Оценка кредитоспособности физических лиц. BaseGroup Labs Составные части системы Система оценки рисков кредитования состоит из 2-х блоков: Скоринговая. - презентация

1 Оценка кредитоспособности физических лиц

2 BaseGroup Labs Составные части системы Система оценки рисков кредитования состоит из 2-х блоков: Скоринговая модель – математическое модель, описывающая зависимость степени риска от набора входных факторов; Схема документооборота – механизмы, обеспечивающие ввод данных, прохождение предусмотренных процедур, исключение заявок на основе системы стоп-сигналов;

3 BaseGroup Labs Физическая реализация системы В проекте скоринговой системы реализовано 4 составные части: Сервер: хранение информации, обеспечение web интерфейса, «прогон» скоринговой модели на реальных данных; Рабочее место сотрудника службы безопасности: проверка физического лица на удовлетворение требований безопасности; Рабочее место кредитного офицера: принятие окончательно решения о выдаче кредита; Рабочее место торговой точки: общение с клиентом, ввод анкетных данных для скоринговой системы, выдача документов

4 BaseGroup Labs Общая схема работы Ввод заявки Сервер прескоринг и оценка достоверности анкеты; верификация анкеты СБ; автоматический скоринг; согласие кредитного эксперта; открытие кредитного договора; Передача информации в торговую точку На каждом шаге происходит протоколирование действий в сервере базы данных Передача/получение данных Документооборот заявки

5 BaseGroup Labs Предварительный скоринг Под прескорингом подразумевается первичный скоринг, проверяющий анкету потенциального заемщика на соответствие «жестким» требованиям банка: возраст, гражданство, размер запрашиваемой ссуды и так далее. Чаще всего это делает специальная процедура на сервере, и это первый шаг в рассмотрении заявки. Нередко анкеты, поступившие в банк, не удовлетворяют первичным требованиям по причине ошибок ввода оператора.

6 BaseGroup Labs Программная реализация интерфейса Оперативная работа пользователей с системой происходит при помощи web интерфейса. Пользователи вводят данные в стандартную форму, которая будет автоматически генерируется на стороне сервера. Таким образом реализовано 3 web формы: торговой точки, сотрудника службы безопасности и кредитного офицера. Использование web технологий позволяет добиться следующего: Централизация всех операций; Высока степень безопасности; Легкость масштабирования системы и тиражирования ее на другие торговые точки; Выполнение всех операция при помощи стандартного браузера.

7 BaseGroup Labs Программная реализация оценки рисков Механизмы автоматической оценки рисков является ядром всей системы. От их реализации зависит качество получаемых результатов. Реализована система оценки рисков при помощи аналитической платформы Deductor. В Deductor подготовлены сценарии учитывающие особенности организации и позволяющие автоматически «прогонять» через построенную модель вновь поступающие данные.

8 BaseGroup Labs Что такое Deductor? Deductor является аналитической платформой, т.е. основой для создания законченных прикладных решений. Deductor позволяет анализировать любые структурированные (табличные) данные. Аналитическая платформа включает в себя полный набор механизмов для очитки данных, построения моделей, поиска закономерностей, оценки качества моделей и визуализации полученной информации. Основной акцент в системе сделан на использование самообучающихся адаптивных алгоритмов.

9 BaseGroup Labs Оценка кредитных рисков в Deductor Решение для оценки рисков на базе аналитической платформы Deductor включает в себя многомерное хранилище данных для аккумулирования необходимой для принятия решений информации, набора сценариев для загрузки и извлечения данных их хранилища и набора сценариев для автоматической оценки кредитных рисков. Хотя сам процесс построения сценариев анализа рисков нетривиальный, Deductor включает механизмы позволяющие пользоваться результатами анализа сотрудникам, без необходимости вникать в особенности реализации, т.е. работать в режиме «черного ящика».

10 BaseGroup Labs Анализ достоверности анкет Важным этапом, особенно в случае полностью автоматического скоринга (без участия кредитного эксперта), является оценка достоверности анкеты заемщика. Анализ достоверности помогает выявить наиболее подозрительные моменты в анкетах. Например, подозрительно, когда стаж работы на последнем месте больше времени проживания в регионе. Природа появления недостоверности может быть разной: ошибки оператора на вводе, попытка обмана и т.д. Оценку достоверности лучше проводить до скоринга. В Deductor имеются все необходимые механизмы обработки данных для анализа отклонений и достоверности.

11 BaseGroup Labs Черный ящик Пользователь вводит анкетные данные, запускает процесс расчета выходных показателей и получает ответ в виде оценки риска в числом виде (вероятность возврата 0-100), либо категориальном (выдать/отказать). Возможны построение моделей и с другими вариантами выходных показателей. Черный ящик Входные показатели Выходные данные

12 BaseGroup Labs Как это выглядит в Deductor Входные поля Выходное поля (категориальное) Черный ящик

13 BaseGroup Labs Достоинства Применение Deductor позволяет легко адаптироваться к постоянным изменениям. Использовать стандартные отлаженные механизмы анализа, но при этом учесть особенности работы организации – имеется готовое решение, которое легко расширяется для учета особенностей работы конкретной компании; Отделить работу эксперта от массового использования построенных моделей; Снизить требования к персоналу; Формализовать работу при принятии решений; Уменьшить зависимость от персонала; Повысить качество работы;

14 BaseGroup Labs BaseGroup Labs – профессиональный поставщик Data Warehouse, OLAP, KDD, Data Mining решений и инструментов. Web-сайт: Образование: edu.basegroup.ruedu.basegroup.ru