क्रेडिट स्कोरिंग क्या है
हर किसी को अपने जीवन में क्रेडिट स्कोरिंग का सामना करना पड़ेगा, भले ही उन्हें कभी भी ऋण नहीं लेना पड़े। क्रेडिट स्कोरिंग मूल रूप से बैंकों और अन्य उधारदाताओं की आवश्यकता से बाहर आया, ताकि यह आकलन किया जा सके कि ग्राहक उन्हें कितना चुकाने जा रहे हैं। उनकी आंतरिक प्रक्रियाओं को सरल बनाने के लिए
और दुबले होने के कारण, उन्होंने इस कार्य को क्रेडिट स्कोरिंग कंपनियों को आउटसोर्स किया जो ग्राहक क्रेडिट ट्रैक रिकॉर्ड बनाए रखते हैं और मालिकाना फ़ार्मुलों के आधार पर ग्राहक मूल्यांकन पूरा करते हैं। इसके साथ, वे बैंकों और अन्य उधारदाताओं को 1-1000 (850) से एक नंबर प्रदान कर सकते हैं, जो दर्शाता है
विश्वसनीयता के स्तर।
मूल रूप से किसी की ऋण लेने की क्षमता का आकलन करने के इरादे से होने के बावजूद, अभी सभी वित्तीय गतिविधियों में क्रेडिट स्कोरिंग का उपयोग किया जाता है, एक नए मोबाइल अनुबंध पर हस्ताक्षर करने से लेकर एक अपार्टमेंट किराए पर लेने तक। अब यह जानने का एक तरीका है कि ग्राहक आर्थिक रूप से हैं या नहीं
उत्तरदायी (शॉन लापोइंटे), यह सब 3 अंकों की संख्या पर टिकी हुई है। इसलिए, एक अच्छा क्रेडिट स्कोर होना अक्सर एक होने की तुलना में अधिक आकर्षक होता है
बहुत ही उत्तम कार्य (Experian).
फिर भी, पहले से कहीं अधिक व्यापक अपनाने के बावजूद, जिस तरह से क्रेडिट स्कोर की गणना की गई है और ऐसा करने के लिए उपयोग किए जाने वाले डेटा में शायद ही कोई बदलाव आया हो।
क्रेडिट स्कोरिंग में क्या गलत है?
अभी, तीन प्रमुख क्रेडिट-स्कोरिंग संगठन हैं: इक्विफैक्स, एक्सपेरियन और ट्रांसयूनियन। साथ में वे संयुक्त राज्य अमेरिका और यूके के लिए अधिकांश क्रेडिट स्कोरिंग करते हैं और उधारदाताओं के लिए आपके, ग्राहक के बारे में जानकारी का मुख्य विश्वसनीय स्रोत हैं। हिसाब करना
स्कोर, ये कंपनियां कई मॉडलों का उपयोग करती हैं, FICO सबसे लोकप्रिय है। इसमें, वे ज्यादातर यह आकलन करते हैं कि आपने पिछले ऋणों को कितनी अच्छी तरह चुकाया है और साथ ही आपके पास किस प्रकार के ऋण हैं और कब हैं।
इस मॉडल में आश्चर्य की बात यह है कि यह केवल पिछले ऋणों का उपयोग भविष्य के ऋणों का आकलन करने के लिए करता है। इसका परिणाम उन स्थितियों में होता है जहां एक अच्छी तनख्वाह वाली नौकरी और बिना क्रेडिट के रहने वाले बचत वाले व्यक्ति का स्कोर उस व्यक्ति की तुलना में कम होता है जो अपनी सारी आय चुकाने पर खर्च करता है।
पिछले ऋणों के लिए ऋण। इस स्थिति ने हाल ही में बहुत सारे धन होने के बावजूद, केवल अपने क्रेडिट स्कोर को बढ़ावा देने के लिए, ऋण लेने वाले आर्थिक रूप से स्थिर लोगों के विद्रोह का कारण बना है (एमा
वुडवॉर्ड).
हम बहुत बेहतर कर सकते हैं
जाहिर तौर पर यह चिंताजनक संकेत है। न केवल आर्थिक रूप से स्थिर लोगों के लिए ऋण प्राप्त करने के लिए हमारे पास प्रवेश बाधाएं हैं, बल्कि लोगों को अब आम तौर पर कर्ज में डूबने के लिए प्रोत्साहित किया जाता है। बेशक, ऐसा नहीं होना चाहिए। शुक्र है, कुछ तो है हम
इसके बारे में कर सकते हैं।
हर दिन कोई भी उपभोक्ता डेटा उत्पन्न करता है जिसका उपयोग स्पष्ट संकेतक के रूप में किया जा सकता है कि वे भरोसेमंद भुगतानकर्ता हैं। जिस तरह से कोई पैसा खर्च करता है, खाली समय में गतिविधि में भागीदारी और यहां तक कि सोशल मीडिया गतिविधि भी। यह सब की एक बेहतर तस्वीर पेश करता है
आप अपने कर्ज के लिए जिम्मेदार होंगे या नहीं। इसके अलावा, यह जानकारी पुराने क्रेडिट स्कोर की तुलना में नई जीवन स्थितियों में जल्दी से समायोजित हो सकती है, जो ज्यादातर स्थिर होते हैं जब तक कि आपके पास क्रेडिट की एक सक्रिय लाइन न हो।
यह भी दिखाया गया है कि वैकल्पिक डेटा का उपयोग, जैसा कि ऊपर बताया गया है, 50% से अधिक सुधार की रिपोर्ट के साथ, क्रेडिट स्कोरिंग की गुणवत्ता में काफी सुधार कर सकता है। (श्रेय
सामाजिक नेटवर्क डेटा के साथ स्कोरिंग, बढ़िया भुगतान डेटा का उपयोग करके खुदरा क्रेडिट स्कोरिंग) और बिग डेटा के दिनों में, नए स्कोरिंग सिस्टम के निर्माण की कोई सीमा नहीं है —it
बहुत संभव है।
नया दृष्टिकोण कई लोगों के लिए एक बड़ी जीत होगी, विशेष रूप से युवा व्यक्तियों, जिन्होंने अभी तक ऋण नहीं लिया है, लेकिन पहले से ही एक मजबूत प्रोफ़ाइल है। हालाँकि, हमने अभी तक इन लाभों का उपयोग करने वाली प्रणालियों को नहीं देखा है, और इसका एक कारण है -
गोपनीयता।
गोपनीयता दुविधा
स्पष्ट रूप से, डेटा की बहुतायत है जिसका उपयोग अधिक सटीक क्रेडिट स्कोर प्राप्त करने के लिए किया जा सकता है, हालांकि, यह डेटा आमतौर पर बहुत संवेदनशील होता है। उदाहरण के लिए, क्या आप किसी बाहरी पार्टी के साथ हुई प्रत्येक फ़ोन बातचीत के बारे में जानकारी साझा करने के लिए ठीक होंगे?
ताकि वे बेहतर क्रेडिट स्कोर की गणना कर सकें? शायद नहीं, खासकर अगर आपको लगता है कि वे आपकी बात भी सुन सकते हैं और विज्ञापनदाताओं को आगे बेचने के लिए जानकारी निकाल सकते हैं। अपने Apple वॉच स्वास्थ्य और स्थान डेटा को भेजने के बारे में क्या? या
आपके सभी बैंक लेनदेन?
यह गोपनीयता चिंता प्रमुख मार्ग रही है। इसके अलावा, हालांकि ऐसे मॉडल हैं जो इस डेटा से क्रेडिट स्कोर निकाल सकते हैं, हम अभी भी पुराने जंग खाए क्रेडिट स्कोर के साथ जी रहे हैं। फिर भी, क्षितिज पर उम्मीद की रोशनी है।
निजी संगणना
पिछले 10 वर्षों में, गोपनीयता-संरक्षण संगणना उपकरणों के विकास में तेजी से वृद्धि हुई है। ये ऐसे उपकरण हैं जो डेटा को उजागर करने के जोखिम के बिना निजी डेटा पर निष्पादन एल्गोरिदम की अनुमति देते हैं।
हमारे मामले में, यह निम्नानुसार काम करेगा:
आप अपने फोन प्रदाता को क्रेडिट स्कोरिंग एजेंसी के साथ अपने एन्क्रिप्टेड कॉल विवरण साझा करने का निर्देश देंगे। फिर वे एन्क्रिप्टेड डेटा पर क्रेडिट स्कोरिंग चलाने में सक्षम होंगे, यह नहीं जानते कि आपने किसे कॉल किया है। लेकिन परिणामस्वरूप, उन्हें बहुत कुछ मिलेगा
बेहतर क्रेडिट स्कोर। दोनों पक्षों के लिए एक जीत की स्थिति। और यह किसी भी प्रकार के डेटा, और यहां तक कि किसी भी प्रकार के एनालिटिक्स मॉडल के साथ किया जा सकता है। सबसे महत्वपूर्ण अभी तक, आप यह सुनिश्चित कर सकते हैं कि आपके द्वारा सबमिट किया गया व्यक्तिगत डेटा हमेशा निजी रहता है।
आज, इस तरह की निजी गणना करने की दो मुख्य दिशाएँ हैं - सॉफ्टवेयर और हार्डवेयर-आधारित। सॉफ्टवेयर दृष्टिकोण क्रिप्टोग्राफिक तकनीकों पर आधारित है, जिसमें मल्टी-पार्टी कंप्यूटेशन (एमपीसी) और फुल्ली होमोमोर्फिक एन्क्रिप्शन जैसे समाधान शामिल हैं।
(एफएचई), अभी भी विकास में बहुत जल्दी है। हार्डवेयर दृष्टिकोण में विशेष चिप्स होते हैं जिन्हें गोपनीय कंप्यूटिंग इकाइयाँ कहा जाता है जिनका उपयोग वास्तविक दुनिया में गणना के दौरान संवेदनशील डेटा को सुरक्षित करने के लिए किया जा चुका है। बाद की तकनीक वर्तमान में है
आवश्यक उन्नत क्रेडिट स्कोरिंग मॉडल के निर्माण में उपयोग किए जाने वाले सबसे होनहार उम्मीदवार, आधुनिक दिन के लिए पूरी तरह से फिट।
हमारा भविष्य क्या होगा?
उभरते और पुख्ता सबूत हैं (बिग डेटा के युग में क्रेडिट स्कोरिंग) यह साबित करना कि क्रेडिट स्कोरिंग का नया युग बहुत दूर नहीं है, उम्मीद है कि अगले दशक में बदलाव देखने को मिलेंगे।
बहुत सारे बैंकों और निजी ऋणदाताओं ने महसूस किया है कि क्रेडिट स्कोर अभी भी बहुत कम जानकारी प्रदान करते हैं। इस वजह से, वे सक्रिय रूप से स्वयं डेटा तक पहुंच की मांग कर रहे हैं। डेटा गोपनीयता, फिर से एक बड़ी समस्या बन जाती है।
हालांकि, यह मान लेना उचित है कि निजी संगणना प्रौद्योगिकियों के साथ, यह भी बदल जाएगा, और हम डेटा के आदान-प्रदान से संबंधित गतिविधि में वृद्धि देखेंगे। हमारी सहमति से, हमारे एन्क्रिप्टेड डेटा को गुमनाम रूप से सेवाओं के बीच साझा किया जा सकता है ताकि
वे बेहतर बीमा उद्धरण, गिरवी, खरीद-अभी-भुगतान-बाद के ऑफ़र और बहुत कुछ प्रदान करते हैं।
बिग डेटा युग में रहते हुए, हमें जितना अधिक डेटा प्राप्त होगा, हमें उतनी ही बेहतर सेवाएं प्राप्त होंगी। और गोपनीयता, सड़क में एकमात्र बड़ी टक्कर, लगता है कि सुचारू हो गई है।
