Выбрать книгу по жанру
Фантастика и фэнтези
- Боевая фантастика
- Героическая фантастика
- Городское фэнтези
- Готический роман
- Детективная фантастика
- Ироническая фантастика
- Ироническое фэнтези
- Историческое фэнтези
- Киберпанк
- Космическая фантастика
- Космоопера
- ЛитРПГ
- Мистика
- Научная фантастика
- Ненаучная фантастика
- Попаданцы
- Постапокалипсис
- Сказочная фантастика
- Социально-философская фантастика
- Стимпанк
- Технофэнтези
- Ужасы и мистика
- Фантастика: прочее
- Фэнтези
- Эпическая фантастика
- Юмористическая фантастика
- Юмористическое фэнтези
- Альтернативная история
Детективы и триллеры
- Боевики
- Дамский детективный роман
- Иронические детективы
- Исторические детективы
- Классические детективы
- Криминальные детективы
- Крутой детектив
- Маньяки
- Медицинский триллер
- Политические детективы
- Полицейские детективы
- Прочие Детективы
- Триллеры
- Шпионские детективы
Проза
- Афоризмы
- Военная проза
- Историческая проза
- Классическая проза
- Контркультура
- Магический реализм
- Новелла
- Повесть
- Проза прочее
- Рассказ
- Роман
- Русская классическая проза
- Семейный роман/Семейная сага
- Сентиментальная проза
- Советская классическая проза
- Современная проза
- Эпистолярная проза
- Эссе, очерк, этюд, набросок
- Феерия
Любовные романы
- Исторические любовные романы
- Короткие любовные романы
- Любовно-фантастические романы
- Остросюжетные любовные романы
- Порно
- Прочие любовные романы
- Слеш
- Современные любовные романы
- Эротика
- Фемслеш
Приключения
- Вестерны
- Исторические приключения
- Морские приключения
- Приключения про индейцев
- Природа и животные
- Прочие приключения
- Путешествия и география
Детские
- Детская образовательная литература
- Детская проза
- Детская фантастика
- Детские остросюжетные
- Детские приключения
- Детские стихи
- Детский фольклор
- Книга-игра
- Прочая детская литература
- Сказки
Поэзия и драматургия
- Басни
- Верлибры
- Визуальная поэзия
- В стихах
- Драматургия
- Лирика
- Палиндромы
- Песенная поэзия
- Поэзия
- Экспериментальная поэзия
- Эпическая поэзия
Старинная литература
- Античная литература
- Древневосточная литература
- Древнерусская литература
- Европейская старинная литература
- Мифы. Легенды. Эпос
- Прочая старинная литература
Научно-образовательная
- Альтернативная медицина
- Астрономия и космос
- Биология
- Биофизика
- Биохимия
- Ботаника
- Ветеринария
- Военная история
- Геология и география
- Государство и право
- Детская психология
- Зоология
- Иностранные языки
- История
- Культурология
- Литературоведение
- Математика
- Медицина
- Обществознание
- Органическая химия
- Педагогика
- Политика
- Прочая научная литература
- Психология
- Психотерапия и консультирование
- Религиоведение
- Рефераты
- Секс и семейная психология
- Технические науки
- Учебники
- Физика
- Физическая химия
- Философия
- Химия
- Шпаргалки
- Экология
- Юриспруденция
- Языкознание
- Аналитическая химия
Компьютеры и интернет
- Базы данных
- Интернет
- Компьютерное «железо»
- ОС и сети
- Программирование
- Программное обеспечение
- Прочая компьютерная литература
Справочная литература
Документальная литература
- Биографии и мемуары
- Военная документалистика
- Искусство и Дизайн
- Критика
- Научпоп
- Прочая документальная литература
- Публицистика
Религия и духовность
- Астрология
- Индуизм
- Православие
- Протестантизм
- Прочая религиозная литература
- Религия
- Самосовершенствование
- Христианство
- Эзотерика
- Язычество
- Хиромантия
Юмор
Дом и семья
- Домашние животные
- Здоровье и красота
- Кулинария
- Прочее домоводство
- Развлечения
- Сад и огород
- Сделай сам
- Спорт
- Хобби и ремесла
- Эротика и секс
Деловая литература
- Банковское дело
- Внешнеэкономическая деятельность
- Деловая литература
- Делопроизводство
- Корпоративная культура
- Личные финансы
- Малый бизнес
- Маркетинг, PR, реклама
- О бизнесе популярно
- Поиск работы, карьера
- Торговля
- Управление, подбор персонала
- Ценные бумаги, инвестиции
- Экономика
Жанр не определен
Техника
Прочее
Драматургия
Фольклор
Военное дело
Журнал «Компьютерра» № 4 за 31 января 2006 года - Компьютерра - Страница 23
В ХКФБ проблему решили довольно оригинально, использовав для обучения своей системы скоринга базу данных о 4,2 млн. заемщиков из стран Центральной Европы. В этом случае «веса» различных исходных параметров получились достаточно схожими с российскими, и после небольшой коррекции под национальную специфику и текущий банк система стала работоспособной.
Если имеются выборки сравнительно небольшого размера, разумно использовать иные методы анализа, такие как метод ближайших соседей или дерево классификаций. В первом случае новому заемщику, исходя из каких-либо его характеристик, система ставит в соответствие определенную точку с соответствующими координатами. В зависимости от того, каких точек по соседству с данной большинство: «плохих» или «хороших» (которым соответствуют люди, отдавшие или не отдавшие кредит), принимается решение о выдаче денег. При использовании деревьев классификаций система обучается следующим образом. На основе имеющихся данных строится дерево. При построении все известные ситуации обучающей выборки сначала попадают в верхний узел, а потом распределяются по узлам (рис. 1). Критерий разбиения – это различные значения входного фактора.
На сегодняшний день системы скоринга строятся на базе «универсальных» аналитических комплексов (SAS, KXEN), реализуются или в виде отдельных приложений, или как модули многофункциональных банковских комплексов (Invoretail, SOWK). В частности, анализ платежеспособности заемщика применяется в последних версиях системы RS-Loans (компания R-Style Softlab), комплексном решении по автоматизации кредитного бизнеса банков. В такой реализации скоринга есть ощутимое преимущество: ведь оценка уже интегрирована в сам процесс выдачи кредита. RS-Loans, по сути, моделирует от начала до конца бизнес-процесс кредитования в виде прохождения документов по цепочке «заявка – кредитный комитет – кредитный договор» с использованием нескольких функциональных элементов: «Кредитный договор», «Клиент», «Договор обеспечения», «Объект обеспечения», «Банковская карта», «Счет», «Операции», «График погашения», «Филиал» и т. д.
В системе предусматривается разделение всех пользователей по двум основным должностям. Первая группа – кредитные инспекторы, которые занимаются сбором и оформлением документов, инициализацией операций и т. д. Вторая группа – кредитные бухгалтеры, чьи обязанности ограничиваются бухгалтерским отражением кредитной деятельности. При надобности в систему можно добавить новые должности, наделив их необходимым набором прав. Производительность кредитного отдела система повышает прежде всего за счет наличия процедур массовой обработки договоров: начисления процентов, выноса на просрочку, расчета групп риска, формирования резервов и т. д.
Задача скоринг-функционала – рассчитать максимальный размер кредита, который можно выдать клиенту, базируясь на его анкетных данных. В системе уже есть стандартный набор показателей, который банк-заказчик системы может дополнить собственными. Не секрет, что большинство банков использует собственные критерии оценки заемщика, в том числе довольно экзотичные, тщательно храня в тайне значимость тех или иных факторов для анализа. Иногда «для отвода глаз» в анкете даже присутствуют вопросы, ответы на которые никак не учитываются в ходе анализа. Расчет максимального размера кредита в RS-Loans для разных типов кредитования может рассчитываться по различным критериям. Так, при ипотеке, как правило, применяется схема, согласно которой максимальный размер кредита устанавливается исходя из платежеспособности заемщика и оценочной стоимости покупаемой недвижимости, а окончательная сумма выдаваемого кредита формируется с учетом наименьшего из полученных значений. В RS-Loans включен программный инструментарий для ввода аналогичных правил.
Скоринговые методики в системе имеют несколько вариантов применения. Пусть, например, покупатель желает приобрести в кредит какую-нибудь бытовую технику. При этом он имеет некоторые денежные средства, которые готов вложить. При обращении клиента к сотруднику банка последний вводит в БД информацию о заемщике + данные для скоринговых расчетов. Образец типовой анкеты в виде xls-файла поставляется в банк вместе с системой (см. таблицу). Этот образец служит основой для дальнейшей корректировки под требования конкретного банка – например, для исправления значений баллов за определенные клиентские характеристики или формирования новых шаблонов документов. В зависимости от ответов на вопросы система вычисляет максимальный размер кредита. Дальше бизнес-процесс и действия сотрудника зависят от опций схемы розничного кредитования, с учетом программной и аппаратной специфики банка, наличия выделенных каналов связи и полномочий сотрудника (наличия права подписи, например).
Этот процесс может работать по трем основным сценариям. Первый вариант используется, если в торговом центре («провайдере» услуг потребительского кредитования) есть выделенный канал для стабильной связи с главной БД RS-Loans. В этом случае данные анкеты автоматически загружаются в систему, быстро возвращается информация по платежеспособности клиента, максимальному размеру кредита и сопутствующая отчетность. Допускается введение в схему процедур проверки достоверности указанных заемщиком сведений. На основе полученного отчета сотрудник отказывает в кредите либо заключает договор на определенную сумму. Затем он заносит в систему информацию о своих действиях, подтверждаемых соответствующими документами. Вариант с единой БД и выделенным каналом наиболее удобен, так как в этом случае имеется возможность консолидировать и обрабатывать данные о заемщиках в одном месте или централизованно изменять методики скоринга. Допускается в этом варианте и использование Интернета для заполнения заявки непосредственно в HTML. Недостаток у такой схемы только один – доступ к базе по выделенному каналу не всегда возможен.
Если в торговом центре есть средства связи, но нет выделенного канала, передача данных идет по модему (GPRS– или обычному – неважно). Поскольку терминалы сотрудников, работающих с RS-Loans, могут действовать и через удаленное соединение, схема работы в этом случае практически аналогична предыдущей. По-прежнему будет использоваться единая база данных. Но есть другой вариант. Сотрудник банка может переслать анкетные данные напрямую или через Интернет в режиме безопасного соединения на сервер с БД RS-Loans. Серверный обработчик событий автоматически загрузит базу и сформирует необходимые отчеты и документы для обратной пересылки в торговый центр. Дополнительные сложности появляются в том случае, если прямая связь между местом продажи и главной БД RS-Loans отсутствует. Тогда приходится вести локальную БД клиентов, синхронизировать ее с центральной базой, обновлять и согласовывать «черный список» клиентов.
В модели Дюрана фигурируют группы факторов для определения степени кредитного риска и указаны коэффициенты для различных факторов, характеризующих кредитоспособность клиента:
1) Пол: женский (0,4 балла), мужской (0).
2) Возраст: 20 лет и меньше (0), 21 год (0,1), 22 года (0,2), 23 года и выше (0,3).
3) Срок проживания на одном месте: по 0,042 балла за каждый год, но не больше чем 0,42 в сумме.
4) Профессия: 0,55 – за профессию с низким риском, 0 – за профессию с высоким риском, 0,16 – другие профессии.
5) Финансовые показатели: наличие банковского счета (0,45), наличие недвижимости (0,35), наличие страхового полиса (0,19).
6) Работа: предприятия в общественной отрасли (0,21), другие (0).
7) Занятость: по 0,059 балла за каждый год стажа на последнем месте работы.
Сам Дюран определял сумму в 1,25 балла как порог кредитоспособности.
- Предыдущая
- 23/31
- Следующая