я визначити кредитоспроможність потенційного позичальника. На її вхід подаються певні характеристики клієнта (вік, дохід, стаж роботи і т.д.), а на виході формується інтегрований показник (score), який визначає ймовірність повернення або неповернення кредиту.
Скорингова модель пов'язує параметри клієнта з сумою, яку можна видати йому, або ступенем кредитного ризику в конкретних умовах через систему скорингових балів. Очевидно, що для різних умов ринку можуть знадобитися різні скорингові моделі. Наприклад, модель, що добре зарекомендувала себе в умовах економічної стабільності, може виявитися абсолютно неспроможною в умовах кризи, коли ймовірність втрати роботи або зниження доходу клієнтів зростає, а ризик дефолту по кредиту відповідно збільшується.
Метод класифікації (Data Mining)
Завдання розбиття множини об'єктів або спостережень на апріорно задані групи, звані класами, всередині кожної з яких вони передбачаються схожими один на одного, що мають приблизно однакові властивості та ознаки. При цьому рішення виходить на основі аналізу значень атрибутів (ознак).
Класифікація є одним з найважливіших завдань Data Mining. Якщо аналітику відомі властивості об'єктів кожного класу, то коли нове спостереження відноситься до певного класу, дані властивості автоматично поширюються і на нього.
Якщо число класів обмежено двома, то має місце бінарна класифікація, до якої можуть бути зведені багато складніші завдання. Наприклад, замість визначення таких ступенів кредитного ризику, як «Високий», «Середній» або «Низька», можна використовувати всього дві - «Видати» або «Відмовити».
Формально класифікація проводиться на основі розбиття простору ознак на області, в межах кожної з яких багатовимірні вектори розглядаються як ідентичні. Іншими словами, якщо об'єкт потрапив в область простору, асоційовану з певним класом, він до нього й ставиться.
Алгоритм роботи програми
Алгоритм визначення кредитоспроможності позичальника зображений на малюнку 12.
Вставити малюнок з деревом рішень
Малюнок 18 - Діаграма активності «Прийняття рішення за заявою»
Малюнок 19 - Діаграма активності «Пошук даних про позичальника»
Малюнок 20 - Діаграма активності «Коригування даних про позичальника»
Інформаційне забезпечення
До складу інформаційного забезпечення повинні увійти такі класифікатори та нормативи:
· класифікатор підлоги;
· класифікатор виду кредиту.
Основні вимоги до СППР:
· простота і зручність заповнення даних про нові позичальниках і видах кредитів;
· можливість редагування і видалення даних про кредити, позичальниках і видах кредитів;
Лінгвістичний забезпечення
Система не передбачає спеціальних мовних засобів. Діалоговий режим роботи повинен забезпечити введення і обробку інформації в природному для персоналу вигляді за винятком адміністратора системи.
Організаційне забезпечення
У структурі ВАТ «Ощадбанк Росії» має скасувати підрозділ - кредитний комітет, що забезпечує роботу щодо прийняття рішення про видачу кредитів населенню. До складу кредитного відділу входили: секретар кредитного комітету, начальник економічного відділу, начальник юридичного відділу, начальник безпеки, начальник бухгалтерського обліку, керуючий відділенням кредитування.
Склад і зміст робіт зі створення системи
обстеження об'єкта:
· вивчення організаційної структури;
· вивчення інформаційних потоків;
· вивчення існуючих технологій обробки інформації;
· вивчення вхідних і вихідних документів;
Проектування:
· розробка організаційного забезпечення;
· розробка інформаційного забезпечення;
· розробка програмного забезпечення;
· розробка технічного забезпечення.
Тестування:
· розробка методики випробувань;
· проведення тестування;
· коректування.
Введення в експлуатацію:
· дослідна експлуатація;
· аналіз результатів дослідної експлуатації;
· коректування організаційного, інформаційного та програм...
