Banker står ofta inför det svåra beslutet om de ska jaga skulder eller inte. Dels vill de samla in så mycket pengar som möjligt. Å andra sidan vill de inte spendera mer pengar på att jaga skulder än vad de är värda.

En ny metod utvecklad av forskare vid University of California, Berkeley, kan hjälpa bankerna att fatta detta beslut. Metoden använder en maskininlärningsalgoritm för att förutsäga sannolikheten att en låntagare kommer att misslyckas med ett lån och hur mycket pengar banken sannolikt kommer att få tillbaka om de jagar skulden.

Forskarna testade metoden på en datauppsättning på över 1 miljon lån. De fann att den kunde förutsäga fel och återställningar med en hög grad av noggrannhet. Detta talar för att banker skulle kunna använda metoden för att förbättra sina beslutsprocesser och öka sin lönsamhet.

Metoden skulle även kunna användas av andra långivare, såsom kreditkortsföretag och leverantörer av studielån. Genom att mer exakt förutsäga fallissemang och återvinningar kan dessa långivare fatta bättre beslut om vilka skulder de ska fullfölja och förbättra sina resultat.

Här är huvudpunkterna i den nya metoden:

* Använder en maskininlärningsalgoritm för att förutsäga sannolikheten att en låntagare kommer att misslyckas med ett lån.

* Överväger en mängd olika faktorer, inklusive låntagarens kreditvärdighet, skuld i förhållande till inkomst och betalningshistorik.

* Förutspår hur mycket pengar banken sannolikt kommer att få tillbaka om de jagar skulden.

* Har testats på en datauppsättning med över 1 miljon lån och visat sig vara mycket exakt.

* Kan användas av banker och andra långivare för att förbättra sina beslutsprocesser och öka sin lönsamhet.

Fördelar med den nya metoden:

* Hjälper banker att fatta bättre beslut om vilka skulder de ska jaga.

* Ökar noggrannheten i standard- och återställningsförutsägelser.

* Förbättrar lönsamheten genom att minska kostnaderna för att jaga osäkra fordringar.

* Kan användas av andra långivare, såsom kreditkortsföretag och leverantörer av studielån.

Slutsats:

Den nya metoden som utvecklats av forskare vid University of California, Berkeley, kan hjälpa banker att fatta bättre beslut om när de ska jaga skulder. Metoden använder en maskininlärningsalgoritm för att förutsäga sannolikheten att en låntagare kommer att misslyckas med ett lån och hur mycket pengar banken sannolikt kommer att få tillbaka om de jagar skulden. Metoden skulle också kunna användas av andra långivare, såsom kreditkortsföretag och leverantörer av studielån.