ИНФОРМАЦИОННАЯ ПОДДЕРЖКА СИСТЕМЫ ОЦЕНОК ОПРЕДЕЛЕНИЯ КРЕДИТОСПОСОБНОСТИ КЛИЕНТОВ В ОБЛАСТИ ПОТРЕБИТЕЛЬСКОГО КРЕДИТОВАНИЯ
В настоящее время в российской экономике наблюдается стабилизация, постепенное увеличение жизненного уровня населения. Это способствует более оптимистичному взгляду на будущее. Складывающаяся ситуация явилась одной из основных причин развития рынка кредитования частных лиц, при этом кредитование всегда связано с риском.
Работа посвящена разработке системы информационного обеспечения управления кредитным процессом с использованием программного средства Deductor. В статье подробно остановимся на проблеме потребительского кредитования.
Управление кредитным процессом заслуживает особого внимания, потому что от его качества зависит успех работы банка. Одной из основных задач на пути оптимизации и повышения эффективности кредитного процесса, является задача разработки методов анализа финансового состояния заемщиков, позволяющих давать более объективные и комплексные результаты исследований, способные оказывать существенное влияние на принятие решений о предоставлении кредитов, повышая, таким образом, их качество.
Для эффективного управления кредитным процессом в коммерческом банке должны быть решены следующие задачи:
- Консолидированная информация о клиентах, представленная в унифицированном виде.
- Достоверный способ классификации потенциальных заемщиков.
- Тиражируемая и адаптивная модель классификации заемщиков.
Задачи подобного рода легко решаются на базе платформы Deductor.
При кредитовании физических лиц хаpaктерны небольшие размеры ссуд, что порождает большой объем работы по их оформлению и достаточно дорогостоящая процеДypa оценки кредитоспособности относительно получаемой в результате прибыли. Анализ кредитоспособности заемщика предполагает определение кредитного рейтинга, уровня кредитного рейтинга, уровня платежеспособности, уровня кредитного риска.
Для оценки кредитоспособности физических лиц банку необходимо оценить как финансовое положение заемщика, так и его личные качества. При этом кредитный риск складывается из риска невозврата основной суммы долга и процентов по этой сумме. Сейчас для оценки риска кредитования заемщика используется скоринг кредитование. Сущность этой методики состоит в том, что каждый фактор, хаpaктеризующий заемщика, имеет свою количественную оценку. Суммируя полученные баллы, можно получить оценку кредитоспособности физического лица. Каждый параметр имеет максимально возможный порог, который выше для важных вопросов и ниже для второстепенных. На сегодняшний день известно достаточно много методик кредитного скоринга. Одной из самых известных является модель Дюрана. Он отмечал, что его формула может «помочь кредитному работнику легко и быстро оценить качество обычного претендента на ссуду, но в экстраординарных случаях её прогнозные качества ослабевают». Дюран выделил группу факторов, позволяющих, по его мнению, с достаточной достоверностью определить степень кредитного риска при выдаче потребительской ссуды.
Для построения скоринговой модели определения кредитного рейтинга заемщика можно использовать логистическую регрессию - полезный классический инструмент для решения задачи регрессии и классификации. После построения скоринговой модели необходимо провести ROC-анализ, который обеспечивает управление рисками в зависимости от кредитной политики и стратегии организации. На основании полученной модели можно определить % благонадежных заемщиков и % недобросовестных заемщиков.
На основании полученных данных определяется уровень кредитного рейтинга, уровень платежеспособности и уровень кредитного риска с использованием одного из инструментария программного средства Deductor Data Mining - «Самоорганизующаяся карта Кохонена» (разновидность нейронной сети).
Таким образом, предложенное решение направлено на решение существующих проблем в кредитовании физических лиц. 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.
Статья в формате PDF
108 KB...
21 01 2025 14:19:56
Статья в формате PDF
121 KB...
19 01 2025 5:44:17
Статья в формате PDF
487 KB...
18 01 2025 14:10:18
Статья в формате PDF
66 KB...
17 01 2025 11:27:49
Статья в формате PDF
121 KB...
16 01 2025 20:14:11
Статья в формате PDF
123 KB...
15 01 2025 14:11:56
Статья в формате PDF
306 KB...
14 01 2025 2:16:11
Статья в формате PDF
305 KB...
13 01 2025 23:25:12
Статья в формате PDF
130 KB...
12 01 2025 8:14:52
Рассматриваются показатели видового разнообразия мелких млекопитающих в зоне влияния алмaзoдобывающей промышленности Западной Якутии. Исследования проводились на территории двух крупных промышленных узлов – Мирнинского (среднетаежная подзона) и Айхало-Удачнинского (северотаежная подзона). Отработано около 7040 конусо-суток, 4700 ловушко-суток и отловлено 1920 экз. мелких млекопитающих, относящихся к 17 видам. Отмечено, что при масштабных преобразованиях ландшафтов, хаpaктерных для деятельности предприятий горнодобывающей промышленности, происходят изменения состава сообществ и популяционных параметров мелких млекопитающих, что свидетельствует о пессимизации среды обитания. Причем негативные трaнcформации более резко выражены в пределах северотаежной подзоны.
...
11 01 2025 22:57:29
Статья в формате PDF
131 KB...
10 01 2025 18:44:25
Статья в формате PDF
110 KB...
09 01 2025 0:52:11
Статья в формате PDF
111 KB...
08 01 2025 3:58:23
Статья в формате PDF
124 KB...
07 01 2025 15:19:10
Статья в формате PDF
117 KB...
05 01 2025 1:24:41
Статья в формате PDF
107 KB...
04 01 2025 3:26:53
Статья в формате PDF
264 KB...
03 01 2025 21:39:34
Статья в формате PDF
111 KB...
02 01 2025 15:47:59
Статья в формате PDF
126 KB...
30 12 2024 14:12:37
Статья в формате PDF
249 KB...
29 12 2024 14:28:32
Статья в формате PDF
131 KB...
28 12 2024 22:21:25
Статья в формате PDF
112 KB...
27 12 2024 3:49:52
Статья в формате PDF
120 KB...
25 12 2024 10:13:11
Статья в формате PDF
105 KB...
23 12 2024 22:33:52
Статья в формате PDF
117 KB...
22 12 2024 3:45:43
Статья в формате PDF
128 KB...
21 12 2024 11:26:53
Статья в формате PDF
227 KB...
20 12 2024 19:33:47
Статья в формате PDF
291 KB...
19 12 2024 10:33:13
Статья в формате PDF
126 KB...
18 12 2024 11:36:12
Статья в формате PDF
130 KB...
17 12 2024 6:37:20
Изучено влияние молекул средней массы, выделенных из обожженной in vitro печени на каталитические и кинетические свойства альдегиддегидрогеназы. Показано, что молекулы средней массы выступают в роли ингибиторов активности исследуемого фермента в эритроцитах и цитозоле печени. Отмечена корреляция уменьшения активности эритроцитарной и цитоплазматической альдегиддегидрогеназы под влиянием молекул средней массы.
...
16 12 2024 13:56:49
Статья в формате PDF
106 KB...
15 12 2024 10:11:16
Статья в формате PDF
263 KB...
13 12 2024 20:22:50
Еще:
Поддержать себя -1 :: Поддержать себя -2 :: Поддержать себя -3 :: Поддержать себя -4 :: Поддержать себя -5 :: Поддержать себя -6 :: Поддержать себя -7 :: Поддержать себя -8 :: Поддержать себя -9 :: Поддержать себя -10 :: Поддержать себя -11 :: Поддержать себя -12 :: Поддержать себя -13 :: Поддержать себя -14 :: Поддержать себя -15 :: Поддержать себя -16 :: Поддержать себя -17 :: Поддержать себя -18 :: Поддержать себя -19 :: Поддержать себя -20 :: Поддержать себя -21 :: Поддержать себя -22 :: Поддержать себя -23 :: Поддержать себя -24 :: Поддержать себя -25 :: Поддержать себя -26 :: Поддержать себя -27 :: Поддержать себя -28 :: Поддержать себя -29 :: Поддержать себя -30 :: Поддержать себя -31 :: Поддержать себя -32 :: Поддержать себя -33 :: Поддержать себя -34 :: Поддержать себя -35 :: Поддержать себя -36 :: Поддержать себя -37 :: Поддержать себя -38 ::
