ปิดหนี้แล้ว ยังติดบูโร ขอสินเชื่อ กู้ซื้อบ้าน แบงก์ไหน ธนาคารไหนให้กู้

ปิดหนี้แล้ว ยังติดบูโร ไม่ลบประวัติให้ กู้แบงก์ ซื้อบ้านไม่ผ่าน ธนาคารบอกให้รออีก 3 ปี อยากกู้ให้ได้เลย ไปยื่นขอสินเชื่อแบงก์ไหน ธนาคารไหนดี 

ลองฟังคลิปนี้เลยครับ มีคำตอบให้ครับ ติดตามต่อที่ YouTube

ธอส.ให้กู้บ้านมือสอง แค่ 85% ทำยังไงให้ได้ 100%

ธนาคาร อาคารสงเคราะห์ ธอส. ให้กู้บ้านมือสอง 85% อยากกู้ให้ได้ 100% ให้พอดีกับราคาบ้าน หรือ เหลือ ค่าตกแต่ง ทำยังไง  ถึงจะขอกู้เกิน หรือ กู้ได้ 100%

ลองฟังคลิปนี้ดูครับ ติดตามเรื่องราวที่น่าสนใจ ใน Youtube ครับ

กู้สร้างบ้าน บนที่ดินของตัวเอง ทำยังไง

หลักการในการกู้ เพื่อก่อสร้างบ้าน บนที่ดินของตนเอง วิธีการ เอกสารในการยื่นกู้ และเมื่อยื่นกู้ ธนาคารอนุมัติให้ผ่านแล้ว เงื่อนไขในการเบิกเงินกู้ เบิกงวดงาน เป็นยังไง ลองฟังดูครับ

สนใจติดต่อ ผมได้ที่ LineID @antonio ครับ

อยากรู้ว่าเงินเดือนเรา กู้บ้านได้ไหม กู้ได้เท่าไร

คำถามกว้างๆ ที่มีคนถามผมเป็นประจำ คือ จะกู้ซื้อบ้านได้ไหม ไม่ได้ติดเครดิตบูโร กู้ได้เท่าไร ผมก็จะถามต่อไปว่า แล้วรายได้ หรือเงินเดือนคุณเท่าไรละครับ และมีภาระหนี้ ต่อเดือนเท่าไร และบ้านที่จะซื้อ ราคาเท่าไรละครับ

ถาม ตอบ ซ้ำๆ เดิมๆ ทุกวัน ครั้งนี้ เลยทำคลิปเลยละกันครับ ขี้เกียจตอบแล้ว

Credit Scoring หรือ คะแนนเครดิต คืออะไร ???

คะแนนเครดิต (Credit Scoring) เป็นเครื่องมือที่ใช้วัดพฤติกรรมความตั้งใจในการชำระหนี้ของผู้มาขอสินเชื่อ เสริมเข้าไปกับ Scoring ปกติที่สถาบันการเงินทำอยู่แล้ว ซึ่งนั่นเป็นการประเมินความสามารถในการชำระหนี้ของผู้มาขอสินเชื่อเท่านั้น Scoring ของแบงก์ จะตอบโจทย์ความสามารถในการชำระหนี้ แต่ก็ยังไม่สามารถจะตอบโจทย์ ของความตั้งใจในการชำระหนี้ได้ทั้งหมด

วิธี Credit scoring มีหลักการง่าย ๆ คือ คล้ายกับการให้คะแนนสอบ โดยจะกำหนดคุณสมบัติของผู้กู้ในแต่ละด้านตามเกณฑ์ที่เชื่อว่าจะบ่งบอกระดับความเสี่ยงด้านเครดิตได้ ซึ่งจะมีผลต่อการกำหนดวงเงินกู้ยืมและอัตราดอกเบี้ยเงินกู้ด้วย ดังนั้น แบบจำลอง Credit scoring ที่ดีจะต้องแยกกลุ่มที่มีระดับความเสี่ยงต่างกันอย่างมีนัยสำคัญออกจากกันได้อย่างชัดเจน ขั้นตอนโดยย่อของการสร้างแบบจำลอง Credit scoring ประกอบด้วย

1) วิเคราะห์และกำหนดตัวแปรทางสถิติที่น่าจะมีผลต่อการคาดการณ์ความเสี่ยง รวมทั้งระบุค่าความสัมพันธ์จากเหตุการณ์ที่เกิดขึ้นในอดีตออกมาเป็นตัวเลข (ดังที่เคยกล่าวไปแล้วว่าความเสี่ยงต้องมีการประเมินค่าได้ เพื่อที่จะนำมาใช้บริหารจัดการ)

2) กำหนดสมการเพื่อใช้ประกอบการคิดคะแนน ว่าจะนำปัจจัยใดมาใช้และมีน้ำหนักคะแนนกี่เปอร์เซ็นต์ ตัวอย่างเช่นแบบจำลอง Credit scoring ของบริษัท The Fair Isaac Corp. (FICO) ซึ่งเป็นหุ้นส่วนกับบริษัท EQUIFAX หนึ่งในสามยักษ์ใหญ่ในธุรกิจข้อมูลด้านเครดิต (Credit Bureau) ในประเทศสหรัฐอเมริกา เป็นดังนี้ ....

- ประวัติการชำระคืนเงินตามกำหนด = 35 %
- สัดส่วนของหนี้ที่ใช้ต่อวงเงินที่ได้รับอนุมัติ = 30 %
- ระยะเวลาการเข้าเป็นลูกค้า = 15 %
- ประเภทเงินกู้และสินเชื่ออื่นที่มี = 10 %
- ยอดเงินกู้ครั้งล่าสุด = 10 %
(ที่มา : ปรับปรุงจาก The Fair Isaac Corp. (FICO))

ทั้งนี้ วิธีการพัฒนาแบบจำลองในขั้นตอนนี้ค่อนข้างซับซ้อน โดยจะมีการประมาณค่าความสัมพันธ์ทางสถิติเพื่อหาความน่าจะเป็นในการผิดนัดชำระหนี้ผ่านปัจจัยต่างๆ (Logistic regression) หรือความสัมพันธ์ทางสถิติระหว่างการชำระหนี้กับการไม่ชำระหนี้ (Discriminant analysis)

3) ตรวจสอบความถูกต้องของสมการที่จะนำมาใช้พยากรณ์แนวโน้มการผิดนัดชำระหนี้ แต่ก็ด้วยวิธีการที่ซับซ้อนอีก เช่น การสร้างเส้นโค้งเปรียบเทียบระหว่างผู้กู้ที่จะผิดนัดชำระหนี้กับผู้กู้ทั้งหมด (Cumulative accuracy profile curve and Gini coefficient) เพื่อดูว่าสมการมีความแม่นยำเพียงใด

4) หลังจากที่เห็นว่าสมการเหมาะสมแล้ว ขั้นตอนสุดท้ายคือการประกาศนโยบายได้ว่าคะแนน Credit scoring ที่น้อยที่สุดเท่าใดเป็นคะแนนผ่าน

การพัฒนาแบบจำลอง Credit scoring นั้นแม้ว่าจะค่อนข้างซับซ้อน และอาจไม่สามารถนำมาทดแทนวิธีการวิเคราะห์แบบคลาสสิกได้อย่างสมบูรณ์นัก แต่ก็มีประโยชน์ค่อนข้างมากในการช่วยเพิ่มความรวดเร็วในการประเมินความเสี่ยง รวมทั้ง ตัดปัญหาเรื่องความผิดพลาดของมนุษย์ เช่น มีความชำนาญไม่เพียงพอหรือมีอคติในการวิเคราะห์ลงได้บ้าง อย่างไรก็ตาม แบบจำลองนี้จะใช้ได้ดีแค่ไหนก็ขึ้นอยู่กับตรรกะของกลุ่มบุคคลที่คิดค้นมันขึ้นมานั่นเอง ...

Credit Scoring จะเป็นเครื่องมือที่ช่วยลดความเสี่ยงในการในการบริหารจัดการสินเชื่อให้กับ สถาบันการเงินได้เป็นอย่างดี ซึ่งในต่างประเทศมีเครื่องมือตัวนี้ใช้มานานแล้ว แต่ในไทยเพิ่งเริ่มใช้ได้ไม่นานมากนัก นอกจากนี้ ยังช่วยทำให้ต้นทุนทางการเงินของสถาบันการเงินในอนาคตลดลงเพราะหากได้ ลูกหนี้ที่มีเครดิตดีก็ไม่ต้องกันสำรองไว้มาก ซึ่งระบบคะแนนเครดิตนี้เสร็จแล้ว ตั้งแต่เดือน พ.ย.2553 ที่ผ่านมา และนำระบบคะแนนเครดิตมาใช้ให้ได้ในช่วงหลัง สงกรานต์เดือนเม.ย.2554 นี้ โดย Credit Scoring จะมีเกรดมีตั้งแต่ HH - AA คิดเป็นคะแนนตั้งแต่ 300 - 900 คะแนน

"คะแนนเครดิตดี จะเข้าถึงต้นทุนการเงินที่ต่างกัน"
นอกจากประโยชน์ ต่อสถาบันการเงินแล้ว ในแง่ของผู้บริโภคหรือผู้ขอสินเชื่อเองนั้น Credit Scoring ก็มีประโยชน์เช่นกันนั่นคือโอกาสในการเข้าถึงสินเชื่อด้วยต้นทุนทางการเงิน ที่แตกต่างกันหาก Credit Scoring ไม่เท่ากันเหมือนในต่างประเทศผู้มีเครดิตดีอาจจะกู้สถาบันการเงินได้ในอัตรา ดอกเบี้ยที่ถูกกว่าผู้ที่มีเครดิตไม่ดี เป็นต้น

ตัวอย่าง นาย B กับนาย C อยู่ที่ทำงานเดียวกัน มีรายได้เท่ากัน ตำแหน่งเท่ากัน เพศเดียวกัน ขณะที่นาย B มีสินเชื่อบ้าน นาย C ก็มีสินเชื่อบ้านอยู่หมู่บ้านเดียวกันเลย นาย B จ่ายครบจ่ายตรงทุกงวดเรียกว่าดีหมดทุกอย่าง ในขณะที่นาย C จ่ายบ้าง ไม่จ่ายบ้าง เมื่อนาย B กับนาย C จะไปขอสินเชื่อแบงก์ทำไมเขาต้องได้ดอกเบี้ยเท่ากัน

นั่นหมายความ ว่า แบงก์กำลังเอาดอกเบี้ยของคนที่ดีอย่างนาย B ไปชดเชยให้กับคนที่อาจจะแย่กว่าอย่างนาย C ซึ่งดูไม่เป็นธรรมเท่าไรนัก การคิดอัตราดอกเบี้ยตามความเสี่ยงจะได้เกิดขึ้นได้ เพราะคนที่มี Credit Scoring สูงเขาก็ควรจะได้ดอกเบี้ยถูกเพราะเขาเป็นคนดี ก็เหมือนการสอบคนที่สอบได้คะแนนดีก็น่าจะมีโอกาสมากกว่าคนที่ได้คะแนนน้อย เป็นต้น สิ่งเหล่านี้เชื่อว่าจะเกิดขึ้นตามมาในอนาคตจากการมี Credit Scoring

ทำไมคนอีกกลุ่ม หนึ่งที่มีความสามารถในการชำระหนี้และมีความตั้งใจในการชำระหนี้ คนกลุ่มนี้ดีทั้ง 2 ฝั่ง เขาควรจะได้ดอกเบี้ยที่ถูกกว่า ทุกวันนี้สมมตินาย D มีประวัติค้างชำระหนี้อยู่เมื่อ 6 เดือนที่แล้ว และมี 20 บัญชี นาย E มี 15 บัญชี แล้วค้างมา 8 เดือนที่แล้ว เราไม่สามารถบอกได้ว่าใครดีกว่ากันเพราะไม่มีข้อมูลทางสถิติที่จะมาบอกได้ เมื่อดูประวัติเขาทั้งหมดโดยรวมแล้ว แต่ Credit Scoring จะช่วยได้

Credit Scoring เป็นการเอาประวัติที่เกิดขึ้นซึ่งเป็นฐานข้อมูลดิบนำมาประมวลผลในเชิงสถิติ เพื่อค้นหาว่า คนที่มีลักษณะนิสัยแบบนี้ มีพฤติกรรมการก่อหนี้ มีพฤติกรรมการชำระหนี้ แบบนี้ ที่อยู่ในระบบการเงินไทย ในอนาคตถ้าเขาไปเป็นลูกหนี้สถาบันการเงินเขาจะมีโอกาสผิดนัดชำระหนี้เท่าไร เพื่อตัดประเด็นการตัดสินใจโดยใช้ความรู้สึกออกไป อย่างไรก็ตาม Credit Scoring ต้องใช้ร่วมกับข้อมูลอื่นในการวิเคราะห์ อย่าไปใช้เครื่องมือนี้โดดๆ ในการตัดสินใจ เพราะทุกวันนี้พฤติกรรมของคนเปลี่ยนแปลงไปมาก อย่าไปใช้ข้อมูลแค่ตัวใดตัวหนึ่ง

เดี๋ยวนี้การ วิเคราะห์คนหนึ่งคนต้องใช้เครื่องมือหลายตัวประกอบกัน ดังนั้นการพิจารณาสินเชื่อไม่ได้หมายความว่าเราจะดูแค่ปัจจัยใดปัจจัยหนึ่งเท่านั้น คงแต่ต้องดูองค์ประกอบทุกอย่างประกอบกันไปในภาพรวม

สมมติ คนที่มีลักษณะนิสัยแบบนาย B ใน 10‚000 คน ที่ก่อหนี้แบบนี้มีลักษณะนิสัยการก่อหนี้และพฤติกรรมการชำระหนี้แบบนี้ ถ้าเขาเดินไปที่แบงก์เพื่อขอสินเชื่อ แบงก์ดูแล้วว่าคนแบบนาย Bนี้ ใน 10‚000 คน ในอีก 12 เดือนข้างหน้า จะมีสักกี่คนที่ไม่ผิดนัดชำระหนี้ จะมีสักกี่คนที่ผิดนัดชำระหนี้ ประโยชน์คือธนาคารพาณิชย์จะได้ใช้ Credit Scoring เป็นเครื่องมือในการตัดสินใจแล้วไปกำหนดอัตราดอกเบี้ยที่จะเสนอให้กับนาย B ได้

Credit Scoring จะช่วยแบงก์ในการคัดกรองลูกค้า ในส่วนของผู้บริโภคก็จะช่วยให้คนที่มีความประพฤติดี ได้กู้ด้วยดอกเบี้ยถูก เพราะว่าลูกค้าไปตรวจเองก็รู้ว่าตัวเองมีคะแนนเท่าไร แล้วทำไมต้องไปเอาดอกเบี้ยแพง ลูกค้าก็จะเริ่มต่อรอง ต่อมา คือ ธนาคารจะเริ่มแข่งขันกันมากขึ้น อาจจะออกบริการมาว่า สำหรับคนที่ได้คะแนนระดับนี้ขึ้นไปมาขอสินเชื่อที่นี้ จะใช้เวลาในการพิจารณาเร็วขึ้น ดอกเบี้ยลดลง คุณจะมีความสะดวกมากขึ้น Credit Scoring ไม่ใช่เป็นตัวที่คัดคนออก อย่าไปเข้าใจผิดอย่างนั้น เพราะคนที่มีประวัติค้างชำระเยอะๆ ยังไงก็เข้าถึงสินเชื่อไม่ได้อยู่แล้ว แต่ต้องมาดูว่าคนที่เหลือส่วนใหญ่คนที่เข้าถึงสินเชื่อวันนี้เขาถูกชาร์จ ดอกเบี้ยแพงไปหรือเปล่า ในเมื่อเขาเป็นคนที่มีประวัติการชำระหนี้ที่ดี 

อยากกู้ซื้อบ้านให้ผ่าน ขอสินเชื่อบ้านให้ได้ ก็ต้องทำเครดิต สกอริ่งให้ได้คะแนนสูงๆ นะครับ