Совершенствование кредитной политики ЗАО «ВТБ-24» в области кредитования физических лиц

Другой проблемой, сопряженной с использованием нейронной сети является некоторая непрозрачность для человеческого понимания принимаемых ею решений. Решение, предлагаемое разработчиками данных автоматизированных систем, состоит в:

- извлечении правил из нейронной сети для понимания факторов, влияющих на кредитные риски и управления ими;

- утверждении и использовании в операционной деятельности дерева решений.

Одна из таких программ «NTRScoring» представляет собой модуль управления взаимоотношениями с клиентами интегрированной банковской системы (ИБС) и включающий в себя систему скоринга - расчета кредитного рейтинга, и настраиваемый на основе правил и регламентов, принятых в кредитной организации.

Система реализует отработанный и содержательный бизнес-процесс работы с клиентом в части предоставления им продуктов (как правило, кредитов того или иного вида). Бизнес-процесс может быть настроен на условия в конкретном банке.

Назначение данной системы в следующем:

- создание единой базы данных по клиентам Банка, зарегистрированных в рамках Системы;

- автоматизация процессов регистрации и обработки заявок клиентов Банка на предоставление Продуктов в рамках Системы;

- автоматизация процесса принятия решения о кредитоспособности клиентов на основе процедуры скоринга;

- обеспечение целостности информации по клиентам в Системе;

- накопление кредитной истории клиентов Банка;

- автоматизация процедур управления продуктами;

- обеспечение целостности информации по кредитам в Системе;

- получение статистической и аналитической информации по использованию продуктов Банка;

- анализ истории предоставления кредитов;

- расчет и перерасчет скоринговых коэффициентов.

Система выполняет следующие функции:

- регистрация и ведение заявок клиентов на предоставление Продукта;

- выполнение проверок зарегистрированных заявок;

- выполнение расчета кредитного рейтинга клиента (скоринг);

- регистрация и ведение информации о клиентах;

- управление статусами клиентов;

- сбор информации о клиентах от других модулей Системы;

- предоставление информации о клиентах другим модулям Системы;

- регистрация событий, связанных с жизненным циклом клиента;

- регистрация и ведение информации о кредитах;

- регистрация событий, связанных с жизненным циклом кредита;

- управление статусами кредитов;

- сбор информации о кредитах от других модулей Системы;

- предоставление информации о кредитах другим модулям Системы.

Схема бизнес-процессов в части предоставления продуктов следующая:

- регистрация заявок клиентов на предоставление Продуктов (заявка содержит подробную информацию о клиенте);

- уточнение данных клиента;

- предварительная проверка заявок на полноту и достаточность предоставленной информации;

- проверка на наличие информации о клиенте в «черном списке»;

- проведение расчета кредитного рейтинга клиента на основании зарегистрированной заявки;

- выполнение проверки информации на внешние условия;

- утверждение заявки кредитным инспектором;

- при необходимости согласование условий предоставления Продукта с клиентом;

- формирование пакета документов для подписания клиентом;

- регистрация клиента в Системе;

В разных странах набор характеристик, описывающих заемщиков, и их относительный вес в оценке кредитного риска различаются, как различны экономические условия жизни и национальный менталитет. Поэтому нельзя автоматически переносить модель из одной страны в другую. В российских условиях параметры одного региона не переносимы на ситуацию другого региона, на его уровни зарплат и рисков. Более того, не дает эффекта даже перенос скоринговой модели из одного банка в другой, поскольку клиентская база каждого банка имеет свои особенности.

Предлагается разработка и внедрение системы скоринга, позволяющей оценивать кредитный риск заемщика и всего кредитного портфеля на основании уникальной модели, адаптивной к данным. Модель скоринга физических лиц может базироваться на анкетных данных заемщиков, экспертных знаниях менеджмента банка, численных оценках, полученных на статистике «плохих» и «хороших» кредитов, численных оценках, построенных на объективной региональной и отраслевой информации.

В результате работы модели по оценке конкретного заемщика формируется кредитный портрет потенциального заемщика, позволяющий производить:

- процедуру разделения потенциальных заемщиков на «плохих», которым не может быть выдан кредит, и «хороших», которым кредит может быть выдан;

- расчет индивидуальных параметров кредитной сделки для конкретного заемщика (лимит, процент, срок, график погашения кредита);

Еще по теме:

Международные и российские принципы оценки достаточности капитала
Достаточность капитала или капитальная адекватность масштабу и характеру осуществляемых банком операций – главный показатель надежности банка. Оптимальная банковская политика в области капитализации состоит в поддержании приемлемого уровня риска неизменным на базе наращивания собственного капитала. ...

Страховые взносы и средства фонда системы страхования вкладов
Согласно статье 34 Федерального закона « О страховании вкладов физических лиц в банках Российской Федерации» № 177-ФЗ от 23.12.2003г. «Источники формирования фонда обязательного страхования вкладов» фонд обязательного страхования вкладов формируется за счет: 1) страховых взносов; 2) пеней за несвое ...

Структура страховой компании
Структура страховой компании – это определенное количество звеньев управленческого аппарата, подразделений, должностных лиц и четкое распределение функций между ними. Работу страховой компании организовывают согласно действующему законодательству, утвержденным статусом и внутренними нормативно-расп ...