Совершенствование процессов поддержки принятия решений по кредитованию в системе "Diasoft" для МАСТ-БАНКА - Диссертация

интеллектуальный решение риск кредитование Актуальность совершенствования принятия решений на основе оценки рисков розничного кредитования подтверждается, с одной стороны, статистикой продолжающегося роста невозвратов кредитных средств, выданных на основании существующих методов и методик оценки кредитных рисков, с другой стороны, существует необходимость сохранить кредитную деятельность, в том числе как возможность смягчения воздействия кризиса на малый и средний бизнес и как поддержку населения во времена депрессивной экономики. Существующие методики оценки кредитного риска применительно к кредитованию физических лиц базируются на ряде общих принципов, что позволяет сгруппировать их в определенные направления: методики Центрального банка - платежеспособность соискателя определяется исходя из наличия залога или залогового имущества; методы, предложенные Базельским комитетом по банковскому надзору, в том числе подход, наиболее приемлемый и широко используемый, основанный на рейтинговой оценке - скоринг]. Авторы работ по оценке рисков банковской системы Т.Н. Данилова, В.В. Карасев, Е.Д. Соложенцев отмечают основные проблемы существующих методик, а именно, в первом случае: непрозрачность, недостоверность доходов, как соискателей, так и поручителей, несоизмеримость предлагаемого залогового имущества и суммы кредита, сложность процедуры оформления услуги и во втором: использование нероссийских методик и недостоверность накопленной статистики. На основании выводов из подробного анализа литературы, раскрывающей вопросы экономической, социальной психологии, литературы, посвященной финансовым рискам, следует, что риск-менеджерам необходимо анализировать риски (качественно и количественно), в основе которых лежит сим-биоз внешних воздействий и субъективного принятия решения, часто отличного от рационального. При оценке риска выдачи соискателю кредита необходимо рассматривать его как субъект, который к моменту осуществления действия «кредит» уже имеет индивидуальный опыт взаимодействия с внешней средой в системе кредитно-монетарных отношений. Вопросы субъективного поведения человека наиболее актуальны на сегодняшний день в области разработки интеллектуальных информационных систем. Авторами работ А.И. Башмаковым, И.А. Башмаковым, Т.А. Гавриловой, В.Ф. Хорошевским рассматриваются вопросы проектирования интеллектуальных систем, как систем направленных, в том числе на изучение и моделирование субъективного поведения человека. Объектом исследования является процесс принятия решений в сфере кредитования. Предмет исследования - является автоматизация процесса принятия решений АБС «Diasoft » в системе кредитования. Создание БД прецедентов для категориального анализа. Разработка модели интеллектуальной поддержки принятия решения о выдаче кредита субъекту. Инструментарий исследования составили методы научного познания - сравнение, системный анализ, методы имитационного моделирования, методы экспертных оценок, современное программное обеспечение Microsoft Office, АБС «Diasoft». Новизна структуры системы поддержки принятия решения, поддерживающей концепцию, состоит в том, что в нее включен блок извлечения и структурирования знаний, отражающих субъективное кредитное поведение заемщика, который, по сути, выполняет работу экспертов-психологов, что полностью снимает наиболее существенную проблему субъективного подхода уже на первом этапе оценки соискателя кредита. Результат работы данного блока - инструментарий для блока приобретения знаний, что предопределяет адаптивность системы оценки рисков с учетом социально-экономических факторов, а также структура системы поддержки принятия решений учитывает естественное наличие противоречий оценок кредитоспособности/платежеспособности, что обеспечивает возможность реализации гибкой политики банка. Проблемный анализ состояния услуг кредитования 1.1 Анализ ситуации рынка розничного кредитования На 1 ноября 2012 года банковские активы выросли на 19% по сравнению с ноябрем 2011 года. Рост рынка кредитования основан на средствах ЦБ и Минфина. Во-вторых, до недавнего времени розничный сегмент давал банкам и другое преимущество - возможность активно наращивать масштабы бизнеса без существенного ущерба. Очевидными преимущества скоринговых моделей: быстрота и беспристрастность принятия решений; возможность диверсификации кредитного риска между заемщиками, то есть возможность эффективного управления кредитным портфелем; отсутствие длительного обучения сотрудников кредитного департамента; возможность провести экспресс-анализ заявки на кредит в присутствии клиента. Основная проблема современных скоринговых систем, заявленная многими авторами, в определении признаков, которые следует включать в скоринговую модель для определения надежности или ненадежности заемщика.