Co je prescoring

Prescoring je proces, při kterém se na základě předběžné analýzy dat odhaduje pravděpodobnost, že daný klient splatí úvěr. Jinými slovy, jde o jakési "předběžné hodnocení" bonity klienta. Využívá se k tomu statistických modelů a algoritmů, které analyzují dostupné informace o klientovi, jako je například jeho věk, pohlaví, vzdělání, příjem, historie splácení předchozích úvěrů a další. Na základě této analýzy je klientovi přiděleno skóre, které vyjadřuje míru rizika spojeného s jeho případným úvěrováním. Čím vyšší skóre, tím nižší je riziko pro věřitele a naopak. Prescoring umožňuje věřitelům rychle a efektivně posoudit bonitu klientů a zrychlit tak proces schvalování úvěrů. Zároveň pomáhá minimalizovat riziko nesplácení úvěrů a snižovat tak náklady věřitelů.

Jak prescoring funguje

Prescoring je v podstatě předběžné hodnocení žadatele o úvěr. Probíhá ještě před podáním oficiální žádosti a slouží k odhadu, jaká je pravděpodobnost schválení úvěru. Na základě informací, které žadatel poskytne, se provádí rychlá analýza jeho finanční situace. Používají se k tomu statistické modely a algoritmy, které porovnávají zadané údaje s historickými daty o žadatelích. Výsledkem prescoringu je pak skóre, které vyjadřuje míru rizika pro věřitele. Čím vyšší skóre, tím je pravděpodobnější, že žadatel úvěr získá. Je ale důležité si uvědomit, že prescoring není zárukou schválení úvěru. Slouží spíše jako informativní vodítko, které žadateli napoví, zda má smysl o úvěr žádat, a pomůže mu se zorientovat v nabídce na trhu.

Typy prescoringu

Prescoring je v podstatě předběžné hodnocení bonity klienta. Na základě dostupných informací se snaží odhadnout, jaká je pravděpodobnost, že žadatel o úvěr bude řádně splácet.

Existuje několik typů prescoringu, které se liší v závislosti na použité metodě a datech. Mezi nejčastější patří:

Aplikační scoring - využívá informace uvedené přímo žadatelem v žádosti o úvěr, jako je věk, příjem, zaměstnání, bydlení apod.

Behaviorální scoring - analyzuje předchozí chování klienta, například historii splácení jeho starších úvěrů, platební morálku u jiných společností apod.

Fraud scoring - zaměřuje se na odhalení potenciálních podvodů. Sleduje podezřelé aktivity a nesrovnalosti v údajích, které by mohly naznačovat pokus o podvod.

Výsledek prescoringu je obvykle vyjádřen číselnou hodnotou - skóre. Čím vyšší je skóre, tím je žadatel z hlediska rizika bonitnější.

Výhody prescoringu

Prescoring je proces, při kterém se používají statistické modely k předběžnému posouzení bonity žadatele o úvěr. Na základě zadaných informací, jako je věk, příjem, nebo historie splácení, se vypočítá skóre, které odráží pravděpodobnost splácení úvěru. Prescoring firmám umožňuje zefektivnit proces schvalování úvěrů a snížit náklady. Díky předběžnému posouzení je možné rychle identifikovat žadatele s nízkým skóre a zaměřit se na ty, kteří mají vyšší pravděpodobnost splácení. To šetří čas a zdroje, které by jinak byly vynaloženy na zpracování žádostí s malou šancí na schválení. Prescoring také pomáhá minimalizovat riziko nesplácení úvěrů. Statistické modely jsou schopny identifikovat rizikové faktory a predikovat pravděpodobnost nesplácení. Díky tomu mohou firmy minimalizovat ztráty způsobené nesplácenými úvěry a lépe řídit své portfolio.

Nevýhody prescoringu

Prescoring, neboli předběžné hodnocení úvěruschopnosti, se stal běžnou praxí ve světě financí. Ačkoliv přináší řadu výhod, je důležité si uvědomit i jeho stinné stránky. Prescoring pracuje s omezenými daty, což může vést k nepřesnému hodnocení žadatele. Informace z databází nemusí vždy odrážet aktuální finanční situaci jednotlivce. Na základě nepřesného prescoringu tak může být žadateli s dobrým úvěrovým profilem zamítnuta žádost o úvěr, aniž by mu byla dána šance prokázat svou bonitu. To může vést k frustraci a pocitu nespravedlnosti. Zároveň je zde riziko diskriminace, jelikož prescoringové modely mohou neúmyslně znevýhodňovat určité skupiny obyvatel na základě demografických údajů.

Prescoring je proces, při kterém se na základě dostupných dat o klientovi předběžně vyhodnotí jeho bonita a pravděpodobnost splácení úvěru.

Radomír Novotný

Prescoring a GDPR

Prescoring v kontextu GDPR je proces, při kterém dochází k předběžnému posouzení dopadu zpracování osobních údajů na ochranu soukromí. Provádí se ještě před samotným zahájením zpracování dat. Cílem prescoringu je identifikovat, posoudit a minimalizovat možná rizika pro subjekty údajů. Na základě výsledků prescoringu se pak přijímají opatření k zajištění souladu se zásadami GDPR, jako je minimalizace údajů, pseudonymizace nebo anonymizace. Prescoring je důležitým nástrojem pro zodpovědné a etické nakládání s osobními údaji. Pomáhá firmám a organizacím minimalizovat rizika spojená s porušením GDPR a chránit tak soukromí jednotlivců.

Etika prescoringu

Prescoring je čím dál častěji skloňovaným pojmem v oblasti financí a úvěrů. V zásadě se jedná o předběžné posouzení bonity klienta, které probíhá na základě statistické analýzy dat. Na rozdíl od klasického scoringu, který zohledňuje detailní informace o žadateli, prescoring pracuje s omezeným množstvím údajů. Typicky se jedná o základní demografické údaje, jako je věk, pohlaví, bydliště, a případně i některé informace o finanční historii. Na základě porovnání s daty o minulých klientech pak systém odhadne pravděpodobnost, s jakou žadatel bude schopen splácet své závazky. Výsledkem prescoringu je pak zařazení klienta do rizikové skupiny, což umožňuje poskytovateli úvěru rychle a efektivně posoudit žádosti a optimalizovat tak proces schvalování. Je však důležité si uvědomit, že prescoring je pouze orientační a finální rozhodnutí o schválení úvěru je vždy na poskytovateli.

Budoucnost prescoringu

Prescoring se stává stále důležitějším nástrojem v oblasti hodnocení rizik a rozhodování o úvěrech. Využívá pokročilé algoritmy a techniky strojového učení k analýze velkého množství dat a předpovědi pravděpodobnosti splácení úvěru žadatelem. Budoucnost prescoringu je slibná a očekává se, že bude hrát ještě významnější roli v nadcházejících letech. S rostoucí digitalizací a dostupností dat se budou moci prescoringové modely stát ještě přesnějšími a sofistikovanějšími. Využití umělé inteligence a strojového učení umožní identifikovat skryté vzorce a souvislosti v datech, které by jinak mohly být přehlédnuty. To povede k přesnějším předpovědím a efektivnějšímu hodnocení rizik. Prescoring se tak stane nepostradatelným nástrojem pro finanční instituce, telekomunikační společnosti a další odvětví, která spoléhají na rychlé a spolehlivé hodnocení bonity klientů. Zároveň se očekává, že prescoring bude hrát důležitou roli v oblasti finanční inkluze. Díky schopnosti analyzovat alternativní datové zdroje, jako jsou například platby za energie nebo chování na sociálních sítích, by prescoring mohl umožnit přístup k finančním produktům i těm, kteří nemají tradiční bankovní historii.

Prescoring

Vlastnost	Popis
Definice	Předběžné posouzení bonity klienta na základě dostupných dat.
Použití	Bankovnictví, finanční služby, telekomunikace
Typ dat	Demografické údaje, historie plateb, chování na internetu
Výsledek	Skóre (číslo) odrážející pravděpodobnost splacení úvěru/spolehlivost klienta
Výhoda	Rychlé a efektivní filtrování klientů, snížení rizika

Alternativy prescoringu

Prescoring, tedy předběžné hodnocení bonity klienta, je v oblasti půjček a úvěrů běžnou praxí. Existují však i alternativy, které se snaží nabídnout komplexnější pohled na finanční situaci žadatele. Jednou z nich je tzv. "soft" ověřování bonity, které nezanechává stopu v registrech dlužníků. Toto ověření využívá alternativní datové zdroje, jako jsou bankovní transakce nebo informace o platbách za energie. Výhodou je, že žadatel o půjčku není penalizován za opakované žádosti o půjčku, což je běžné u klasického prescoringu. Další alternativou je pak využití moderních technologií, jako je strojové učení a analýza velkých dat. Tyto technologie umožňují bankám a finančním institucím analyzovat mnohem širší škálu dat o klientovi, a to včetně jeho chování na internetu nebo sociálních sítích. Díky tomu je možné získat přesnější obrázek o jeho finanční situaci a schopnosti splácet.

Prescoring se stal v dnešní době nepostradatelným nástrojem pro finanční instituce i žadatele o úvěr. Pomocí statistické analýzy dat a pravděpodobnosti pomáhá predikovat rizikovost žadatele a šetří tak čas a peníze oběma stranám. Zatímco žadatelům s negativním prescoringem umožňuje vyhnout se zdlouhavému a často neúspěšnému procesu žádosti o úvěr, finančním institucím pomáhá optimalizovat proces schvalování úvěrů a minimalizovat riziko ztráty. Je však důležité si uvědomit, že prescoring není konečným verdiktem a slouží pouze jako předběžné posouzení. Finální rozhodnutí o schválení úvěru je vždy založeno na komplexním posouzení bonity žadatele. Přesto prescoring představuje užitečný nástroj, který zjednodušuje a zefektivňuje proces schvalování úvěrů.