ある地域の貸し手が問題を抱えて私たちのところに来ました：
彼らは高いクレジットスコアを持つ借り手を承認していましたが…中規模の個人ローンで債務不履行が続いていました。

彼らのモデルはスコアバンドと申告収入に大きく依存していました。しかし、より深いシグナルを捉えていませんでした：人々が処理できると言っていたものと、以前に実際に処理したものとの間のミスマッチです。

私たちの取り組み

私たちは、信用照会（TransUnion と Experian）のトレードラインデータのみを使用して、借り手ごとの最大履歴エクスポージャーを計算する軽量な判断層を構築しました。外部データソースなし。スコアリングのブラックボックスなし。

そして、シンプルなルールを導入しました：

借り手の履歴最大エクスポージャーの 75％以上を承認しない—12 ヶ月以上遅延なくそのレベルを維持していない限り。

これをスコアと DTI と並んで、事前承認ロジックに組み込みました。

変化したこと

最初の 90 日間で：

  • 680 ～ 720 のスコアバンドで早期延滞が 23％減少
  • 高能力の借り手はまだ通過したため、平均ローンサイズは同じままでした
  • エッジケースがより正確にフラグ付けされたため、手動レビュー時間が減少しました

驚くべきことは？
彼らは承認率を下げませんでした。単に間違った人々を承認するのをやめただけです。

なぜうまくいったのか

最大エクスポージャーは金融経験の下限を作り出しました。それによって次のような質問ができるようになりました：

  • この借り手は以前にこれだけの金額を扱ったことがありますか？
  • 彼らはその期間を滑ることなく乗り切りましたか？

それが本当のテストでした—紙の上のスコアではありません。

信用報告書はスコア以上のことを伝えています。どこを見ればよいかを知っていれば、既に持っているデータでより良い決断を下すことができます。

レポートで最大エクスポージャーを素早く表示する方法が欲しいですか？私たちにはそのためのツールがあります—お問い合わせください。