- широкий спектр інструментів аналізу, тобто забезпечення можливості експерту вибрати найбільш відповідний метод на кожному кроці обробки. Це дозволить найбільш точно формалізувати його знання в даній предметній області;
- підтримка процесу тиражування знань, тобто забезпечення можливості співробітникам, які не розуміються в методиках аналізу і способах отримання того чи іншого результату отримувати відповідь на основі моделей підготовлених експертом. Так, співробітник, що оформляє кредити повинен ввести дані по споживачу і система автоматично видасть рішення про видачі кредиту або про відмову;
- підтримка групової обробки інформації, тобто забезпечення можливості дати рішення за списком потенційних позичальників. Зі сховища автоматично вибираються дані по особам, який заповнив анкету вчора (або за який завгодно буферний період), ці дані проганяються через побудовану модель, а результат експортується у вигляді звіту (наприклад, у вигляді excel файлу), або експортується в систему автоматичного формування договорів кредитування або листів з відмовою в кредиті. Це дозволить заощадити час і гроші;
- підтримка актуальності побудованої моделі, тобто забезпечення можливості експерту оцінити адекватність поточної моделі і, у разі яких або відхилень, перебудувати її, використовуючи нові дані.
Наведений вище приклад - це наближений варіант того, як можна використовувати методи інтелектуального аналізу даних, зокрема, дерева рішень, для досягнення поставленого завдання: зменшення ризику при операціях кредитування фізичних осіб. Хоча і при такому першому наближенні спостерігаються позитивні результати. Подальші удосконалення можуть зачіпати такі моменти як: більш точний підбір визначальних позичальника факторів; зміна самої постановки задачі, так, наприклад, замість двох значень цільового параметра, можна використовувати більш детальну інформацію (Повернув/Чи не повернув/Невчасно), або використовувати в якості цільового значення ймовірність того, що гроші виплачені вчасно. Економетричний метод має прогностичними можливостями. [35, c.59]
Таким чином, для ефективного формування кредитного портфеля банкам необхідно узяти на озброєння передові технології видобутку знань і застосувати їх для оцінки потенційних позичальників. Завдяки цьому можна буде не боятися майбутньої конкуренції на цьому ринку. Підготовка рішення даного питання зараз дозволить обкатати саму процедуру і надалі уникнути помилок і витрат у зв'язку з масовим застосуванням таких підходів надалі. br/>
3.3 Підвищення якості кредитного портфеля ДБ АТ В«HSBC Банк КазахстанВ»
Розглядаючи проблему поліпшення якості кредитного портфеля важливо розуміти, що багат...
