Since the regulatory framework Basel II was implemented in 2007, banks have been allowed to develop internal risk models for quantifying the capital requirement. By using data on retail non-performing loans from Hoist Finance, the thesis assesses the Advanced Internal Ratings-Based approach. In particular, it focuses on how banks active in the non-performing loan industry, can risk-classify their loans despite limited data availability of the debtors. Moreover, the thesis analyses the effect of the maximum-recovery period on the capital requirement. In short, a comparison of five different mathematical models based on prior research in the field, revealed that the loans may be modelled by a two-step tree model with binary logistic regression and zero-inflated beta-regression, resulting in a maximum-recovery period of eight years. Still it is necessary to recognize the difficulty in distinguishing between low- and high-risk customers by primarily assessing rudimentary data about the borrowers. Recommended future amendments to the analysis in further research would be to include macroeconomic variables to better capture the effect of economic downturns. / Sedan det regulatoriska ramverket Basel II implementerades 2007, har banker tillåtits utveckla interna riskmodeller för att beräkna kapitalkravet. Genom att använda data på fallerade konsumentlån från Hoist Finance, utvärderar uppsatsen den avancerade interna riskklassificeringsmodellen. I synnerhet fokuserar arbetet på hur banker aktiva inom sektorn för fallerade lån, kan riskklassificera sina lån trots begränsad datatillgång om låntagarna. Dessutom analyseras effekten av maximala inkassoperioden på kapitalkravet. I sammandrag visade en jämförelse av fem modeller, baserade på tidigare forskning inom området, att lånen kan modelleras genom en tvåstegs trädmodell med logistisk regression samt s.k. zero-inflated beta regression, resulterande i en maximal inkassoperiod om åtta år. Samtidigt är det värt att notera svårigheten i att skilja mellan låg- och högriskslåntagare genom att huvudsakligen analysera elementär data om låntagarna. Rekommenderade tillägg till analysen i fortsatt forskning är att inkludera makroekonomiska variabler för att bättre inkorporera effekten av ekonomiska nedgångar.