Анализ кредитоспособности физических лиц на примере ЗАО "Банк Русский Стандарт"
Дипломная работа - Банковское дело
Другие дипломы по предмету Банковское дело
?тов в кредитной истории, которые должны обработать специалисты банка во многом зависит от числа столбцов, специфики кредитной программы, но в среднем оно составляет от 500 до 1000 примеров [36, c. 11].
Использование подхода с искусственной кредитной историей в кейсе имеет как плюсы, так и минусы.
Плюсы:
1) Возможность быстрого построения полноценной скоринговой модели с использованием технологий Data Mining;
2) Экспертные оценки по искусственной кредитной истории аккумулируют в себе меру риска, на который готов пойти банк при выдаче кредита;
3) Формат искусственной кредитной истории совпадает с форматом реальной кредитной истории, поэтому никаких перенастроек при запуске кредитной программы в действие не требуется.
Недостатком является субъективность оценок при классификации заемщиков экспертами банка. По мере появления реальных данных по выдаваемым кредитам скоринговые модели будут перестраиваться, и субъективность снизится.
После формирования кредитной истории начинается построение скоринг - моделей. Этот процесс носит итеративный характер, в ходе которого устраняются противоречия, корректируются правила (в случае модели в виде дерева решений), в результате чего скоринговая модель утверждается.
Для построения скоринговых моделей используются самообучающиеся методы на основе технологии извлечения знаний Data Mining. Эти технологии используют последние мировые достижения в области интеллектуальной обработки информации, что в несколько раз эффективнее использования классических балльных скоринговых методик [37, c. 15].
Рисунок 13 - Процесс построения скоринговых моделей
Нейронные сети являются мощным инструментом для выявления нелинейных зависимостей между входными и выходными факторами и позволяют дополнить скоринг моделью оценки вероятности возврата кредита тем или иным заемщиком.
В конечном итоге это позволяет:
1) Отделить работу эксперта от массового использования построенных моделей;
2) Снизить требования к персоналу;
3) Формализовать работу при принятии решений;
4) Уменьшить зависимость от персонала;
5) Повысить качество работы.
Как было отмечено выше, система позволяет изменить или расширить базовую схему прохождения анкеты. Рассмотрим несколько стандартных вариантов схем прохождения анкет.
В первой, наиболее простой схеме, анкета последовательно проходит через все службы банка: служба безопасности, скоринговая модель, кредитный отдел, как показано на рисунке 14.
Рисунок 14 - Схема работы последовательная обработка анкет
Из плюсов у данной схемы можно отметить простоту. Однако простота влечет за собой определенные недостатки:
1) Служба безопасности выполняет лишнюю работу, проверяя потенциальных заемщиков, которые изначально не "проходят" по скорингу.
2) Кредитный отдел всегда подтверждает скоринг-модель, поэтому автоматическая оценка риска как таковая отсутствует. Как правило, это делается, когда доверие к скоринг-модели невысокое.
Второй вариант схемы избавлен от вышеназванных недостатков. Во-первых, служба безопасности проверяет только тех заемщиков, которые успешно прошли автоматический скоринг. Во-вторых, для снижения нагрузки на кредитный отдел и частичной автоматизации принятия решений в схеме вводится "коэффициент доверия" Kd некоторый числовой параметр, характеризующий степень доверия к скоринг-модели. Анкеты, удовлетворяющие этому критерию, не попадают на рассмотрение в кредитный отдел [41].
Рисунок 15 - Схема работы улучшенный вариант обработки анкет
Раскроем сущность коэффициента доверия на примере скоринг-модели дерева решений. Как известно, каждое правило в дереве решений характеризуется двумя параметрами поддержкой и достоверностью.
1) Поддержка общее количество примеров, классифицированных данным узлом дерева.
2) Достоверность количество правильно классифицированных, данным узлом примеров.
Например, для правила, если Доход личный > 5820 тогда давать кредит = Да значение поддержки равно 20%, достоверности 94%. Это трактуется следующим образом: в обучающем множестве кредитной истории было 20% примеров, удовлетворяющих данному правилу (т.е. Доход личный больше 5820), и в 94% случаев заемщику было вынесено положительное решение о выдаче кредита.
Разделим все правила дерева решений по поддержке и достоверности на некоторые классы ("низкая", "средняя", "высокая" и т.д.) согласно специальной экспертной шкале. Конкретная экспертная шкала сильно зависит от количества обучающих примеров и узлов дерева решений и собственно аккумулирует в себе коэффициент доверия. Тогда поступающие заявки на получение кредита, имеющие, как вариант, среднюю и высокую категорию поддержки и достоверности правила скоринг-модели, не будут получать дополнительное подтверждение в кредитном отделе (такие правила обведены в таблице красным).
Такой вариант схемы более предпочтителен, поскольку позволит максимально разгрузить службу безопасности и кредитные отделы, частично автоматизировать оценку анкет заемщиков, сократить сроки рассмотрения заявок.
Модуль интеграции с автоматизированной банковской системой (АБС) необходим для полной автоматизации выдачи потребительских кредитов. Из оперативной базы данных в АБС передается необходимая информация для заведения нового физического лица, формирования кредитной заявки и кредитного договора [42].