Совершенствования кредитной политики ОАО АКБ «МБРР»

     Пользуясь приведенной методикой, была предложена гипотеза о том, какие факторы  влияют на кредитоспособность человека. По мнению экспертов, по этим факторам можно учесть суммарный риск. Тем  самым должно достигаться и отнесение  потенциального заемщика к способным  вернуть кредит или не способным.

     «Дерево решений» (Приложение) - один из методов автоматического анализа данных. Получаемая модель - это способ представления правил в иерархической, последовательной структуре, где каждому объекту соответствует единственный узел, дающий решение.

     Сущность  метода заключается в следующем:

     На  основе данных, за прошлые периоды  строится «дерево». При этом класс каждой из ситуаций, на основе которых строится «дерево», заранее известен. В нашем случае должно быть известно, была ли возвращена основная сумма долга и проценты, и не было ли просрочек в платежах.

     При построении «дерева» все известные ситуации обучающей выборки сначала попадают в верхний узел, а потом распределяются по узлам, которые в свою очередь также могут быть разбиты на дочерние узлы. Критерий разбиения - это различные значения какого-либо входного фактора. Для определения поля, по которому будет происходить разбиение, используется показатель, называемый энтропия - мера неопределенности. Выбирается то поле, при разбиении по которому устраняется больше неопределенности. Неопределенность тем выше, чем больше примесей (объектов, относящихся к различным классам) находятся в одном узле. Энтропия равна нулю, если в узле будут находиться объекты, относящиеся к одному классу.

     Полученную  модель используют при определении  класса (Давать / Не давать кредит) вновь  возникших ситуаций (поступила заявка на получение кредита).

     При существенном изменении текущей  ситуации на рынке, "дерево" можно  перестроить, т.е. адаптировать к существующей обстановке.

     Для демонстрации подобной технологии будет  использоваться программа Tree Analyzer из пакета Deductor ver.3. В качестве исходных данных была взята выборка, состоящая из 1000 записей, где каждая запись - это описание характеристик заемщика плюс параметр, описывающий его поведение во время погашения ссуды. При обучении дерева использовались следующие факторы, определяющие заемщика: «N Паспорта»; «ФИО»; «Адрес»; «Размер ссуды»; «Срок ссуды»; «Цель ссуды»; «Среднемесячный доход»; «Среднемесячный расход»; «Основное направление расходов»; «Наличие недвижимости»; «Наличие автотранспорта»; «Наличие банковского счета»; «Наличие страховки»; «Название организации»; «Отраслевая принадлежность предприятия»; «Срок работы на данном предприятии»; «Направление деятельности заемщика»; «Срок работы на данном направлении»; «Пол»; «Семейное положение»; «Количество лет»; «Количество иждивенцев»; «Срок проживания в данной местности»; «Обеспеченность займа»; «Давать кредит».

     Целевым полем является поле «Давать кредит», принимающий значения «Да» (True) и «Нет» (False). Эти значения можно интерпретировать следующим образом: «Нет» - плательщик либо сильно просрочил с платежами, либо не вернул часть денег, «Да» - противоположность «Нет». Факторы для построения дерева были собраны и консолидированы в хранилище данных Deductor Warehouse.

     Методология хранилища такова, что информация хранится в процессах, каждый процесс  имеет определенный набор измерений  и фактов. Т.е. процесс реализован по стандартной схеме «Звезда», в центре которой хранятся факты, а измерения являются лучами. В данном случае процесс отображает выдачу кредита заемщику. Наиболее ценной информацией процесса является статус кредита. Хороший кредит - тот, который заемщик вернул в срок и в полном объеме, плохой - обратная ситуация.

     При построении модели оценки кредитоспособности огромную помощь эксперту окажет разнообразная  аналитическая отчетность. Поскольку  данные в хранилище представлены в многомерном виде, то, несомненно, наиболее удобно получать отчетность в виде набора срезов кросс - таблиц.

     Анализируя  полученное дерево решений можно  сделать вывод, что при помощи дерева решений можно проводить  анализ значащих факторов. Такое возможно благодаря тому, что при определении  параметра на каждом уровне иерархии, по которому происходит разделение на дочерние узлы, используется критерий наибольшего устранения неопределенности. Таким образом, более значимые факторы, по которым проводится классификация, находятся на более близком расстоянии (глубине) от корня дерева, чем менее  значимые. Например, фактор «Обеспеченность займа» более значим, чем фактор «Срок проживания в данной местности». Фактор «Основное направление расходов» значим только в сочетании с другими факторами. Еще одним интересным примером значимости различных факторов служит отсутствие в построенном дереве параметра «Наличие автотранспорта», что говорит о том, что на сегодняшний день это наличие не является определяющим при оценке кредитоспособности физического лица.

     Можно заметить, что такие показатели как  «Размер ссуды», «Срок ссуды», «Среднемесячный доход» и «Среднемесячный расход» вообще отсутствуют в полученном дереве. Данный факт можно объяснить тем, что в исходных данных присутствует такой показатель как «Обеспеченность займа», и т.к этот фактор является точным обобщением четыре вышеописанных показателей, алгоритм построения дерева решений выбрал именно его.

     Очень важной особенностью построенной модели является то, что правила, по которым  определяется принадлежность заемщика к той или иной группе записаны на естественном языке.

     Правильно построенное на данных прошлых периодов дерево решения обладает одной еще  очень важной особенностью. Эта особенность  называется способность к обобщению. То есть если возникает новая ситуация (обратился потенциальный заемщик), то, скорее всего, такие ситуации уже  были и достаточно много. Вследствие чего можно с большой долей  уверенности сказать, что вновь  обратившийся заемщик поведет себя так же, как и те заемщики, характеристики которых очень похожи на характеристики вновь обратившегося. Также можно  определять принадлежность потенциального заемщика к одному из классов. Для  этого необходимо воспользоваться  диалоговым окном «Эксперимент».

     Используя такой подход можно устранить  сразу оба вышеописанных недостатка скоринговой системы оценки кредитоспособности.

     Стоимость адаптации сводится практически  к минимуму за счет того, что алгоритмы  построения модели классификации (дерево решений) - это самоадаптируемые модели (вмешательство человека минимально).

     Качество  результата достаточно велико за счет того, что алгоритм выбирает наиболее значимые факторы для определения  конечного ответа. Плюс ко всему  полученный результат является статистически  обоснованным.

     Основные  преимущества системы:

     Гибкая  интеграция с любыми сторонними системами, т.е. получение информации для анализа  и перенос результатов не вызывает проблем.

     Консолидация  информации о заемщиках в специальном  хранилище данных, то есть обеспечение централизованного хранения данных, непротиворечивости, а также обеспечение всей необходимой поддержки процесса анализа данных, оптимизированного доступа, автоматического обновления данных, использование при работе терминов предметной обрасти, а не таблиц баз данных.

     Широкий спектр инструментов анализа, т.е. обеспечение  возможности эксперту выбрать наиболее подходящий метод на каждом шаге обработки. Это позволит наиболее точно формализовать  его знания в данной предметной области.

     Поддержка процесса тиражирования знаний, т.е. обеспечение возможности сотрудникам, не разбирающимся в методиках  анализа и способах получения  того или иного результата получать ответ на основе моделей подготовленных экспертом. Так, сотрудник, оформляющий  кредиты должен ввести данные по потребителю  и система автоматически выдаст решение о выдачи кредита или  об отказе.

     Поддержка групповой обработки информации, т.е. обеспечение возможности дать решение по списку потенциальных  заемщиков. Из хранилища автоматически  выбираются данные по лицам, заполнившим  анкету вчера (или за какой угодно буферный период), эти данные прогоняются  через построенную модель, а результат  экспортируется в виде отчета (например, в виде excel файла), либо экспортируется в систему автоматического формирования договоров кредитования или писем  с отказом в кредите. Это позволит сэкономить время и деньги.

     Поддержка актуальности построенной модели, т.е. обеспечение возможности эксперту оценить адекватность текущей модели и, в случае каких либо отклонений, перестроить ее, используя новые  данные.

     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. Эконометрический метод обладает прогностическими возможностями.

     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. 

     3.3 Экономический метод  как способ повышения  качества кредитной  политики 

     Применение  на практике вышеуказанных инструментов позволит Банку повысить качество кредитного портфеля и тем самым повысить эффективность кредитной политики. Вследствие отслеживания уровня кредитного риска с помощью эконометрических методов банк может прогнозировать свой кредитной портфель и минимизировать риски, что позволит повысить его  доходность.

     Прогнозируемый  эффект от предложенных мероприятий  представлен в таблицах 11 и 12. 
 
 

     Таблица 11 – Прогнозируемые показатели деятельности ОАО АКБ «МБРР», тыс. руб.