Scoring defineres som et slags automatisk system, der fungerer som en support til rådgivning om kreditbeslutninger, det vil sige et computerprogram, der på baggrund af brugerens oplysninger kan analysere og forberede en række anbefalinger til det hvordan man godkender en finansiel operation eller ej. Dette betyder, at denne applikation udfører funktionerne som en risikoanalytiker, men i dette tilfælde er det en computer, der bruger en slags kunstig intelligens. Hovedformålet med scoring er at reducere risikoen for det menneskelige element så meget som muligt og også at udjævne de svar, der udstedes til kreditansøgninger.
Scoring kan klassificeres i flere typer, såsom pant, forretning og forbruger, men alle sammen konvergerer i at foretage en evaluering af mulighederne for en finansiel drift af et hvilket som helst beløb for en klient, finish fordi det er problematisk og ender som standard. Hvis ansøgningen resulterer i et lavere tal end det, der er angivet af banken, vil anmodningen blive godkendt.
Med henblik på at udføre denne analyse, er det er nødvendigt, at programmet til at udføre indkomst undersøgelser med hensyn til de betalinger, der skal foretages, samt gæld satser i forhold til egenkapital eller i mangel heraf, anciennitet angivet i ansættelseskontrakten af ansøgeren vil hvert af disse punkter være et punkt, der skal evalueres. På denne måde vil forslaget blive vurderet og taget i betragtning ud fra den formel og algoritme, der bruges til at forberede scoringen, ud over bankens kreditstandarder.
Den største fordel ved at score er den hurtige undersøgelse af ansøgeren, hvilket letter godkendelsen eller ej af kreditten, hvilket i høj grad øger effektiviteten, da en procedure, der tidligere kunne tage timer og endda dage, for ikke at nævne, bliver enklere. at evalueringerne gennemføres på en delvis og egalitær måde, hvorved man undgår de forskellige påskønnelser fra det menneskelige element, hvilket giver den finansielle institution mulighed for at spare store summer i evalueringen af forslagene.
