Data Mining консалтинг

Примеры решения

Возьмем два примера решения задач, один из них - оценка кредитоспособности заемщика банка. Задача "Выдавать ли кредит?" уже рассматривалась нами на протяжении курса. Рассмотрим реализацию этой задачи в системе dm-Score - адаптированного под конкретную бизнес-задачу программного обеспечения кредитного скоринга.

Пример 1. Система кредитного скоринга dm-Score (система, предназначенная для оценки кредитоспособности заемщиков - физических лиц банка).

Это задача внедрения системы кредитного скоринга dm-Score (dm - от Data Mining) в банке для анализа кредитных историй и выявления скрытых влияний параметров заемщиков на их кредитоспособность.

Такая система должна вписываться в информационное пространство банка, т.е. напрямую взаимодействовать с базами данных, где хранится информация о заемщиках и кредитах, с автоматизированной банковской системой (АБС), другим программным обеспечением, и работать с ними как единое целое.

В процессе внедрения специалисты знакомятся с используемыми в банке АБС системой автоматизации ритейла, базами данных и т.д., согласовывают с специалистами требования к системе скоринга - как функциональные, так и нефункциональные, а также изучают, какие данные накоплены банком и какие задачи они позволяют решать, осуществляют адаптацию системы в соответствии с ними.

Одним из важных преимуществ внедрения системы dm-Score является то, что в процессе внедрения учитываются все индивидуальные требования и пожелания к ней со стороны банка. Важно также отметить, что в этом случае происходит интеграция системы dm-Score в информационное пространство банка, а не наоборот, т.е. внедрение не потребует каких-либо изменений в существующих бизнес-процессах.

Таким образом, в результате внедрения Ваш банк получает систему скоринга, которая учитывает все специфические особенности и потребности банка-клиента.

Описываемая система dm-Score позволяет решать следующие задачи:

• оценка кредитоспособности заемщика (скоринг заемщика);
• принятие решения о выдаче кредита или отказе в нем. При этом система может объяснить специалисту банка, почему было принято именно такое решение;
• определение максимального размера кредита (лимита кредита по кредитной карте) на основе скоринга заемщика;
• вынесение профессионального суждения о кредитном риске по ссудам;
• выработка индивидуальных условий кредитования для каждого заемщика с учетом риска для банка;
• прогнозирование поведения заемщика, т.е. наличие и частоту просрочек конкретного заемщика, средний размер используемого кредита по кредитной карте и т.д.;
• оптимизация анкеты заемщика (исключение не значимых вопросов без ухудшения качества анкеты);
• проверка анкеты конкретного заемщика на полноту и внутреннюю непротиворечивость;
• решение других задач, специфичных для конкретного банка.