Một số hạn chế

Để đánh giá mức độ tin cậy và tính hợp lệ của mô hình chấm điểm tín dụng, người dùng cần hiểu về những hạn chế của nó. Tại FiinGroup, chúng tôi hiểu rằng không có mô hình chấm điểm nào là hoàn hảo và kết quả của mô hình chấm điểm phụ thuộc vào chất lượng của các thông tin, dữ liệu đầu vào.

• Độ chính xác của dữ liệu: chất lượng kết quả của mô hình tính điểm phụ thuộc vào chất lượng dữ liệu đầu vào được sử dụng. Nếu dữ liệu của mô hình tính điểm không chính xác hoặc bị chậm trễ, đầu ra của mô hình (điểm số) sẽ bị sai.

• Độ tin cậy của mô hình: một mô hình có thể đánh giá tốt rủi ro cho một phân khúc thị trường cụ thể, tuy nhiên sẽ bị hạn chế nếu chúng không phản ánh tổng thể. Trong trường hợp điểm nhỏ hoặc một số mẫu cụ thể có các đặc điểm độc nhất, một mô hình có thể không hoạt động như đã thử nghiệm.

• Giới hạn thông tin: một công ty có thể vỡ nợ vì lý do không rõ hoặc thông tin không có sẵn.

• Các sự kiện kinh tế bất ngờ: Tương tự như vậy, trong thời kỳ tăng trưởng kinh tế mạnh mẽ, các mô hình có thể không được chuẩn bị sẵn sàng để dự đoán hoạt động của người đi vay trong một số điều kiện suy thoái, đặc biệt nếu giai đoạn lịch sử được quan sát không bao gồm các điều kiện suy thoái.

• Sự tham gia của con người: Một hạn chế khác của mô hình chấm điểm tín dụng là khả năng con người tham gia ảnh hưởng đến kết quả của nó. Ví dụ: khi các mô hình được bổ sung bởi phán đoán của người quản lý (ví dụ: trong trường hợp ghi đè), kết quả từ mô hình và các quy trình xác nhận tiếp theo có thể bị tổn hại nghiêm trọng.