В заключение подчеркнем основные преимущества описанного решения:

1) Возможность комбинировать любые механизмы анализа от простых бальных коэффициентов до самых современных алгоритмов оценки рисков.

2) Возможность построения различных сценариев обработки для разных категорий клиентов.

3) Гибкость. Система включает в себя специальный конструктор анкет, позволяющий на базе единой системы создавать различные кредитные продукты: потребительское кредитование, автокретитование, ипотечное кредитование и прочее.

Серьезная методическая поддержка. C кейсом поставляется большой набор методических материалов, руководств, учебных курсов. В методических материалах даются подробные описания всех аспектов работ, связанных с анализом данных, от сбора и подготовки данных и используемого математического аппарата до способов тиражирования полученных знаний.

Быстрый запуск. "Пилотный" проект с возможностью реального использования выполняется в течение нескольких (5-7) недель. Первые результаты демонстрируются через 3-4 недели после начала работ.

Возможность запуска системы при отсутствии реальной кредитной истории. Предлагается методика, позволяющая строить модели на сгенерированных данных с последующей автоматической адаптацией моделей при получении реальных данных по выданным кредитам.

Доступная цена. Никакие ежегодные отчисления не предусмотрены [38, c. 30].

Для адаптации скоринговой модели оценки кредитоспособности физических лиц специалисту необходимо проделывать путь, подобный тому, что проделал Дюран, т. е. специалисты, которые будут заниматься такой адаптацией, должны быть высоко квалифицированными, а значит и очень высокооплачиваемые, быть в состоянии оценить текущую ситуацию на рынке.

Итак, основные недостатки скоринговой системы оценки кредитоспособности физических лиц – это:

1. Высокая стоимость адаптации используемой модели под текущее положение дел;

2. Большая вероятность ошибки модели при определении кредитоспособности потенциального заемщика, обусловленная субъективным мнением специалиста.

Для решения проблем скоринговой системы предлагаю дальше рассмотреть деревья решений, которые помогут устранить некоторые недостатки скоринговой системы.

3.2 Деревья решений как вариант устранения недостатков скоринговой системы

Одним из способов решить проблемы скоринговой системы в ЗАО «Банк Русский Стандарт» это деревья решений, которые строят скоринг-модель в виде правил, и модель получается интуитивно понятной и прозрачной. При этом дерево решений способно перестраиваться при добавлении новых примеров, игнорировать несущественные признаки. Кроме того, предусмотрена ручная корректировка правил для исправления противоречий. Можно привести давно всем известную цепочку связанных событий: чем меньше рискует банк при предоставлении кредита, тем меньше процентная ставка, предлагаемая этим банком; чем меньше процентная ставка, тем больше клиентов обратится именно в этот банк; чем больше клиентов обратится в банк, тем большую прибыль получит банк, а это одна из основных целей коммерческой деятельности. Риск, связанный с не возвратом суммы основного долга и процентов, можно значительно снизить, оценивая вероятность возврата заемщиком кредита [41].

При кредитовании физических лиц характерны небольшие размеры ссуд, что порождает большой объем работы по их оформлению и достаточно дорогостоящая процедура оценки кредитоспособности относительно получаемой в результате прибыли. Для оценки кредитоспособности физических лиц банку необходимо оценить как финансовое положение заемщика, так и его личные качества. При этом кредитный риск складывается из риска не возврата 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, характеризующий 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. Дюран выявил группы факторов, позволяющих максимально определить степень кредитного риска. Также он определил коэффициенты для различных факторов, характеризующих кредитоспособность физического лица:

1. Пол: женский (0.40), мужской (0)

2. Возраст: 0.1 балл за каждый год свыше 20 лет, но не более чем 0.30

3. Срок проживания в данной местности: 0.042 за каждый год, но не более чем 0.42

4. Профессия: 0.55 – за профессию с низким риском; 0 – за профессию с высоким риском; 0.16 – другие профессии

5. Финансовые показатели: наличие банковского счета – 0.45; наличие недвижимости – 0.35; наличие полиса по страхованию – 0.19

6. Работа: 0.21 – предприятия в общественной отрасли, 0 – другие

7. Занятость: 0.059 – за каждый год работы на данном предприятии

Также он определил порог, перейдя который, человек считался кредитоспособным. Этот порог равен 1.25, т. е. если набранная сумма баллов больше или равна 1.25, то потенциальному заемщику выдается испрашиваемая им сумма [31, c. 3].

Одним из вариантов решения выше поставленной задачи является применение алгоритмов, решающих задачи классификации. Задача классификации – это задача отнесения какого-либо объекта (потенциальный заемщик) к одному из заранее известных классов (Давать/Не давать кредит). Такого рода задачи с большим успехом решаются одним из методов Data Mining – при помощи деревьев решений. Деревья решений – один из методов автоматического анализа данных. Получаемая модель – это способ представления правил в иерархической, последовательной структуре, где каждому объекту соответствует единственный узел, дающий решение. Пример дерева приведен на рисунке 22

Рисунок 22 - Пример дерева решений

Сущность этого метода заключается в следующем:

1. На основе данных за прошлые периоды строится дерево. При этом класс каждой из ситуаций, на основе которых строится дерево, заранее известен. В нашем случае должно быть известно, была ли возвращена основная сумма долга и проценты, и не было ли просрочек в платежах. При построении дерева все известные ситуации обучающей выборки сначала попадают в верхний узел, а потом распределяются по узлам, которые в свою очередь также могут быть разбиты на дочерние узлы. Критерий разбиения – это различные значения какого-либо входного фактора. Для определения поля, по которому будет происходить разбиение, используется показатель, называемый энтропия – мера неопределенности. Выбирается то поле, при разбиении по которому устраняется больше неопределенности. Неопределенность тем выше, чем больше примесей (объектов, относящихся к различным классам) находятся в одном узле. Энтропия равна нулю, если в узле будут находиться объекты, относящиеся к одному классу.