Slik beregnes kredittscoren

Beregningen tar under et sekund. En kreditor spør et kredittopplysningsforetak om deg, foretaket henter det det har, kjører det gjennom en modell og sender tilbake et tall. Ingen mennesker er involvert, og ingen leser saken din.

Det er lett å tenke seg at foretaket sitter på et fullstendig bilde av økonomien din. Det gjør det ikke. Materialet er smalere enn folk tror, og det er nettopp smalheten som forklarer de fleste tallene folk blir overrasket over.

En ting bør ligge i bunnen før vi går videre: dette handler om byråets score. Kreditor har som regel sin egen modell i tillegg, bygget på sine egne kunder, og den er en annen sak — den er beskrevet i scorekortet: modellen bak beslutningen.

Byrået regner på noe annet enn banken

Kredittopplysningsforetaket kjenner deg bare gjennom registre. Det har ikke sett lønnsslippen din, det vet ikke hva du har på konto, og det har ingen anelse om hvordan du har oppført deg som kunde noe sted.

Den høyre kolonnen er verdt et øyeblikk. Norge har ikke noe positivt betalingsregister. Ingen registrerer at du betalte strømregningen på forfall i elleve år på rad, og det finnes derfor ingen måte å få uttelling for det på i en score. Bakgrunnen for det er beskrevet i betalingshistorikken din.

Første ledd er å slå fast hvem du er

Før noe kan regnes ut, må foretaket være sikkert på at opplysningene det henter, hører til riktig person. Identifiseringen skjer på fødselsnummer, ikke på navn, og det er en av grunnene til at systemet i det hele tatt lar seg drive med akseptabel presisjon i et land med mange like navn.

Feil oppstår likevel. En opplysning kan være meldt inn på feil nummer, en gammel adresse kan trekke med seg en registrering som hører til en tidligere beboer, og ved identitetsmisbruk er hele poenget at kreditten er tatt opp i ditt navn. Alt slikt går rett inn i beregningen som om det var ditt, fordi modellen ikke har noen måte å vite bedre på.

Derfor er det første du bør gjøre når et tall ikke stemmer med virkeligheten, å lese gjennom selve opplysningene og se om de faktisk gjelder deg. Hva du gjør når de ikke gjør det, står i når avslaget bygger på feil opplysninger.

Kildene, og hva hver av dem forteller

Kredittopplysningsforskriften avgjør hva som lovlig kan behandles om en fysisk person, og hvor de offentlige opplysningene skal hentes fra: Brønnøysundregistrene, Folkeregisteret og Skatteetaten.

først og fremst til å identifisere deg riktig, men opplysninger om bosted og stabilitet er også kjennetegn i seg selv.

tallene er offentlige, og de er tunge fordi de er kontrollerte. De har også et etterslep på over et år, noe som får praktiske følger — se formue og skattemeldingen i kredittvurderingen.

Opplysningene er offentlige og brukes statistisk. Har du hatt roller i selskaper som gikk konkurs, er det synlig.

andre registrerte tvangsskritt.

registrert etter reglene i kredittopplysningsloven. Dette er den tyngste enkelte opplysningen som finnes om en privatperson.

Det siste punktet har en praktisk følge folk sjelden tenker på: tallet fra byrået og bildet kreditor sitter med, er ikke nødvendigvis det samme bildet. Kreditor kan ha ferskere opplysninger om gjelden din enn den modellen som satte scoren.

Fra opplysning til kjennetegn

En modell regner ikke på opplysninger i rå form. Den regner på kjennetegn utledet av dem.

Adressen din er ikke i seg selv interessant. Antall registrerte flyttinger de siste årene kan derimot være et kjennetegn. Inntekten din er et tall, men forholdet mellom inntekt og registrert gjeld er et annet, og et mer talende, tall. En anmerkning er en opplysning, men hvor gammel den er, hvor stor den er og hvor mange det er av dem, er tre ulike kjennetegn.

Slik ser det ut i praksis. Ingrid er 34 år, tjener 610 000 kroner og har ingen anmerkninger. Av de rå opplysningene om henne kan en modell utlede kjennetegn som:

• hvor lenge hun har vært registrert på samme adresse
• hvor mange ganger adressen er endret de siste årene
• forholdet mellom registrert gjeld og inntekt
• om inntekten har vært stabil mellom to fastsettinger
• om det finnes roller i foretak, og hvor gamle de er
• om det finnes registrerte tvangsforretninger, og hvor gamle

Ingen av dem er en dom. Hver av dem er et lite signal, og det er summen av mange små signaler som blir til et tall.

Hvert kjennetegn får en vekt, og vektene er ikke offentlige

Modellen er bygget ved å se på et stort antall personer i en periode som er over, og finne ut hvilke kjennetegn som faktisk skilte dem som misligholdt fra dem som ikke gjorde det. Kjennetegn som ikke skiller, faller ut. De som skiller, får en vekt som svarer til hvor mye de bidrar.

Vektene publiseres ikke, og det er to grunner til det.

Den ene er kommersiell. Modellen er foretakets produkt, og treffsikkerheten er det den selger.

Den andre er mer interessant. En offentlig vektliste ville gjort modellen mulig å tilpasse seg til uten å endre den underliggende risikoen. Da ville den sluttet å måle det den skal måle, og alle ville tape på det — også de som faktisk er gode betalere, fordi tallet deres ville blitt mindre verdt.

Norske kredittopplysningsforetak oppgir derfor ikke hvilke vekter de bruker, og et nettsted som påstår å kjenne dem, kjenner dem ikke.

Derfor kan ingen forklare tallet ditt post for post

Dette er den vanskeligste delen å slå seg til ro med, og den fortjener å bli sagt rett ut: du kan ikke få vite at scoren din er ti poeng lavere «på grunn av flyttingen» og fem poeng lavere «på grunn av det gamle styrevervet».

Årsaken er ikke hemmelighold alene. Det er slik en statistisk modell fungerer. Kjennetegnene virker sammen, ikke hver for seg. Det samme kjennetegnet kan trekke i ulik retning avhengig av hva slags mønster det inngår i, og en flytting betyr ikke det samme for en 24-åring som for en 54-åring med tjue år på samme adresse. Å plukke ut ett bidrag og tallfeste det isolert, ville gitt et galt svar.

Det du derimot kan få, er innsyn i opplysningene modellen regnet på. Og det er faktisk det som er nyttig: det er opplysningene du kan gjøre noe med, ikke utregningen.

Skalaen kommer helt til slutt

Modellen kommer først frem til en sannsynlighet. Deretter oversettes sannsynligheten til et tall på en skala foretaket har valgt selv.

Oversettelsen er en presentasjonsbeslutning, ikke en faglig sannhet. Det samme risikoanslaget kan uttrykkes med et lavt tall hos ett foretak og et høyt hos et annet, uten at noen av dem tar feil. Det er også derfor et foretak kan endre skalaen sin, slik at tallet ditt ser annerledes ut fra en dag til en annen uten at risikoen har flyttet seg en millimeter.

Konsekvensen er den samme hver gang: tall fra ulike foretak kan ikke sammenlignes. Hvorfor de spriker, er gjennomgått i ulik score hos ulike byråer.

Beregningen skjer på nytt hver gang

Scoren din ligger ikke og venter i en skuff. Den regnes ut når noen spør, på grunnlag av opplysningene som finnes akkurat da.

Det betyr at oppdateringstakten på kildene betyr mye. Skattetallene kommer én gang i året. Adresseendringer slår inn når de er registrert. En anmerkning registreres først etter at vilkårene i kredittopplysningsloven er oppfylt, og den skal slutte å brukes straks kravet er gjort opp. Rekkefølgen og tempoet i dette er hele forklaringen på hvorfor et grep kan virke straks, mens et annet tar måneder.