1 Постановка задачи

Цель выпускной квалификационной работы - с помощью разработанного подхода повысить надежность метода оценки клиентов для снижения рисков при выдаче кредита, путем определения ключевых параметров, влияющих на принятие решения, а также построение методов автоматизации с целью сокращения времени на принятия решений.

В ходе выполнения работы были поставлены следующие задачи:

• Провести анализ факторов и существующих методов для принятия решений в предметной области;

• Определить функциональные зависимости, возможную избыточность и достаточные условия применимости используемых параметров;

• Сравнить эффективность работы алгоритмов (в т.ч. скоринговых), выявляющих ключевые параметры для оценки кредитоспособности клиента:

• Построить классификацию зависимостей ключевых параметров клиента на основе сравнения работы алгоритмов построения ассоциативных правил.

Новизна работы состоит в предложенном варианте сокращения времени на принятие окончательного решения по выдаче заемных средств с помощью применения разработанных алгоритмов по сравнению с уже существующими.

В процессе выполнения поставленных задач были выделены следующие этапы:

1. Формулировка математической модели системы,

2. Численная и программная реализация,

3. Определение параметров модели

4. Проведение экспериментов на реальных данных.

Общей проблемой дипломной работы является отсутствие единого типового клиента, для которого была бы применима единая оценка кредитоспособности, поэтому актуально применение методов сегментации клиентов на начальном этапе.

Частная проблема исследования – это выявление ключевых параметров клиента, влияющих на его способность погасить заем.

Предмет исследования потребительское кредитование в российской федерации. Объект исследования – автоматизация процесса принятия решения.

2 Обзор источников

В практике российских и зарубежных банков применяются различные подходы к определению кредитного риска физических лиц, начиная с субъективных оценок кредитными экспертами коммерческих банков и заканчивая автоматизированными системами оценки риска. Большинство зарубежных банков в своей практике используют два метода оценки кредитоспособности заемщиков.

2.1 Существующие методы

2.1.1 Экспертные системы оценки

Оценка осуществляется человеком на основе личных качеств потенциального заемщика, его финансового состояния, кредитной истории потенциальных заемщиков.

Недостатками данного метода является:

• Трудность объективности и прозрачности принятия решений;

• Снижение скорости принятия решений при больших объемах информации;

• Высокие затраты на высококвалифицированных экспертов.

В связи с этим банки проявляют повышенный интерес к таким системам оценки риска, которые позволили бы минимизировать участие экспертов и влияние человеческого фактора на принятие решений

2.1.2 Балльные системы оценки кредитоспособности клиентов

Балльные системы оценки кредитоспособности клиентов – это методы, которые используют накопленную базу данных заемщиков для установления критериального уровеня оценки заемщика.

Методы балльной оценки обладают рядом свойств, которые позволяют проанализировать большой объем кредитных заявок, сократив, операционные расходы, время на обработку и финальное решение. Такой метод называется скорингом.

Скорингпредставляет собой математическую или статистическую модель, с помощью которой на основе кредитных историй других клиентов банк пытается определить, насколько велика вероятность того, что конкретный потенциальный заемщик вернет кредит в срок.

Скоринговая оценка основывается на различных характеристиках клиентов, к примеру: доход, возраст, профессия, семейное положение и т.д. В результате анализа факторов рассчитывается интегрированный показатель, дающий представление о степени кредитоспособности заемщика, исходя из набранных в ходе анализа баллов. В зависимости от балльной оценки принимается решение о выдаче кредита и его параметрах, либо об отказе в предоставлении кредита.

Оценка кредитоспособности заёмщика по уровню доходов осуществляется на основе данных о доходе физического лица и вероятности потери этого дохода. Доход определяется исходя из справок о заработной плате или налоговой декларации, после чего корректируется с учетом обязательных платежей и коэффициентов риска банка.  Кредитная историяпредставляет собой сведения о получении и погашении потенциальным кредитополучателем кредитов в прошлом. С целью формирования кредитных историй в странах создаются и функционируют кредитные бюро.

В системах скоринга обычно применяют дискриминантные модели или аналогичный по сути метод логистической регрессии. В данных моделях используются несколько переменных, дающих в сумме цифровой балл каждого потенциального заемщика.

Таким образом, скоринг не отвечает на вопрос, почему заёмщик не платит. Он выделяет те характеристики, которые наиболее тесно связаны с ненадежностью или, наоборот, надежностью клиентов определенного возраста, определенной профессии, образования, таким же числом иждивенцев и т.д. В этом заключается дискриминационный характер скоринга: человек, по формальным признакам близкий к группе с плохой кредитной историей, скорее всего, получить кредит не сможет. 

Статья Клейнер Г.Б., Коробов Д.С. История современного кредитного скоринга. Выпуск 17. Проблемы региональной экономики обобщает информацию по различным видам скоринга.

Основными видами скоринга в современной российской банковской практике являются следующие: