Использование инновационных методов анализа данных с целью снижения кредитного риска

Качество результата достаточно велико за счет того, что алгоритм выбирает наиболее значимые факторы для определения конечного ответа. Плюс ко всему полученный результат является статистически обоснованным.

Основные преимущества системы:

Гибкая интеграция с любыми сторонними системами, т.е. получение информации для анализа и перенос результатов не вызывает проблем.

Консолидация информации о заемщиках в специальном хранилище данных, то есть обеспечение централизованного хранения данных, непротиворечивости, а также обеспечение всей необходимой поддержки процесса анализа данных, оптимизированного доступа, автоматического обновления данных, использование при работе терминов предметной обрасти, а не таблиц баз данных.

Широкий спектр инструментов анализа, т.е. обеспечение возможности эксперту выбрать наиболее подходящий метод на каждом шаге обработки. Это позволит наиболее точно формализовать его знания в данной предметной области.

Поддержка процесса тиражирования знаний, т.е. обеспечение возможности сотрудникам, не разбирающимся в методиках анализа и способах получения того или иного результата получать ответ на основе моделей подготовленных экспертом. Так, сотрудник, оформляющий кредиты должен ввести данные по потребителю и система автоматически выдаст решение о выдачи кредита или об отказе.

Поддержка групповой обработки информации, т.е. обеспечение возможности дать решение по списку потенциальных заемщиков. Из хранилища автоматически выбираются данные по лицам, заполнившим анкету вчера (или за какой угодно буферный период), эти данные прогоняются через построенную модель, а результат экспортируется в виде отчета (например, в виде excel файла), либо экспортируется в систему автоматического формирования договоров кредитования или писем с отказом в кредите. Это позволит сэкономить время и деньги.

Поддержка актуальности построенной модели, т.е. обеспечение возможности эксперту оценить адекватность текущей модели и, в случае каких либо отклонений, перестроить ее, используя новые данные.

Приведенный выше пример - это приближенный вариант того, как можно использовать методы интеллектуального анализа данных, в частности, деревья решений, для достижения поставленной задачи: уменьшения риска при операциях кредитования физических лиц. Хотя и при таком первом приближении наблюдаются положительные результаты. Дальнейшие усовершенствования могут затрагивать такие моменты как: более точный подбор определяющих заемщика факторов; изменение самой постановки задачи, так, например, вместо двух значений целевого параметра, можно использовать более детальную информацию (Вернул/ Не вернул/ Не вовремя), или использовать в качестве целевого значения вероятность того, что деньги выплачены вовремя. Эконометрический метод обладает прогностическими возможностями.

Таким образом, для эффективного формирования кредитного портфеля банкам необходимо взять на вооружение передовые технологии добычи знаний и применить их для оценки потенциальных заемщиков. Благодаря этому можно будет не бояться предстоящей конкуренции на этом рынке. Подготовка решения данного вопроса сейчас позволит обкатать саму процедуру и в дальнейшем избежать ошибок и расходов в связи с массовым применением таких подходов в дальнейшем.

Другие материалы:

Анализ структуры и динамики кредитного портфеля банка
Основой активных операций коммерческого банка являются операции кредитования. На них приходится более 60% всех активов коммерческих банков. Именно кредитные операции, несмотря на свой высокий риск, являются для банков наиболее привлекател ...

Практика предоставления отдельных видов ссуд
В России, пришедшей к рынку позже многих стран, кредитование представляет собой несколько иной процесс и имеет ряд особенностей и отличий. При этом сама система кредитования часто характеризуется недостаточной развитостью, чем, например, ...

Анализ потребительского кредитования в РФ в 2012 году
Объем кредитов, предоставленных российским банковским сектором физическим лицам в рублях и иностранной валюте, по последним данным ЦБ РФ, составил на 1 декабря 2008 г. 281,9 млрд. руб. ($9,5 млрд.), что более чем в 2 раза больше (на 107,1 ...