಕೋರ್ ಕಾರ್ಡ್ಗಳಿಂದ ಅರ್ಜಿದಾರ ಅಥವಾ ಪರಿಶೀಲಿಸಲಾಗದ ಅಸ್ಥಿರಗಳನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುವ ಪ್ರವೃತ್ತಿ ಹೆಚ್ಚುತ್ತಿದೆ, ಇದರ ಪರಿಣಾಮವಾಗಿ ಕ್ರೆಡಿಟ್ ಬ್ಯೂರೊ ದತ್ತಾಂಶದ ಮೇಲೆ ಅವಲಂಬನೆ ಇದೆ. ಕ್ರೆಡಿಟ್ ಸ್ಕೋರ್ಗಳು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಗ್ರಾಹಕರ ಕ್ರೆಡಿಟ್ ಅರ್ಹತೆಯನ್ನು ತೋರಿಸುವ 300 ರಿಂದ 850 ರವರೆಗೆ ಇರುತ್ತವೆ. ಹೆಚ್ಚಿನ ಕ್ರೆಡಿಟ್ ಸ್ಕೋರ್ ಹೊಂದಿರುವ ಗ್ರಾಹಕರು ತಾವು ಸಾಲಕ್ಕೆ ಅರ್ಹರಾಗಿರುವುದನ್ನು ತೋರಿಸುತ್ತಾರೆ ಮತ್ತು ಅವರಿಗೆ ಸಾಲ ನೀಡಲು ಬ್ಯಾಂಕುಗಳಿಗೆ ಯಾವುದೇ ಸಮಸ್ಯೆ ಇರುವುದಿಲ್ಲ. ಗ್ರಾಹಕರು ಕಡಿಮೆ ಕ್ರೆಡಿಟ್ ಸ್ಕೋರ್ ಹೊಂದಿದ್ದರೆ, ಬ್ಯಾಂಕುಗಳು ಸಾಲವನ್ನು ನೀಡಲು ಹಿಂಜರಿಯುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ಅವರು ಹಾಗೆ ಮಾಡಿದರೆ ಅದು ಹೆಚ್ಚಿನ ಬಡ್ಡಿದರದಲ್ಲಿರಬಹುದು. ಕ್ರೆಡಿಟ್ ಸ್ಕೋರಿಂಗ್ ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ತಮ್ಮ ಸಾಲಗಳನ್ನು ಮರುಪಾವತಿಸದ ಗ್ರಾಹಕರ ಅವಲೋಕನಗಳು ಅಥವಾ ದತ್ತಾಂಶವನ್ನು ಮತ್ತು ಮರುಪಾವತಿ ಮಾಡದ ಹೆಚ್ಚಿನ ಸಂಖ್ಯೆಯ ಗ್ರಾಹಕರ ಅವಲೋಕನಗಳನ್ನು ಬಳಸುತ್ತದೆ. ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯವಾಗಿ, ಲಾಜಿಸ್ಟಿಕ್ ರಿಗ್ರೆಷನ್ ಅಥವಾ ಪ್ರೋಬಿಟ್ನಂತಹ ಅಂದಾಜು ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ಈ ಐತಿಹಾಸಿಕ ದತ್ತಾಂಶದ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಅವಲೋಕನಗಳಿಗೆ ಡೀಫಾಲ್ಟ್ ಸಂಭವನೀಯತೆಯ ಅಂದಾಜುಗಳನ್ನು ರಚಿಸಲು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಅದೇ ವೀಕ್ಷಣಾ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಹೊಸ ಕ್ಲೈಂಟ್ಗಳಿಗೆ ಡೀಫಾಲ್ಟ್ನ ಸಂಭವನೀಯತೆಯನ್ನು ಊಹಿಸಲು ಈ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಬಳಸಬಹುದು (ಉದಾ. ವಯಸ್ಸು, ಆದಾಯ, ಮನೆ ಮಾಲೀಕ). ಡೀಫಾಲ್ಟ್ ಸಂಭವನೀಯತೆಗಳನ್ನು ನಂತರ "ಕ್ರೆಡಿಟ್ ಸ್ಕೋರ್" ಗೆ ಅಳೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ. ಈ ಅಂಕವು ಕ್ಲೈಂಟ್ಗಳನ್ನು ಅವರ ಡೀಫಾಲ್ಟ್ ಸಂಭವನೀಯತೆಯನ್ನು ಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿ ಗುರುತಿಸದೆ ಅಪಾಯದಿಂದ ಶ್ರೇಣೀಕರಿಸುತ್ತದೆ. ಅಪಾಯ ದರ ಮಾದರಿ, ಕಡಿಮೆ ಫಾರ್ಮ್ ಕ್ರೆಡಿಟ್ ಮಾದರಿಗಳು, ಸಾಕ್ಷ್ಯ ಮಾದರಿಗಳ ತೂಕ, ರೇಖೀಯ ಅಥವಾ ಲಾಜಿಸ್ಟಿಕ್ ಹಿಂಜರಿತದಂತಹ ಹಲವಾರು ಕ್ರೆಡಿಟ್ ಸ್ಕೋರಿಂಗ್ ತಂತ್ರಗಳಿವೆ. ಪ್ರಾಥಮಿಕ ವ್ಯತ್ಯಾಸಗಳು ವಿವರಣಾತ್ಮಕ ಅಸ್ಥಿರಗಳ ಬಗ್ಗೆ ಅಗತ್ಯವಾದ ಊಹೆಗಳನ್ನು ಮತ್ತು ನಿರಂತರ ಮತ್ತು ಅವಳಿ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ರೂಪಿಸುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತವೆ. ಇವುಗಳಲ್ಲಿ ಕೆಲವು ತಂತ್ರಗಳು ಇತರ ತಂತ್ರಗಳಿಗಿಂತ ಉತ್ತಮವಾಗಿದ್ದು, ಪೂರ್ವನಿಯೋಜಿತವಾಗಿ ಸಂಭವನೀಯತೆಯನ್ನು ಪರೋಕ್ಷವಾಗಿ ಅಂದಾಜು ಮಾಡುತ್ತವೆ. ಶೈಕ್ಷಣಿಕ ಮತ್ತು ಉದ್ಯಮದ ಹೆಚ್ಚಿನ ಸಂಶೋಧನೆಯ ಹೊರತಾಗಿಯೂ, ಯಾವುದೇ ಒಂದು ತಂತ್ರವು ಎಲ್ಲಾ ಸಂದರ್ಭಗಳಲ್ಲಿ ಡಿಫಾಲ್ಟ್ ಅನ್ನು ಊಹಿಸಲು ಉತ್ತಮವೆಂದು ಸಾಬೀತಾಗಿಲ್ಲ. ಕ್ರೆಡಿಟ್ ಸ್ಕೋರಿಂಗ್ ಬಗ್ಗೆ ಒಂದು ಸಾಮಾನ್ಯ ತಪ್ಪು ನಂಬಿಕೆಯೆಂದರೆ, ನೀವು ಸಮಯಕ್ಕೆ ಸರಿಯಾಗಿ ಪಾವತಿಗಳನ್ನು ಮಾಡಿದ್ದೀರಾ ಮತ್ತು ನಿಮ್ಮ ಹಣಕಾಸಿನ ಜವಾಬ್ದಾರಿಗಳನ್ನು ತ್ವರಿತವಾಗಿ ಪೂರೈಸಿದ್ದೀರಾ ಎಂಬುದು ಮುಖ್ಯವಾದ ಏಕೈಕ ಲಕ್ಷಣವಾಗಿದೆ. ಪಾವತಿ ಹಿನ್ನೆಲೆಯು ಅತ್ಯಗತ್ಯವಾಗಿದ್ದರೂ, ಇದು ಇನ್ನೂ ಕ್ರೆಡಿಟ್ ರೇಟಿಂಗ್ ಸ್ಕೋರ್ನ ಮೂರನೇ ಒಂದು ಭಾಗವನ್ನು ಮಾತ್ರ ಸಂಯೋಜಿಸುತ್ತದೆ. ಇದಲ್ಲದೆ, ಮರುಪಾವತಿಯ ಹಿನ್ನೆಲೆಯನ್ನು ನಿಮ್ಮ ಸಾಲದ ಇತಿಹಾಸದಲ್ಲಿ ಮಾತ್ರ ತೋರಿಸಲಾಗಿದೆ. ಸಾಲ ನೀಡುವ ವ್ಯವಹಾರವು ಬ್ಯಾಂಕುಗಳ ಆದಾಯದ ಪ್ರಮುಖ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳಲ್ಲಿ ಒಂದಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಈ ಸಾಲಗಳು ಸುರಕ್ಷಿತವಾಗಿರಬಹುದು ಅಥವಾ ಅಸುರಕ್ಷಿತವಾಗಿರಬಹುದು. ಭವಿಷ್ಯದಲ್ಲಿ ಸಾಲವನ್ನು ಮರುಪಾವತಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗದ ಗ್ರಾಹಕರು ಅಥವಾ ವ್ಯವಹಾರಗಳಿಗೆ ಸಾಲ ನೀಡಲು ಬ್ಯಾಂಕುಗಳು ಬಯಸುವುದಿಲ್ಲ. ಅರ್ಜಿದಾರರ ಕ್ರೆಡಿಟ್ ಅರ್ಹತೆಯ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಸ್ಕೋರ್ ಮಾಡುವ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯು ಯಾರು ಕ್ರೆಡಿಟ್ ಪಡೆಯಬೇಕು ಮತ್ತು ಎಷ್ಟು ಪಡೆಯಬೇಕು ಎಂಬುದನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸುತ್ತದೆ. ಇಲ್ಲಿ ಕ್ರೆಡಿಟ್ ಸ್ಕೋರ್ ಕಾರ್ಡ್ಗಳು ಕಾರ್ಯರೂಪಕ್ಕೆ ಬರುತ್ತವೆ, ಇದು ಬ್ಯಾಂಕುಗಳು ಮತ್ತು ಹಣಕಾಸಿನ ಪರಿಸ್ಥಿತಿಗಳಿಗೆ ಅಪಾಯವನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಲು ಮತ್ತು ಅಪರಾಧದ ಪ್ರಮಾಣವನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಮಾದರಿ ವಿಧಾನಗಳು ಕ್ರೆಡಿಟ್ ಸ್ಕೋರ್ಕಾರ್ಡ್ ಅನ್ನು ರಚಿಸಲು ಬಳಸಲಾಗುವ ವಿಧಾನಗಳು ಸ್ಥೂಲವಾಗಿ ಎರಡು ವರ್ಗಗಳ ಅಡಿಯಲ್ಲಿ ಬರುತ್ತವೆ, ಅವುಗಳೆಂದರೆ ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯ-ಆಧಾರಿತ ವಿಧಾನ ಮತ್ತು ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ/ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ವಿಧಾನ. ಅಂಕಿಅಂಶ ಆಧಾರಿತ ಕ್ರೆಡಿಟ್ ಸ್ಕೋರಿಂಗ್ ಮಾದರಿಗಳು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಕಡಿಮೆ ಸಂಕೀರ್ಣವಾಗಿರುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ಅವುಗಳ ಉತ್ಪಾದನೆಯನ್ನು ಸುಲಭವಾಗಿ ಅರ್ಥೈಸಿಕೊಳ್ಳಬಹುದಾದ ಮಾದರಿಗಳು ಈ ವರ್ಗಕ್ಕೆ ಸೇರುತ್ತವೆ. ಲಾಜಿಸ್ಟಿಕ್ ರಿಗ್ರೆಷನ್, ಲೀನಿಯರ್ ರಿಗ್ರೆಷನ್ ಮತ್ತು ಡಿಸಿಶನ್ ಟ್ರೀಗಳಂತಹ ಸರಳ ತಂತ್ರಗಳು ಸರಳ ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ತಂತ್ರಗಳ ಕೆಲವು ಉದಾಹರಣೆಗಳಾಗಿವೆ. ಅನೇಕ ಬ್ಯಾಂಕುಗಳು ಈ ವರ್ಗಕ್ಕೆ ಆದ್ಯತೆ ನೀಡುತ್ತವೆ ಏಕೆಂದರೆ ಗ್ರಾಹಕರು ಸಾಲವನ್ನು ನಿರಾಕರಿಸಿದರೆ ನಿರಾಕರಣೆಗೆ ಒಂದು ಕಾರಣವನ್ನು ನೀಡಬೇಕಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಅದನ್ನು ಈ ಮಾದರಿಗಳಿಂದ ಸುಲಭವಾಗಿ ಅರ್ಥೈಸಿಕೊಳ್ಳಬಹುದು. ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ/ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ಆಧಾರಿತ ಕ್ರೆಡಿಟ್ ಸ್ಕೋರಿಂಗ್ ಮಾದರಿ ಇಲ್ಲಿ ಬಳಸಲಾಗುವ ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಣಾತ್ಮಕ ಜಗತ್ತಿನಲ್ಲಿ ಕಪ್ಪು ಪೆಟ್ಟಿಗೆಗಳು ಎಂದು ಕರೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ ಏಕೆಂದರೆ ಅವುಗಳನ್ನು ಅರ್ಥೈಸಿಕೊಳ್ಳುವುದು ಕಷ್ಟ. ಬ್ಯಾಂಕುಗಳು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಬ್ಯಾಂಕಿನ ವಿವಿಧ ಉತ್ಪನ್ನಗಳನ್ನು ತನ್ನ ಗ್ರಾಹಕರಿಗೆ ಮಾರಾಟ ಮಾಡಲು ಅಥವಾ ಮಾರಾಟ ಮಾಡಲು ಈ ರೀತಿಯ ಸ್ಕೋರಿಂಗ್ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಬಳಸುತ್ತವೆ. ಈ ತಂತ್ರಗಳು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯ-ಆಧಾರಿತ ಕ್ರೆಡಿಟ್ ಸ್ಕೋರಿಂಗ್ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಮೀರಿಸುತ್ತವೆ ಆದರೆ ಅವುಗಳ ಅರ್ಥವಿವರಣೆಯ ಸಮಸ್ಯೆಗಳಿಂದಾಗಿ ಹಿಂದುಳಿಯುತ್ತವೆ. ಸ್ಕೋರ್ಕಾರ್ಡ್ಗಳ ಪ್ರಕಾರಗಳು ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ಸ್ಕೋರ್ಕಾರ್ಡ್-ಗ್ರಾಹಕರು ಹೊಸ ಸಾಲಕ್ಕೆ ಅರ್ಜಿ ಸಲ್ಲಿಸಿದಾಗ ಇದನ್ನು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಈ ರೀತಿಯ ಸ್ಕೋರ್ಕಾರ್ಡ್ ಗ್ರಾಹಕರು ಸಾಲವನ್ನು ಪಾವತಿಸಲು ವಿಫಲರಾಗುತ್ತಾರೆಯೇ ಎಂದು ಊಹಿಸುತ್ತದೆ. ಇಲ್ಲಿ ಬಳಸಲಾಗುವ ದತ್ತಾಂಶದ ಪ್ರಕಾರವು ಮುಖ್ಯವಾಗಿ ಐತಿಹಾಸಿಕ ಸಾಲದ ಅರ್ಜಿಗಳಿಂದ ಬರುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಗ್ರಾಹಕರು ಯಾವುದೇ ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿರುವ ಸಾಲವನ್ನು ಹೊಂದಿದ್ದರೆ ಆ ಡೇಟಾವನ್ನು ಕ್ರೆಡಿಟ್ ಬ್ಯೂರೋಗಳಲ್ಲಿ ಒಂದರಿಂದ ಹೊರತೆಗೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಪ್ರಾರಂಭಿಸಲಾಗುತ್ತಿರುವ ಉತ್ಪನ್ನವು ಹೊಸದಾಗಿದ್ದರೆ, ಆ ಸಂದರ್ಭದಲ್ಲಿ ಡೇಟಾವನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಲಾಗುತ್ತದೆ ಅದು ಕ್ರೆಡಿಟ್ ಬ್ಯೂರೋಗಳು. ಅರ್ಜಿದಾರರನ್ನು ಅನುಮೋದಿಸಬೇಕೇ, ಪರಿಶೀಲಿಸಬೇಕೇ ಅಥವಾ ತಿರಸ್ಕರಿಸಬೇಕೇ ಎಂಬುದರ ಬಗ್ಗೆ ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ, ನಿಖರ ಮತ್ತು ಸ್ಥಿರವಾದ ನಿರ್ಧಾರಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಲು ಈ ರೀತಿಯ ಸ್ಕೋರ್ಕಾರ್ಡ್ ವ್ಯವಹಾರಕ್ಕೆ ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಈ ರೀತಿಯ ಸ್ಕೋರ್ಕಾರ್ಡ್ನ ಕೆಲವು ಪ್ರಯೋಜನಗಳೆಂದರೆ, ಸಂಸ್ಥೆಯು ಸಂಪೂರ್ಣ ನಿರ್ಧಾರ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತಗೊಳಿಸಬಹುದು, ಇದು ಅಂಡರ್ ರೈಟಿಂಗ್ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯ ಟರ್ನರೌಂಡ್ ಸಮಯವನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಇದು ದತ್ತಾಂಶ-ಬೆಂಬಲಿತ ಮತ್ತು ನಿಖರವಾದ ನಿರ್ಧಾರಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಲು ವ್ಯವಹಾರವನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ. ಬಿಹೇವಿಯರಲ್ ಸ್ಕೋರ್ಕಾರ್ಡ್-ಸಾಲವನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿರುವ ಗ್ರಾಹಕರು ಡಿಫಾಲ್ಟ್ ಆಗುತ್ತಾರೆಯೇ ಎಂದು ಊಹಿಸಲು ಇದನ್ನು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಇಲ್ಲಿ ದತ್ತಾಂಶವು ಗ್ರಾಹಕರ ವಹಿವಾಟಿನ ವಿವರಗಳು ಮತ್ತು ಬ್ಯೂರೋ-ಸಂಬಂಧಿತ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ. ಈ ರೀತಿಯ ಸ್ಕೋರ್ಕಾರ್ಡ್ ಅನ್ನು ಕ್ರೆಡಿಟ್ ಬ್ಯೂರೊದಿಂದ ಪಡೆದ ಕ್ರೆಡಿಟ್ ಸ್ಕೋರ್ ಜೊತೆಗೆ ಸಂಸ್ಥೆಯ ಆಂತರಿಕ ಉದ್ದೇಶಗಳಿಗಾಗಿ ಪರ್ಯಾಯ ಕ್ರೆಡಿಟ್ ಸ್ಕೋರ್ ಆಗಿಯೂ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಈ ರೀತಿಯ ಸ್ಕೋರ್ಕಾರ್ಡ್ ಅನ್ನು ಬ್ಯಾಂಕಿನ ಅತ್ಯಂತ ಮೌಲ್ಯಯುತ ಗ್ರಾಹಕರನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ಸಹ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಕಲೆಕ್ಷನ್ ಸ್ಕೋರ್ಕಾರ್ಡ್-ಸಾಲದ ಹಣವನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸುವ ವಿವಿಧ ತಂತ್ರಗಳಿಗೆ ಗ್ರಾಹಕರ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಗಳನ್ನು ಊಹಿಸಲು ಇದನ್ನು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಇಲ್ಲಿ ಒಳಗೊಂಡಿರುವ ದತ್ತಾಂಶವು ಬಿಹೇವಿಯರಲ್ ಸ್ಕೋರ್ಕಾರ್ಡ್ ಅನ್ನು ಹೋಲುತ್ತದೆ. ಒಂದು ಬ್ಯಾಂಕ್ ತನ್ನ ಗ್ರಾಹಕರಿಗೆ ಸಾಲ ನೀಡಲು ನಿರ್ಧರಿಸಿದಾಗ ಅಥವಾ ಅವರು ತಮ್ಮ ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿರುವ ಗ್ರಾಹಕರಿಗೆ ಸಾಲವನ್ನು ವಿಸ್ತರಿಸಲು ನಿರ್ಧರಿಸಿದಾಗ, ಆ ಗ್ರಾಹಕರು ಸಾಲದ ಮೊತ್ತವನ್ನು ಆರಾಮವಾಗಿ ಮರುಪಾವತಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗುವ ಸಂಭವನೀಯತೆಯನ್ನು ಅವರು ನಿರ್ಣಯಿಸಬೇಕಾಗುತ್ತದೆ. ಇಲ್ಲಿ ಗ್ರಾಹಕರ ಪರಿಸ್ಥಿತಿಗಳು ಕಾಲಾನಂತರದಲ್ಲಿ ಬದಲಾಗಬಹುದು ಮತ್ತು ತಮ್ಮ ಗ್ರಾಹಕರೊಂದಿಗೆ ಉತ್ತಮ ಸಂಬಂಧವನ್ನು ಕಾಪಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು, ಬ್ಯಾಂಕ್ ಸೂಕ್ತವಾದ ಬೆಂಬಲವನ್ನು ನೀಡಬೇಕಾಗುತ್ತದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸುವುದು ಮುಖ್ಯವಾಗಿದೆ. ಕಳಪೆ ಸಾಲವನ್ನು ನಿಯಂತ್ರಿಸುವಲ್ಲಿ ಇದು ಪ್ರಮುಖ ಪಾತ್ರ ವಹಿಸುತ್ತದೆಯಾದ್ದರಿಂದ, ಸಂಗ್ರಹಣೆ ಅಗತ್ಯವಿರುವ ಖಾತೆಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸುವುದು ಮತ್ತು ಆದ್ಯತೆ ನೀಡುವುದು ಸಂಸ್ಥೆಗೆ ಮುಖ್ಯವಾಗಿದೆ. ಸಂವಹನಕ್ಕಾಗಿ ಆವರ್ತನ ಮತ್ತು ಮಾರ್ಗವನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸುವುದು ಗ್ರಾಹಕರನ್ನು ನ್ಯಾಯಯುತವಾಗಿ ನಡೆಸಿಕೊಳ್ಳುವಲ್ಲಿ ಸಮತೋಲನವನ್ನು ಸೃಷ್ಟಿಸುವಲ್ಲಿ ಕಷ್ಟಕರವಾಗಬಹುದು. ಕಡಿಮೆ ಸಂವಹನ ಅಗತ್ಯವಿರುವ ಗ್ರಾಹಕರನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ಈ ಸ್ಕೋರ್ಕಾರ್ಡ್ ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಕಲೆಕ್ಷನ್ ಸ್ಕೋರ್ ಕಾರ್ಡ್ಗಳನ್ನು ಬಳಸುವ ಕೆಲವು ಪ್ರಯೋಜನಗಳೆಂದರೆ ಸುವ್ಯವಸ್ಥಿತ ಮತ್ತು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ ಸಂಗ್ರಹಣಾ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ರಚಿಸುವುದು, ಭಾವನೆಗಳಿಗೆ ನೋವುಂಟು ಮಾಡದೆ ಉತ್ತಮ ಗ್ರಾಹಕ ಅನುಭವವನ್ನು ನೀಡುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯ ಮತ್ತು ಚೇತರಿಕೆಯ ದರಗಳನ್ನು ಸುಧಾರಿಸುವುದು. ಕ್ರೆಡಿಟ್ ಸ್ಕೋರಿಂಗ್ನಲ್ಲಿನ ಬೆಳವಣಿಗೆಗಳು ನಯೀಮ್ ಸಿದ್ದಿಕಿ ಅವರು ಹಿಂದೆ ಮತ್ತು ಈಗ ಬಳಸಿದ ಸ್ಕೋರ್ಕಾರ್ಡ್ಗಳು ಮತ್ತು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳ ಹೆಚ್ಚಿದ ಬಳಕೆಯ ಬಗ್ಗೆ ಕೆಲವು ಪ್ರಮುಖ ಅಂಶಗಳನ್ನು ಚರ್ಚಿಸುತ್ತಾರೆ. ಸ್ಕೋರ್ ಕಾರ್ಡ್ಗಳ ಬಳಕೆಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸಿದ ಕೆಲವು ಅಂಶಗಳೆಂದರೆಃ ಆಡಳಿತ ಮಂಡಳಿಗಳಿಂದ ನಿಯಮಗಳ ಮಟ್ಟವನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸುವುದು. ಸ್ಕೋರ್ ಕಾರ್ಡ್ಗಳನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಲು ಮುಕ್ತ ಮೂಲ ಮತ್ತು ಉತ್ತಮ ಸಾಫ್ಟ್ವೇರ್ ಅಂತರ್ಜಾಲದಲ್ಲಿ ಮಾಹಿತಿ/ಶೈಕ್ಷಣಿಕ ಸಾಮಗ್ರಿಗಳಲ್ಲಿ ಹೆಚ್ಚಳ. ಕಸ್ಟಮೈಸ್ ಮಾಡಿದ ಗ್ರಾಹಕ ಅನುಭವವನ್ನು ರಚಿಸುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯ. ವರ್ಷಗಳಲ್ಲಿ ಯಂತ್ರಾಂಶ ಮತ್ತು ಸಂಸ್ಕರಣಾ ಶಕ್ತಿಯಲ್ಲಿ ಸುಧಾರಣೆ. ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ ಅಪ್ರೋಚ್ ಫೈಲ್ ಸೋರ್ಸಿಂಗ್ ಗ್ರಾಹಕರಿಂದ ಎಲ್ಲಾ ಭೌತಿಕ ದಾಖಲೆಗಳ ಸಂಗ್ರಹವನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ. ಬ್ಯಾಂಕ್ ಹೇಳಿಕೆಗಳು, ಆದಾಯ ತೆರಿಗೆ ದಾಖಲೆಗಳು ಮುಂತಾದ ದಾಖಲೆಗಳು. ಮೊದಲು ಸಂಗ್ರಹಿಸಲಾಗುವುದು. ಸಾಲದ ಅಧಿಕಾರಿಯು ಈ ಎಲ್ಲಾ ದಾಖಲೆಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಂಡು ನಿರ್ಣಯಾತ್ಮಕ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನವನ್ನು ಮಾಡುತ್ತಾನೆ. ನಂತರ ಎಲ್ಲಾ ದಾಖಲೆಗಳನ್ನು ಕೈಯಿಂದಲೇ ಪರಿಶೀಲಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ವ್ಯಕ್ತಿಯು ನಿಜವಾಗಿಯೂ ಅಲ್ಲಿ ವಾಸಿಸುತ್ತಿದ್ದಾರೆಯೇ ಎಂದು ಪರಿಶೀಲಿಸಲು ಬ್ಯಾಂಕಿನ ಯಾರಾದರೂ ಗ್ರಾಹಕರ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಸ್ಥಳಕ್ಕೆ ಹೋಗಬೇಕಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಈ ಸಂದರ್ಭದಲ್ಲಿ ಅವರೊಂದಿಗೆ ಸಾಲದ ಬಗ್ಗೆ ಚರ್ಚಿಸುತ್ತಾರೆ. ಹಿಂದೆ, ಯಾವುದೇ ಕ್ರೆಡಿಟ್ ಬ್ಯೂರೋಗಳು ಅಥವಾ ಕ್ರೆಡಿಟ್ ಸ್ಕೋರ್ ಕಾರ್ಡ್ಗಳು ಇರಲಿಲ್ಲ, ಇದರಿಂದಾಗಿ ನಿರ್ಧಾರ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವ ಸಂಪೂರ್ಣ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ಕೈಯಿಂದಲೇ ಮಾಡಲಾಗುತ್ತಿತ್ತು. ಈ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯ ಕಾರಣದಿಂದಾಗಿ, ಸಾಲದ ಅಧಿಕಾರಿ ಸಾಲದ ಅರ್ಜಿಗಳನ್ನು ಪೂರ್ಣಗೊಳಿಸಲು ಹೆಚ್ಚಿನ ಸಮಯವನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುತ್ತಾರೆ, ಇದು ಪೂರ್ಣಗೊಳಿಸಲು ಟರ್ನರೌಂಡ್ ಸಮಯವನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಪ್ರಸ್ತುತ ವಿಧಾನ ಈ ದಿನಗಳಲ್ಲಿ ಅಗತ್ಯವಿರುವ ಎಲ್ಲಾ ಫೈಲ್ ಸೋರ್ಸಿಂಗ್ ಅಥವಾ ಕಾಗದಪತ್ರಗಳನ್ನು ಬ್ಯಾಂಕಿನ ವೆಬ್ ಪೋರ್ಟಲ್ನಲ್ಲಿ ಆನ್ಲೈನ್ನಲ್ಲಿ ಸಲ್ಲಿಸಬೇಕಾಗುತ್ತದೆ. ಎಲ್ಲವೂ ಡಿಜಿಟಲ್ ಆಗಿರುವುದರಿಂದ ಭೌತಿಕ ಪೇಪರ್ಗಳಿಲ್ಲ. ಈ ಕಡತಗಳು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಪಿಡಿಎಫ್ಗಳಾಗಿರುತ್ತವೆ. ಈ ಹಿಂದೆ, ಆದಾಯ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನಗಳನ್ನು ಸಾಲ ಅಧಿಕಾರಿ ಕೈಯಿಂದಲೇ ಮಾಡುತ್ತಿದ್ದರು. ಇತ್ತೀಚಿನ ದಿನಗಳಲ್ಲಿ, ಗ್ರಾಹಕರ ಬ್ಯಾಂಕ್ ಹೇಳಿಕೆಗಳನ್ನು ಓದುವ ಮತ್ತು ಅವರ ಆದಾಯವನ್ನು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತವಾಗಿ ಪರಿಶೀಲಿಸುವ ಸಾಫ್ಟ್ವೇರ್ ಇದೆ. ಕ್ಷೇತ್ರ ಭೇಟಿಗಳ ಬದಲಿಗೆ ಡಿಜಿಟಲ್ ಗ್ರಾಹಕರ ಪ್ರೊಫೈಲ್ ಅನ್ನು ಸಹ ಪರಿಶೀಲಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಕ್ರೆಡಿಟ್ ಬ್ಯೂರೋಗಳ ಉಪಸ್ಥಿತಿಯಿಂದಾಗಿ ಗ್ರಾಹಕರ ಬಗ್ಗೆ ಸಾಕಷ್ಟು ಮಾಹಿತಿ ಲಭ್ಯವಿರಬಹುದು. ಗ್ರಾಹಕರು ಕೆಲವು ರೀತಿಯ ಬ್ಯಾಂಕಿಂಗ್ ಇತಿಹಾಸವನ್ನು ಹೊಂದಿದ್ದರೆ ಅದನ್ನು ಬ್ಯೂರೋದಿಂದ ಪಡೆಯಬಹುದು. ಕ್ರೆಡಿಟ್ ಸ್ಕೋರ್ಕಾರ್ಡ್ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಗ್ರಾಹಕರ ಸಾಲದ ಅರ್ಜಿಯನ್ನು ಸ್ವೀಕರಿಸಲು ಅಥವಾ ತಿರಸ್ಕರಿಸಲು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಗ್ರಾಹಕರು ತಮ್ಮ ನಿರ್ಧಾರವನ್ನು ವೆಬ್ ಪೋರ್ಟಲ್ನಲ್ಲಿ ಆನ್ಲೈನ್ನಲ್ಲಿ ನೋಡಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗುತ್ತದೆ. ಹೆಚ್ಚಿನ ನಿರ್ಧಾರ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯು ಈಗ ಆನ್ಲೈನ್ನಲ್ಲಿರುವುದರಿಂದ, ಟರ್ನರೌಂಡ್ ಸಮಯವನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸುವ ಮೂಲಕ ಇನ್ನೂ ಅನೇಕ ಅರ್ಜಿಗಳನ್ನು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸಬಹುದು. ಕ್ರೆಡಿಟ್ ಸ್ಕೋರ್ ಅನ್ನು ಸಹ ನೋಡಿ ಯುನೈಟೆಡ್ ಸ್ಟೇಟ್ಸ್ನಲ್ಲಿನ ಕ್ರೆಡಿಟ್ ಸ್ಕೋರಿಂಗ್ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳ ವಿಮರ್ಶೆ ಗ್ರಾಹಕ ಕ್ರೆಡಿಟ್ ರಿಸ್ಕ್ ಕ್ರೆಡಿಟ್ ಬ್ಯೂರೋಗಳುಃ ಪ್ರಮುಖ ಯು. ಎಸ್ ಬ್ಯೂರೋಗಳುಃ ಡನ್ ಮತ್ತು ಬ್ರಾಡ್ಸ್ಟ್ರೀಟ್ ಇಕ್ವಿಫ್ಯಾಕ್ಸ್ ಎಕ್ಸ್ಪೀರಿಯನ್ ಟ್ರಾನ್ಸ್ಯೂನಿಯನ್ ಪ್ರಮುಖ ಕೆನಡಿಯನ್ ಬ್ಯೂರೋಗಳುಃ ಇಕ್ವಿಫ್ಯಾಕ್ಸ್ ಟ್ರಾನ್ಸ್ಯೂನಿಯನ್ ಪ್ರಮುಖ ಯುಕೆ ಬ್ಯೂರೋಗಳುಃ ಇಕ್ವಿಫ್ಯಾಕ್ಸ್ ಎಕ್ಸ್ಪೀರಿಯನ್ ಟ್ರಾನ್ಸ್ಯೂನಿಯನ್ ಪ್ರಮುಖ ಭಾರತೀಯ ಬ್ಯೂರೋಗಳುಃ ಸಿಬಿಲ್ಕ್ವಿಫ್ಯಾಕ್ಸ್ ಎಕ್ಸ್ಪೀರಿಯನ್ ಹೈಮಾರ್ಕ್ ರೆಫರೆನ್ಸ್ ಕ್ರೆಡಿಟ್ ಸ್ಕೋರಿಂಗ್