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:

Перспективы внедрения IRB-подхода в банковской системе Республики Беларусь
В последнее время внутренние рейтинги становятся все более важным элементом эффективного управления кредитными рисками крупных банков, повышения конкурентоспособности и устойчивости банковских систем в целом. Ведущие банки США, ФРГ, Франции, Великобритании и других развитых стран применяют внутренн ...

Валютный рынок России как часть финансового рынка
Совокупность различных валютных операций образует валютный рынок, являющийся неотъемлемой частью всего рыночного механизма. Он, как и всякий другой рынок, представляет собой единство предложения и спроса на товар и уравновешивающей их цены. Но, вместе с тем, это рынок сугубо специфичный, ибо, объек ...

Характеристика банковской гарантии как одного из способов обеспечения исполнения обязательств
Гражданский кодекс РФ называет банковскую гарантию одним из способов обеспечения исполнения обязательств, предусмотренных гл. 23 ГК, наряду с такими способами, как неустойка, залог, удержание имущества должника, поручительства и задаток. Тем не менее, именно банковская гарантия в ряду перечисленных ...