Carrington Labs startet Cashflow Score 2.0 mit erweiterter Erklärbarkeit für Cash-Flow-Underwriting

Das Upgrade führt fünf verhaltensbezogene Risikokategorien und klarere Score-Treiber ein, um Kreditgebern zu helfen, das Kreditrisiko von Kreditnehmern mithilfe von Open-Banking-Daten zu bewerten.

Carrington Labs hat Cashflow Score 2.0 eingeführt, um das Cashflow-Underwriting für Kreditgeber zugänglicher und nachvollziehbarer zu machen.
-Das Upgrade hilft Kreditgebern, die realen Gewohnheiten, die das Kreditrisiko beeinflussen, klar zu erkennen, indem Transaktionsdaten in fünf verhaltensbezogene Risikokategorien umgewandelt werden.
-Der Score bietet Kreditgebern eine sofort einsatzbereite Möglichkeit, Cashflow-Underwriting-Erkenntnisse in die Risikobewertung zu integrieren und eine aktuelle Sicht auf das Finanzverhalten zu liefern, die traditionelle Bonitätsbewertungen ergänzen kann, ohne bestehende Modelle oder Arbeitsabläufe zu ersetzen.

Carrington Labs, ein führendes Unternehmen im Bereich Cashflow-Underwriting und Kreditrisikoanalyse, gab heute die Einführung von Cashflow Score 2.0 bekannt, einem umfassenden Upgrade gegenüber dem ursprünglichen Cashflow Score, der im September 2025 veröffentlicht wurde. Der verbesserte Cashflow Score 2.0 wird durch die Performance von Millionen von Krediten und Milliarden von Datenpunkten gestützt. Ausschließlich auf Banktransaktionsdaten basierend, liefert Cashflow Score 2.0 einen Wert zwischen 1 und 100, wobei 100 die höchste Kreditqualität repräsentiert. Der Score selbst leitet sich aus fünf Kategorien des Kreditrisikoverhalts ab: Velocity, Liquidität, Stabilität, Leverage und Resilienz. Das verbesserte Modell ist darauf ausgelegt, transaktionsdatengesteuerte Kreditrisikoerkenntnisse leichter interpretier- und nutzbar zu machen und Kreditgebern zu helfen, Möglichkeiten zur Steigerung von Genehmigungen und zur Verbesserung der Deckungsbeiträge zu identifizieren, ohne das Kreditrisiko zu erhöhen.

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Ein klarerer Weg zum Verständnis des Kreditrisikos von Kreditnehmern

Cashflow Score 2.0 macht das Cashflow-Underwriting durch seine vereinfachte Anfrage- und Antwortstruktur einfacher zu interpretieren, zu integrieren und in bestehende Kreditvergabe-Workflows einzubinden, mit dem Ziel, den Integrationsaufwand zu reduzieren und die Ausgabe leichter nutzbar zu machen.

Das ursprüngliche Cashflow-Score-Modell lieferte Kreditgebern einen Gesamtscore und einen detaillierten Satz zugrunde liegender Merkmale. Aufbauend auf dieser Fähigkeit organisiert Cashflow Score 2.0 diese Signale in fünf klar verständliche Kategorien, damit Kreditgeber schneller die positiven (Förderer) und negativen (Hindernisse) Faktoren im Zusammenhang mit dem finanziellen Verhalten hinter dem Score verstehen können.

„Kreditrisiko ist schwierig, und selbst wenn ein Modell erklärbar ist, kann eine lange Liste unabhängiger Merkmale schwer zu interpretieren sein, es sei denn, man ist tief in der Datenwissenschaft verwurzelt", sagte Kasey Kaplan, Deputy CEO von Carrington Labs. „Mit Cashflow Score 2.0 haben wir die zugrunde liegende Intelligenz des Cashflow-Underwritings genommen und es für Kreditgeber einfacher gemacht, sie zu verstehen, anzuwenden und darauf zu reagieren. Das Upgrade gibt Kreditgebern ein klareres Bild der finanziellen Verhaltensweisen, die das Kreditrisiko beeinflussen, und macht den Score gleichzeitig praktikabler für den Einsatz in realen Entscheidungsumgebungen. Kreditgeber sollten in der Lage sein, die Cashflow Score 2.0 API in unter 24 Stunden zu integrieren."

Die fünf Kategorien des Kreditrisikoverhalts von Carrington Labs' Cashflow Score 2.0:

-Velocity – bewertet, ob die Ausgabentendenz eines Kreditnehmers durch sein Gesamteinkommen gedeckt ist.
-Liquidität – bewertet die Stärke der unmittelbaren finanziellen Reserven eines Kreditnehmers, indem untersucht wird, wie lange verfügbare Mittel laufende Ausgaben ohne zusätzliches Einkommen decken können.
-Stabilität – untersucht die Konsistenz des Finanzprofils eines Kreditnehmers, einschließlich Einkommensströmen und historischer Zahlungsmuster.
-Leverage – bewertet, wie viel des Einkommens eines Kreditnehmers bereits für bestehende Schuldenverpflichtungen gebunden ist.
-Resilienz – untersucht, wie schnell sich die Salden eines Kreditnehmers nach erheblichen Abflüssen stabilisieren und ob wiederkehrende Gebühren oder Strafen die Erholung beeinflussen.

Diese höhere Erklärbarkeit kann Kreditrisiko-Teams, Produktteams und frontnahen Kreditvergabe-Teams helfen, die Faktoren, die die Risikosegmentierung beeinflussen, besser zu verstehen.

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