1968年精小説の中で、2001年：宇宙の旅』は、アーサークラークのHALを、人工知能と宇宙船のコンピュータに導入されました。ミッションのエンジニアは、船の使命を守るために技術的な命令の配列を遂行するHALを設計されています。それは完全に動作していた船システムの操作の失敗を報告するまでHALは問題なく運営しています。間違いを訂正するのではなく、HALのロジックはそれ以上の船の乗組員を殺すために効率的であることを決定。今まで丁寧なコンピュータHALは迅速かつ静かにそれが唯一の残りの乗組員、デイヴボウマン外れされるまで殺された。
多くの中小企業の経営者は、HALの子孫は、中小企業信用分野でのHALの殺意の任務を遂行されていることと信じています。コンピュータは、現在の主要な銀行や金融会社のための重要な信用上の意思決定を行います。米国では毎日、ファンシーなアルゴリズムを持つコンピュータは、中小企業向け信用取引の何千ものスコア。クレジットスコアリングモデルは、ほとんどの中小企業に適していますが、多くは、HALのように、これらのシステムは、逆上を実行したと信じています。定期的に、低得点との取引が停止になっている申請は、コンピュータで生成された拒絶文字の決定が通知されます。
プロセスを得点信用のより良い理解を得ることで、クレジットスコアの新しい世界であなたの会社の作戦を支援することができるかもしれません。ここでは価値がバラストの得点企業信用に関するいくつかの重要なポイントがあります：
1。クレジットカードでの得点は、信用評価プロセスを自動化します。クレジットカードでのプロバイダは、処理コストを削減して迅速に料金や用語を信用リスクと一致するように調整して、クレジットの決定に客観性の高いを追加するには、融資の処理をスピードアップするため、これらのシステムを使用しています。
2。クレジットカードでの得点は、統計的モデルに基づいた予測システムです。採点システムは、借り手がローン返済に成功するかどうかを予測するために設計されています。多くのシステムでは、信用力を評価するために最大20個の要素を使用しています。
3。 Many貸し手とリース会社は10万ドルで取引の得点クレジットカードを使用しています。主要なクレジットカードプロバイダの90％は、クレジットは50000ドル以下の取引上のシステムの得点を使用します。
ローン処理し、処理コストを削減して迅速に信用リスクに合わせて料金や条件を調整するために、クレジットの決定に客観性の高いを追加します。2。クレジットカードでの得点は、統計的モデルに基づいた予測システムです。採点システムは、借り手がローン返済に成功するかどうかを予測するために設計されています。多くのシステムでは、信用力を評価するために最大20個の要素を使用しています。
3。 Many貸し手とリース会社は10万ドルで取引の得点クレジットカードを使用しています。主要なクレジットカードプロバイダの90％は、クレジットは50000ドル以下の取引上のシステムの得点を使用します。
4。 1980年代に統計的な信用モデリング研究の先駆者と主要なクレジットカード採点サービス、フェアアイザックアンドカンパニー。彼らは会社の主要な主体/所有者の個人信用現象は、その企業信用行動の強力な予測因子であることが判明しました。簡単に言うと、一般的に時間の請求書の支払いに彼/彼女の会社の原因になります時間に個人的な法案を支払うビジネスの所有者を明らかにした。
5。フェアアイザックの得点モデル350は50〜企業信用スコアを生成します。クレジットカードでのプロバイダは、通常、220以上の企業信用スコアが良いリスクであると考えています。彼らが175未満のスコアはリスクが高いと考えています。
6。企業信用得点でオーバーライドする要因は、ビジネスの所有者またはキー主体の信用履歴です。また、その他の要因による中小企業の取引に使用される所有者/校長個人信用プロファイルに関連するマルチメディアがあります
7。得点ビジネス関連の信用の要因が含まれます：ビジネスの会社の時間、会社の規模、業界、会社組織の形を、時間の法案を払っての歴史、ビジネス正味資産、平均預金残高、キャッシュフローに債務返済の比率、および最近の判断を、倒産または代理店のコレクション。
8。まあファーゴ銀行とバンクオブアメリカなど、多くの大規模な貸し手は、自分の予測企業信用モデルを開発している。いくつかは、より自分のニーズや好みを満たすためにも、きめ細かなフェアアイザックのモデルがあります。
9。あなたの会社は、得点モデルに基づいて信用のため拒否された場合は拒絶反応を説明するために貸主に問い合わせてください。要求された場合、一部の貸し手は、再考する追加の信用情報を必要とする可能性があります。
ey会社の主要な主体/所有者の個人信用現象は、その企業信用行動の強力な予測因子であることが判明しました。簡単に言うと、一般的に時間の請求書の支払いに彼/彼女の会社の原因になります時間に個人的な法案を支払うビジネスの所有者を明らかにした。5。フェアアイザックの得点モデル350は50〜企業信用スコアを生成します。クレジットカードでのプロバイダは、通常、220以上の企業信用スコアが良いリスクであると考えています。彼らが175未満のスコアはリスクが高いと考えています。
6。企業信用得点でオーバーライドする要因は、ビジネスの所有者またはキー主体の信用履歴です。また、その他の要因による中小企業の取引に使用される所有者/校長個人信用プロファイルに関連するマルチメディアがあります
7。得点ビジネス関連の信用の要因が含まれます：ビジネスの会社の時間、会社の規模、業界、会社組織の形を、時間の法案を払っての歴史、ビジネス正味資産、平均預金残高、キャッシュフローに債務返済の比率、および最近の判断を、倒産または代理店のコレクション。
8。まあファーゴ銀行とバンクオブアメリカなど、多くの大規模な貸し手は、自分の予測企業信用モデルを開発している。いくつかは、より自分のニーズや好みを満たすためにも、きめ細かなフェアアイザックのモデルがあります。
9。あなたの会社は、得点モデルに基づいて信用のため拒否された場合は拒絶反応を説明するために貸主に問い合わせてください。要求された場合、一部の貸し手は、再考する追加の信用情報を必要とする可能性があります。
10。一部の貸し手はリスクの高いクレジットのための特別なプールがあります。彼らは通常より高い金利の少ない高得点の取引よりも有利な提供条件を充電してください。他の信用補完は、追加の担保や外部保証などの承認を与えるために求めることができる。
11。ここではビジネスクレジットスコアを向上させるには10の方法があります：
*改善クレジット習慣やキー主体やビジネスの所有者のプロファイル
*すべての追徴金を支払う
*セトル残高の先取特権の判断
時間*有料法案は、お支払いと一致している
*排除サプライヤー紛争を任意の代理店または元従業員との沈降による
*売るか、アカウントを受取考慮キャッシュフローを向上させるために
あなたのビジネスが組み込まれているの国務長官に登録することにより、*を確立するあなたの会社の信用記録
*は、少なくとも12ヶ月の個人や企業の信用を向上させるためにしてください
*は、主要な信用して活動を報告ベンダーから購入
債権者との引き落とし*設定自動アカウントが遅い支払いの可能性を排除するために
クレジットカードでの得点が確実に個々の融資のパフォーマンスを予測するために設計されていません。むしろ、これらのシステムは、同様の特性を持つ借り手のグループのリスクを定量化するの偉大な仕事をする。クレジットスコアリングシステムの欠点は、悪用すると簡単であるということです。貸し手の顧客は、クレジット、その後のHALを連想させるモデルの基礎となる基本グループと共有する特性や行動パターンをしない場合は、大きな可能性を秘めた多くのトランザクションを排除することができる。
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