Carrington Labs запускает Cashflow Score 2.0 с расширенными возможностями объяснения для андеррайтинга денежных потоков

Обновление вводит пять категорий поведенческих рисков и более чёткие факторы оценки, чтобы помочь кредиторам оценить кредитный риск заёмщика с использованием данных открытого банкинга.

Carrington Labs запустила Cashflow Score 2.0 , чтобы сделать андеррайтинг денежных потоков более доступным и понятным для кредиторов.
-Обновление помогает кредиторам чётко видеть реальные привычки, определяющие кредитный риск, преобразуя данные транзакций в пять категорий поведенческих рисков.
-Оценка даёт кредиторам готовый инструмент для добавления аналитики андеррайтинга денежных потоков в Оценку рисков, обеспечивая актуальное представление о финансовом поведении, которое можно использовать в дополнение к традиционным бюро-скорингам без замены существующих моделей или рабочих процессов.

Carrington Labs, лидер в области андеррайтинга денежных потоков и аналитики кредитных рисков, сегодня объявила о запуске Cashflow Score 2.0 — значительного обновления предыдущей версии Cashflow Score, выпущенной в сентябре 2025 года. Обновлённый Cashflow Score 2.0 подкреплён результатами миллионов кредитов и миллиардами точек данных. Работая исключительно на основе банковских данных транзакций, Cashflow Score 2.0 возвращает число от 1 до 100, где 100 означает наивысшее кредитное качество. Сама оценка формируется на основе пяти категорий поведения кредитного риска: Velocity (динамика расходов), Ликвидность, Стабильность, Кредитное плечо и Устойчивость. Обновлённая модель разработана для того, чтобы сделать аналитику кредитных рисков на основе данных транзакций более понятной и удобной в использовании, помогая кредиторам выявлять возможности для увеличения числа одобрений и улучшения маржи вклада без увеличения кредитного риска.

Читать далее о Fintech : Глобальное интервью Fintech с Бараном Озканом, сооснователем и генеральным директором Flagright

Более понятный способ оценки кредитного риска заёмщика

Cashflow Score 2.0 делает андеррайтинг денежных потоков более простым для интерпретации, интеграции и использования в существующих кредитных процессах благодаря упрощённой структуре запросов и ответов, призванной сократить усилия по интеграции и упростить использование результатов.

Оригинальная модель Cashflow Score предоставляла кредиторам общую оценку и подробный набор базовых характеристик. Развивая эту возможность, Cashflow Score 2.0 организует эти сигналы в пять категорий на понятном языке, чтобы помочь кредиторам быстрее понять положительные (стимуляторы) и отрицательные (сдерживающие факторы) аспекты финансового поведения, лежащего в основе оценки.

«Кредитный риск — это сложно, и даже когда модель поддаётся объяснению, длинный список независимых характеристик может быть трудным для интерпретации, если вы не погружены в data science», — сказал Кейси Каплан, заместитель генерального директора Carrington Labs. «С Cashflow Score 2.0 мы взяли базовый интеллект андеррайтинга денежных потоков и сделали его более понятным для кредиторов, удобным для применения и использования. Обновление даёт кредиторам более чёткое представление о финансовом поведении, влияющем на кредитный риск, делая оценку более практичной для использования в реальных средах принятия решений. Кредиторы должны иметь возможность интегрировать API Cashflow Score 2.0 менее чем за 24 часа.»

Пять категорий поведения кредитного риска Cashflow Score 2.0 от Carrington Labs:

-Velocity (динамика расходов) — оценивает, соответствует ли траектория расходов заёмщика его совокупному доходу.
-Ликвидность — оценивает силу немедленных финансовых резервов заёмщика, рассматривая, насколько долго доступные средства могут покрывать текущие расходы без дополнительного дохода.
-Стабильность — изучает стабильность финансового профиля заёмщика, включая источники дохода и исторические модели платежей.
-Кредитное плечо — оценивает, какая часть дохода заёмщика уже направлена на погашение существующих долговых обязательств.
-Устойчивость — анализирует, насколько быстро балансы заёмщика стабилизируются после значительных оттоков, и влияют ли регулярные комиссии или штрафы на восстановление.

Такая более высокая степень объяснимости может помочь командам по кредитным рискам, продуктовым командам и фронтлайн-командам кредитования лучше понять факторы, влияющие на сегментацию рисков.

Больше аналитики Fintech : Платежи в реальном времени и переосмысление глобальной Ликвидности

[Чтобы поделиться своими материалами с нами, напишите на psen@itechseries.com ]

Публикация Carrington Labs Launches Cashflow Score 2.0 With Expanded Explainability for Cash Flow Underwriting впервые появилась на GlobalFinTechSeries.