Научный журнал
Успехи современного естествознания
ISSN 1681-7494
"Перечень" ВАК
ИФ РИНЦ = 0,823

ИНФОРМАЦИОННАЯ ПОДДЕРЖКА СИСТЕМЫ ОЦЕНОК ОПРЕДЕЛЕНИЯ КРЕДИТОСПОСОБНОСТИ КЛИЕНТОВ В ОБЛАСТИ ПОТРЕБИТЕЛЬСКОГО КРЕДИТОВАНИЯ

Муратова И.О. Елизарова Н.Н.

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 характерны небольшие размеры ссуд, что порождает большой объем работы по их оформлению и достаточно дорогостоящая процедура 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, 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. 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.


Библиографическая ссылка

Муратова И.О., Елизарова Н.Н. ИНФОРМАЦИОННАЯ ПОДДЕРЖКА СИСТЕМЫ ОЦЕНОК ОПРЕДЕЛЕНИЯ КРЕДИТОСПОСОБНОСТИ КЛИЕНТОВ В ОБЛАСТИ ПОТРЕБИТЕЛЬСКОГО КРЕДИТОВАНИЯ // Успехи современного естествознания. – 2008. – № 6. – С. 101-102;
URL: http://natural-sciences.ru/ru/article/view?id=10135 (дата обращения: 01.10.2020).

Предлагаем вашему вниманию журналы, издающиеся в издательстве «Академия Естествознания»
(Высокий импакт-фактор РИНЦ, тематика журналов охватывает все научные направления)

«Фундаментальные исследования» список ВАК ИФ РИНЦ = 1.074