Обобщая данные по кредитной истории, кредитный скоринг показывает вероятность получения кредита в банке. Инструкция к прочтению скоринг отчета. Данное практическое руководство предлагает подходы по систематизации кредитного скоринга, разработанные ведущими мировыми экспертами. Вы можете добавить товар «Руководство по кредитному скорингу» Под редакцией Элизабет Мэйз в лист ожидания. Кредитная защита АВТОМАТИЗАЦИЯ БАНКОВНаметившееся в последние годы стремление отечественных банков усилить свои позиции в сфере розничных услуг накладывает новые требования на используемое ПО. На существенно разросшийся рынок потребительского и ипотечного кредитования непрерывно выходят новые игроки, и банкам в целях поддержания конкурентоспособности необходимо создавать благоприятные условия для своих клиентов. При этом в России отсутствуют государственные гарантии возврата кредита, т. Точная оценка заемщиков помогает снизить кредитный риск, а значит, и проценты по кредиту, что привлекает дополнительных клиентов. Проценты по кредиту примерно одинаковы у всех участников рынка, а потому следует изыскивать другие способы заинтересовать клиента. Например, кредитные организации прикладывают значительные усилия, чтобы произвести анализ платежеспособности потенциального заемщика и выдать кредит в кратчайшие сроки, так как это повышает объем продаж. Так, ПО, установленное в Home Credit and Finance Bank, позволяет принять решение о выдаче кредита до 5. Но при этом нужно еще постараться не остаться в убытке, тем более что вероятность этого довольно велика. Процент невозврата потребительских кредитов может достигать 1. В столь непростой ситуации, когда проверка заемщика осуществляется в жестких временных рамках, банкам приходится полагаться на возможности имеющихся систем анализа платежеспособности клиента, известных как скоринговые системы (scoring systems). ИТ- управление кредитными рисками. При этом под . Крайне сложно обвести вокруг пальца банк, использующий для принятия решения только документально подтвержденную информацию. Однако, как уже говорилось ранее, банки экономят время, а потому зачастую вынуждены верить указанным в анкете данным, которые проверить сразу же при заполнении документов невозможно. Чаще всего такие фирмы маскируют свою деятельность под обычную консультационную помощь в заполнении документов. И этот бизнес нельзя назвать совершенно безуспешным, с чем соглашаются даже сами банкиры. В частности, Максим Чернущенко, вице- президент Инвестсбербанка, в опросе на тему скоринга, проведенном сайтом Bankir. Руководство По Кредитному Скорингу МэйзПосле того, как банк ознакомился с вашим кредитным прошлым и оценил настоящее, он начинает Следите за вашим скорингом, работайте на повышение скорингового балла, и будьте уверены не только в одобрении банка, но и в лучших условия х по кредиту. Кредитный скоринг - это один из наиболее важных инструментов, используемых финансовыми институтами. Банкиры и заемщики обращаются к кредитному скорингу в случаях, когда необходимо определить риски и убедиться в возможности получения максимальной прибыли.
Руководство По Кредитному Скорингу ТоррентНовые схемы мошенничества регулярно выявляются и пресекаются.. Защищенность скоринговой системы зависит в первую очередь от используемых ею данных и аналитической модели оценки клиента. При успешном внедрении данного ПО банк получает ряд существенных преимуществ. Во- первых, это сокращение срока, необходимого для принятия решения, о чем уже говорилось выше. При этом снижение временных затрат не оказывает негативного влияния на эффективную оценку заемщика. С использованием скоринговых систем сводятся к минимуму субъективные факторы, влияющие на получение кредита (в 9. Во- вторых, система позволяет повысить привлекательность банка за счет индивидуального подхода к каждому заемщику (говоря профессиональным языком, кастомизации кредитного продукта). Кастомизация сервиса, в свою очередь, ведет к увеличению числа кредитуемых лиц. Это объясняется просто. Человеку, заявка которого о получении кредита не может быть удовлетворена по результатам скоринга, банк предлагает меньшую сумму, вполне укладывающуюся в допустимый риск, рассчитанный системой. Инсталляция данного ПО дает возможность сократить штат банковских сотрудников и расходы на содержание специалистов высокой квалификации. При изменении ситуации на рынке в алгоритм системы всегда можно внести соответствующие коррективы, которые будут приняты одновременно во всех отделениях банка. Немного об алгоритмах. Существующие системы скоринга функционируют в соответствии с различными методологиями, однако основная идея их работы остается неизменной. Программа принимает решение об отказе в выдаче кредита (или снижении максимальной суммы, которую банк может выдать) клиенту, если определенный параметр, вычисленный по результатам проверки, превышает заданную пороговую сумму риска S. Она может быть рассчитана путем сложения показателей, сообщаемых клиентом во время опроса, умноженных на веса, задающие степень важности каждого показателя. Различия между системами, во многом определяющие их эффективность, заключаются как раз в методах подбора весов и показателей, характеризующих клиента. Историческое отступление. До появления скоринговых систем их функции выполнял кредитный офицер банка, главным инструментом которого была специальная скоринговая карта. По этому документу офицер определял количество баллов, соответствующее каждому показателю клиента (возрасту, стажу работы, наличию имущества и др.). По сумме набранных баллов он был способен определить максимальный размер кредита, на который мог претендовать заемщик. Веса могут быть определены с помощью статистического обучения программы на имеющемся массиве данных. Такой массив представляет собой совокупность данных об уже выданных кредитах, их возврате (очень важный момент, так как применяемое в данном случае . Для сбора такой информации в достаточном объеме можно использовать собственный опыт банка, но это будет не самое удачное решение. Мало кто из банкиров согласится выдавать без оглядки кредиты всем и каждому в течение длительного времени, необходимого для формирования информационного массива достаточного размера (он получил на профессиональном жаргоне меткое определение - . Более приемлемым представляется вариант обучения на чужих ошибках. В частности, специалисты уже упомянутого Home Credit and Finance Bank использовали для обучения своей скоринговой системы данные о 4,2 млн. Правда, в этом случае при . В России значения весов будут различаться даже от региона к региону хотя бы потому, что уровень заработной платы в разных уголках страны далеко не одинаков. Создать обучающую выборку на основе данных о российских кредитах затруднительно и по принципиальным соображениям. Представители компании . А сбор нужной информации по новым видам кредитования, например по ипотеке, может занять десятки лет. К настоящему времени ряд компаний - поставщиков скоринговых систем предлагают банкам продукты, использующие в своей работе методы . Так, нейронные сети позволяют разделить клиентов на . В ритейле нейронные сети пока используются редко; в основном этот метод применяется в скоринговых системах, ориентированных на юридических лиц. Вместе с тем благодаря способности нейронных сетей выявлять нестандартные ситуации наиболее успешно они показали себя в задачах обнаружения мошенничества с кредитными карточками. В основе генетического алгоритма лежит аналогия с процессом естественного отбора. Сначала алгоритму передаются несколько моделей, по которым можно произвести классификацию клиентов. Затем в процессе отбора эти модели . Новый заемщик классифицируется по своему окружению - в зависимости от того, . В этой сфере можно отметить больше уникальных разработок, чем в любой другой области банковской автоматизации. И все же рынок скоринговых ИТ- решений существует, и на нем присутствуют фирмы, как разрабатывающие системы под заказ с использованием общей скоринговой модели, так и адаптирующие под конкретный банк серийный продукт. SAS: классика скоринга. Статистические методы системы SAS Credit Scoring for Banking уже более 2. И несмотря на солидное число появившихся в последние годы новых методов построения скоринговых моделей, продукт SAS остается наиболее популярным серийным решением. Мировым лидером по разработке скоринговых систем является компания Fair Isaac, продуктами которой пользуются ведущие мировые кредитные агентства Equifax, Experian и Trans Union. Разработанная ею статистическая скоринговая модель FICO Score вполне может стать де- факто стандартом в ближайшие годы. Однако в России более популярны отечественные скоринговые продукты, что объяснимо не только учетом в них национальной специфики, но и приемлемыми ценами. Стоимость скоринговой системы может колебаться в среднем в пределах от 2. Технология оценки кредитных рисков, применяемая в данном решении, основана на методах data mining (деревья решений, поиск логических правил и т. В компании утверждают, что ПО, использующее такие алгоритмы, может работать даже с малыми объемами данных. Модель FICO Score. Особенности модели Fair Isaac держит в секрете. Известны лишь основные факторы, которые учитывает модель (даны в порядке уменьшения значимости): - негативные события кредитной истории (банкротства, просроченные выплаты и т. Собранные в ходе проекта данные по кредитам были использованы при создании полнофункционального скорингового решения, построенного на аналитической скоринговой платформе Scorecsys. В настоящее время фирма трудится над рядом аналогичных проектов и за рубежом, используя различные варианты сотрудничества: от консалтинга до установки систем автоматизации кредитования и управления кредитными рисками. По замыслу разработчиков Scorecsys должна полностью автоматизировать выдачу кредитов физическим лицам. Использование оригинального математического аппарата для поиска логических закономерностей дает системе ряд преимуществ перед статистическим и нейросетевым подходами. Среди ее достоинств можно отметить простоту интерпретации, поскольку Scoring. Pilot способна логически объяснить свои решения и оценить их надежность (см. Также плюс подхода - прозрачность структуры, достаточная для того, чтобы кредитный аналитик мог вручную скорректировать построенную модель: убрать/добавить правила, изменить пороговые значения и проверить эффективность модифицированной модели на имеющихся данных. Для успешной работы достаточно весьма скромного объема выборки - порядка сотен прецедентов. Scoring. Pilot отличается простотой настройки. Алгоритм поиска логических закономерностей требует начального задания всего трех- четырех параметров, вполне понятных (в отличие от нейронных сетей) кредитным аналитикам средней квалификации. Scoring. Pilot позволяет автоматизировать выдачу кредитов физическим лицам. Работа системы начинается с загрузки данных из анкет и кредитных историй заемщиков, после чего Scoring. Pilot начинает искать логические закономерности.
0 Comments
Leave a Reply. |
AuthorWrite something about yourself. No need to be fancy, just an overview. Archives
December 2016
Categories |