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Pre-Collection 모형은 연체가 현실화되지 않은 정상 고객 중 부실 가능성이 높은 고객을 선별하여 미리 대처할 수 있도록 지원
합니다.




기존의 모델링 접근 방식은 고객의 월 요약 데이터(최근 1개월간 현금 서비스 사용금액금액 등)를 활용함으로써 고객의 최근 패턴 변화나 해당 계좌 외의 기타 부실 징후를 즉각 반영한 조기 관리가 충분하지 못하였습니다. 따라서, Behavior Score 모형에서
사용되는 월별 거래, 납입정보 및 연체 정보뿐 아니라 Transaction 정보 및 Daily CB data를 통하여 소비패턴 및 고객의 부실
위험도를 판단하고 이를 통해 연체 징후자의 사전관리 대상을 선별 하고 관리 할 수 있습니다. 예를 들어 리볼빙 카드에 있어서는
리볼빙 결제비율의 조정 등 다양한 사전 관리 전략을 통해 노출된 Risk를 조절할 수 있습니다.