Использование технологии интеллектуального анализа данных, как способ снижения кредитного риска

Для уменьшения риска при операциях кредитования физических лиц рассмотрим метод, основанный на применении технологии интеллектуального анализа данных (Data Mining). Можно привести давно всем известную цепочку связанных событий: чем меньше рискует банк при предоставлении кредита, тем меньше процентная ставка, предлагаемая этим банком; чем меньше процентная ставка, тем больше клиентов обратиться в именно этот банк; чем больше клиентов обратиться в банк, тем большую прибыль получит банк, а это одна из основных целей коммерческой деятельности. Риск, связанный с невозвратом суммы основного долга и процентов можно значительно снизить, оценивая вероятность возврата заемщиком кредита. В последнее время для оценки риска кредитования заемщика в мировой практике широкое распространение получил скоринг. В России ему также уделяют должное внимание. Сущность этого метода 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. Дюран определил группы факторов, позволяющих максимально определить степень кредитного риска. Но эта модель как любая другая не идеальна и имеет ряд недостатков. Основным недостатком скоринговой системы оценки кредитоспособности физических лиц является то, что она очень плохо адаптируема, а используемая для оценки кредитоспособности система, должна отвечать настоящему положению дел. Например, в США считается плюсом, если человек поменял много мест работы, что говорило о том, что он востребован. В других станах наоборот – данное обстоятельство говорило о том, что человек либо не может ужиться с коллективом, либо это малоценный специалист, а соответственно повышается вероятность просрочки в платежах. Таким образом адаптировать модель просто крайне необходимо, как для разных периодов времени, так и для разных стран и даже для разных регионов страны. Для адаптации скоринговой модели оценки кредитоспособности физических лиц специалисту необходимо проделывать путь, подобный тому, что проделал Дюран. То есть специалисты, которые будут заниматься такой адаптацией должны быть высоко квалифицированными, а значит и очень высокооплачиваемые. Это должны такие люди, которые в состоянии оценить текущую ситуацию на рынке. Результатом такого рода проделанной работы будет набор факторов с весовыми коэффициентами плюс некий порог (значение), преодолев который, человек, обратившийся за кредитом, считается способным погасить испрашиваемую ссуду плюс проценты. Полученные результаты являются по большей части субъективным мнением и, как правило, плохо подкрепленные статистикой (статистически необоснованные). Как следствие всего этого, полученная модель не в полной мере отвечает текущей действительности. Одним из вариантов решения работы является применение алгоритмов, решающих задачи классификации. Задача классификации – это задача отнесения какого-либо объекта (потенциальный заемщик) к одному из заранее известных классов (Давать/Не давать кредит). Такого рода задачи с большим успехом решаются одним из методов Data Mining – при помощи деревьев решений.

Прежде чем приступить к описанию решения необходимо осветить некоторые аспекты методики анализа с использованием механизмов Data Mining. Краеугольным камнем методики является качество исходных данных. От него напрямую зависит качество построенной модели. Чтобы обеспечить его, необходимо придерживаться следующего алгоритма:

1) Выдвижение гипотезы – предположение о влиянии тех или иных факторов на исследуемую задачу. Данную задачу решают эксперты, полагаясь на свой опыт и знания. Результатом на данном этапе является список всех факторов.

2) Сбор и систематизация данных – представление данных в формализованном виде, подготовка данных в определенном виде (например, соблюдение упорядоченности по времени).

3) Подбор модели и тестирование – комбинирование различных механизмов анализа, оценка экспертами адекватности полученной модели. Возврат на предыдущие шаги при невозможности получения приемлемых результатов (например, проверка очередной гипотезы).

4) Использование приемлемой модели и ее совершенствование.

5) Именно с помощью такого подхода составлены анкеты – заявки на получение кредита. Экспертами в данной области были выявлены факторы, наиболее влияющие на результат. Эту информацию и заполняют в анкетах потенциальные заемщики. Помощь в проверке гипотез может оказать реализованный в Deductor факторный анализ. Данный инструмент выявляет значимость тех или иных факторов. [40, URL: http://www.basegroup.ru/library/practice/solvency/]