Использование технологии интеллектуального анализа данных, как способ снижения кредитного риска
Приведенный выше пример – это приближенный вариант того, как можно использовать методы интеллектуального анализа данных, в частности, деревья решений, для достижения поставленной задачи: уменьшения риска при операциях кредитования физических лиц. Хотя и при таком первом приближении наблюдаются положительные результаты. Дальнейшие усовершенствования могут затрагивать такие моменты как: более точный подбор определяющих заемщика факторов; изменение самой постановки задачи, так, например, вместо двух значений целевого параметра, можно использовать более детальную информацию (Вернул/ Не вернул/ Не вовремя), или использовать в качестве целевого значения вероятность того, что деньги выплачены вовремя.
Таким образом, для эффективного формирования кредитного портфеля банкам необходимо взять на вооружение передовые технологии добычи знаний и применить их для оценки потенциальных заемщиков. Благодаря этому можно будет не бояться предстоящей конкуренции на этом рынке. Подготовка решения данного вопроса сейчас позволит обкатать саму процедуру и в дальнейшем избежать ошибок и расходов в связи с массовым применением таких подходов в дальнейшем.
Главное на сайте
Фонды и фондовый рынок
По разнообразию финансовых инструментов и групп участников российский финансовый рынок вполне сопоставим с мировым.
Ипотечное кредитование
В настоящее время в России в числе первоочередных задач социально-экономического развития стоит задача формирования рынка доступного жилья посредствам создания условий для увеличения платежеспособного спроса населения на жилье, и увеличения объемов жилищного строительства.