kredietscoringmodellen

Kredietscoringmodellen zijn statistische of machine learning methoden die de waarschijnlijkheid schatten dat een kredietnemer binnen een bepaalde periode in gebreke zal blijven. Het resultaat is vaak een numerieke score die kan worden vertaald naar risicoklassen en invloed heeft op goedkeuring, rente en kredietlimiet.

De modellen baseren zich op historische krediet- en betalingsgegevens, waaronder betalingsgeschiedenis, kredietbenutting, duur van de kredietgeschiedenis, recente betalingsachterstanden, schuldenlast, inkomen en werkstatus. Ook externe data en macro-economische factoren kunnen worden opgenomen. Data kunnen afkomstig zijn van kredietbureaus, eigen interne boeken en, waar toegestaan, aanvullende bronnen.

Traditionele kredietscores zijn vaak gebaseerd op logistieke regressie en handmatig toegevoegde puntensystemen. Moderne modellen gebruiken machine learning zoals random forests, gradient boosting en neurale netwerken, terwijl men streeft naar transparantie en uitlegbaarheid van beslissingen. In de praktijk wordt vaak gewerkt met scorecards die de kans op default koppelen aan een interpreteerbare score.

Ontwikkeling omvat data-splitsing, training en validatie, en evaluatie met statistieken zoals ROC-AUC, KS en calibratie; backtesting en out-of-time tests voor stabiliteit. Modelrisico en governance zijn belangrijke aspecten, inclusief documentatie van aannames, datakwaliteit en versiebeheer.

Toepassingen omvatten underwriting van leningen, prijszetting en kredietlimietbepaling, evenals risicobeheer en monitoring van portefeuilleprestaties. Daarnaast zijn naleving van regelgeving en privacywetgeving (bijv. GDPR), eerlijkheid, bias-bewaking en verantwoording cruciaal in het beheer van kredietscoresystemen. Beperkingen zijn onder meer afhankelijkheid van historische data, concept drift en de uitdaging van uitlegbaarheid bij complexere modellen.