Кредитно-скоринговые системы

Методики скоринга

Основная задачка, стоящая на данный момент перед русскими кредитными организациями – обеспечить

малый уровень дефолтов при растущем объеме кредитов. Как уже было сказано, этого

нереально достигнуть без действенной оценки кредитных рисков.

Неважно какая задачка оценки рисков сводится к решению 2-ух задач:

§ Задачка систематизации– отнесение объекта к одному из априори данных классов

(к Кредитно-скоринговые системы примеру, «низкий», «средний», «высокий» риск);

§ Задачка регрессии– численная оценка вероятности появления неблагоприятного действия

(к примеру, возможность дефолта по займу равна 0,25).

Для решения каждой из этих задач есть соответственный математический аппарат,

возможность внедрения которого находится в зависимости от данных, применяемых для анализа.

Данные, применяемые для анализа рисков, могут быть представлены обилием Кредитно-скоринговые системы разных

методов: структурированные, слабоструктурированные, неструктурированные данные, аудио

информация, графика, видеоизображения и другие. Любой из вариантов представления данных

просит специфичных способов обработки. Но потребительское кредитование (в особенности

экспресс-кредитование) имеет свою специфику: сравнимо маленькие ссуды и большой поток

заявок. И при обработке огромного числа заявок в большинстве случаев приходится иметь дело со

структурированными данными (анкеты заемщиков).

Структурированные Кредитно-скоринговые системы данные – это информация, представленная в виде таблиц. Обычно для хранения структурированных данных употребляются всераспространенные реляционные СУБД.

Данные предоставляются последующим образом: каждому столбцу соответствует фактор, а в каждую

строчку заносится прецедент (ситуация, пример).

Боты Наличие автомобиля Сумма кредита№ Стаж работы Наличие автомобиля Сумма кредита

Номер Стаж работы Наличие автомобиля Сумма кредита

1 >5 лет Да 15800

2 <5 лет Кредитно-скоринговые системы Нет 19000

При анализе структурированных данных более фактически применимой для оценки рисков в

потребительском кредитовании является методика, состоящая из последующих шагов:

§ Выдвижение догадки, т.е. догадки о вероятном воздействии того либо другого фактора на

анализируемый процесс;

§ Сбор и классификация данных в табличном виде, нужных для доказательства либо

опровержения сформулированной догадки;

§ Подбор модели, объясняющей Кредитно-скоринговые системы имеющиеся прецеденты;

§ Тестирование и интерпретация приобретенных результатов;

§ Применение приобретенной модели на новых данных для оценки риска.

Такая методика, превращающая данные в познания, носит заглавие KKD – Knowledge Discovery in Databases. Аналитическая платформа Deductor создана для решения задач KDD, а, означает,

совершенно подходит для построения действенных кредитно-скоринговых решений.

Анализируемые Кредитно-скоринговые системы данные в данном случае представляются в виде обыкновенной таблицы, в какой

содержатся прецеденты, получаемые из анкет заемщиков. Данная таблица, кроме причин,

применяемых аналитиком для оценки рисков, содержит и столбец, в каком указывается, возвратил ли

во время клиент кредит. На этих данных строятся модели, объясняющие уже имеющиеся

прецеденты, и делается предположение, что последующие кредитополучатели Кредитно-скоринговые системы поведут себя

аналогично. Таким методом прогнозируются опасности, отталкиваясь от уже имеющихся случаев.

В принципе, моделью для оценки риска может являться хоть какое правило, к примеру, построенная профессионалом формула либо балльная (рейтинговая) система, но более массивными механизмами на современном шаге числятся самообучающиеся методы, владеющие способность к адаптации, т.е. автоматическому Кредитно-скоринговые системы учету вновь поступающих данных и подстройке модели.

Кредитно-скоринговые системы

Скоринг – это только один частей законченного программно-информационного решения для автоматизации процесса предоставления кредита. Разглядим эти элементы и их связь

подробнее.

В составе всеохватывающего кредитно-скорингового решения должны находиться последующие части:

§ Бэк- и фронт-офис удаленных рабочих мест;

§ Схема документооборота заявок Кредитно-скоринговые системы;

§ База данных, содержащая информацию о заемщиках

и истории принятия решений по ним;

§ Скоринг поступающих заявок;

§ Аналитическая отчетность по выданным кредитам;

§ Модуль интеграции с Abs – автоматической банковской системой.

Схема документооборота заявокрегламентирует порядок прохождения заявки заемщика через

службы кредитной организации. Она определяется бизнес-правилами и политикой банка, и может

отличаться в зависимости кредитного продукта. В Кредитно-скоринговые системы более полном случае заявка заемщика

проходит несколько шагов (набросок 1).


Набросок 1 – Типовая схема документооборота заявок на получение кредита

Первым шагом является так именуемый «прескоринг». Под прескорингом предполагается

первичный скоринг, проверяющий анкету потенциального заемщика на соответствие «жестким»

требованиям: возраст, гражданство, размер запрашиваемой ссуды и т.д.. В большинстве случаев это

делает особая процедура на веб-сервере Кредитно-скоринговые системы.

Верификация анкеты в СБ (службе безопасности) предполагает проверку заемщика на

соответствие требованиям, впрямую не связанными с кредитоспособностью: отсутствие

судимостей, задолженностей и т.п.

Шаг автоматического скоринга и есть ядро всей системы. Тут анкета потенциального заемщика подвергается обработке скоринговой моделью, либо даже несколькими моделями. Оценивается риск выдачи ссуды клиенту по совокупы Кредитно-скоринговые системы его социально-экономических и других черт.

Согласие кредитного профессионала совсем сформировывает решение по заявке. В случае

положительного ответа в организации раскрывается кредитный контракт и генерируется

соответственный пакет документов.

Принципиально знать, что проектированию схемы документооборота заявки нужно уделять повышенное внимание. От этого зависит загруженность служб банка и время рассмотрения заявок, а Кредитно-скоринговые системы, означает, схема оказывает влияние на эффективность всей кредитно-скоринговой системы. Разглядим пример

прохождения заявки (набросок 2а).

Исходя из убеждений загрузки служащих банка данная схема не является хорошей по последующим причинам:

1Служба безопасности делает лишнюю работу, проверяя возможных заемщиков,

которые вначале не «проходят» по скорингу.

2Критичные требования, либо стоп-сигналы (заемщик не Кредитно-скоринговые системы подходит по возрасту, размер

запрашиваемой ссуды выходит за допустимый интервал и т.д.) проверяются на шаге скоринга.

Это опять приводит к выполнению излишней работы сотрудниками банка. Еще эффективнее

ввести отдельный шаг прескоринга.


Набросок 2а – Пример схемы прохождения кредитной заявки, неоптимальная схема

Пример оптимизированной схемы прохождения заявки приведен на набросок 2б.


Набросок 2б Кредитно-скоринговые системы – Пример схемы прохождения кредитной заявки, рекомендуемая схема


kratnie-i-krivolinejnie-integrali.html
kratnost-zabolevanij-chislo-zabolevanij-na-1-bolnogo.html
kravchenko-e-lyutova-m-svobodnij-rubl29-moiseev-igor-integraciya-cherez-rubl1.html