хівця, що приймає рішення про видачі кредиту.
1 Етап ідентифікації
Дамо основні визначення з досліджуваної предметної області для чіткого уявлення проблеми.
Банківський ризик - притаманна банківської діяльності ймовірність виникнення втрат у кредитної організацією і (або) погіршення ліквідності внаслідок настання несприятливих подій.
Розрізняють такі види банківських ризиків: кредитний ризик, валютний ризик, відсотковий ризик, ризик незбалансованої ліквідності і ризик банківських зловживань. З усіх перерахованих саме кредитний ризик має найважливіше значення. p align="justify"> Кредитний ризик - ризик виникнення в кредитної організації збитків внаслідок невиконання, несвоєчасного або неповного виконання боржником фінансових зобов'язань перед кредитною організацією відповідно до умов договору.
Для кредитних організацій необхідно максимально швидко і достовірно розпізнати правдивість наданої позичальниками інформації та оцінити кредитоспроможність позичальника, щоб уберегти себе від збитків.
Зараз основним інструментом оцінки кредитоспроможності позичальників в російських банках залишаються скорингові системи. Але скоринг не тільки пропускає значну кількість поганих кредитів, але може і відкинути В«хорошийВ», велика відповідальність лягає на кредитного спеціаліста, який разом з системою повинен В«розпізнатиВ» клієнта.
До групи високого ризику належать позичальники, які:
В· в момент звернення за кредитом, знають, що вони не мають наміру виплачувати кредит;
В· в момент звернення за кредитом знають, що у них немає можливості виплачувати кредит;
В· свідомо брешуть при тестуванні відносно своєї кредитної історії за останні два роки.
Метою розробки даної інтелектуальної інформаційної системи є створення програмного продукту, здатного аналізувати надійність позичальників і оцінювати кредитні ризики для банку, на основі наявної інформації про видані кредити, в допомогу кредитного спеціаліста, що бере рішення, для зниження втрат пов'язаних з видачею кредитів
При реалізації даного програмного продукту необхідно вирішити такі завдання:
В· класифікація і кластеризація кредитів на основі знань експерта про минулі кредитах на хороші і погані , т.е створення еталонних класів;
В· розпізнавання характеристик досліджуваного кредиту, на осно...
