Содержание к диссертации
Введение 7
Глава 1. Анализ состояния услуг розничного кредитования
и задачи исследования 15
Анализ состояния услуг розничного кредитования 15
Сравнительный анализ методик для оценки рисков розничного кредитования 23
Цель и задачи исследования 29
Глава 2. Разработка концепции системы оценки рисков розничного
кредитования, структуры ИСППР, поддерживающей ее, и алгоритма
извлечения и структурирования знаний, отражающих субъективное
кредитное поведение 32
Концепция оценки рисков розничного кредитования 32
Разработка структуры ИСППР 40
Разработка алгоритма извлечения и структурирования знаний, отражающих субъективное кредитное поведение 43
Определение структуры СПОП для формирования анкеты КЗ 43
Разработка алгоритма извлечения и структурирования знаний с целью
автоматизированного формирования анкеты КЗ 51
Выводы по 2 главе 78
Глава 3. Разработка метода построения модели знаний и алгоритма интеллектуальной поддержки принятия решений о возможности выдачи кредита на основе оценки кредитоспособности с ситуационным
управлением системой оценки рисков 81
3.1 Разработка метода построения модели знаний 81
Определение подхода к решению задачи оценки рисков 81
Определение формы представления данных для построения модели знаний 84
Построение модели знаний 91
3.2 Разработка алгоритма интеллектуальной поддержки принятия решений на основе оценки кредитоспособности с ситуационным управлением
системой оценки рисков 100
Выводы по 3 главе 112
Глава 4. Разработка программного обеспечения ИСППР о возможности
выдачи кредита на основе оценки кредитоспособности и анализ
эффективности разработанного метода и алгоритмов 114
4.1 Анализ программного обеспечения, используемого банками
для принятия решения о выдаче кредита физическому лицу 114
Описание состава разрабатываемого программного обеспечения в соответствии со структурой ИСППР и функциями аналитика и кредитного инспектора 117
Анализ эффективности разработанного метода и алгоритмов 128
Выводы по 4 главе 131
Заключение 132
Список использованных источников 135
ПРИЛОЖЕНИЯ 151
Введение к работе
Специфика ведения бизнеса в российских рыночных условиях требует повышенного внимания к вопросу оценки рисков кредитования банками физических лиц. Как наиболее массовый вид банковских услуг, потребительский кредит, несомненно, оказывает большое влияние на состояние всей банковской системы, развитие среднего и малого бизнеса.
Следует определить, что в работе рассматривается вид потребительского кредита - розничный кредит, выдача которого осуществляется через торговые сети или филиалы банка (иначе называемый эксресс-кредит, необеспеченный, беззалоговый кредит или нецелевой кредит).
Актуальность разработки нового метода принятия решений на основе оценки рисков розничного кредитования подтверждается с одной стороны статистикой продолжающегося роста невозвратов кредитных средств (на 01.01.2007 г. - 1,88 трн. рублей; на 01.01.2008 - 2,97 трн. рублей [50, 129, 143]), выданных на основании существующих методов и методик оценки кредитных рисков [31, 48, 51, 64, 65, 90, 126, 144, 157], и, с другой стороны, существует необходимость сохранить кредитную деятельность, в том числе как возможность смягчения воздействия кризиса на малый и средний бизнес и как поддержку населения во времена депрессивной экономики [131, 104].
Главная составляющая повышения эффективности системы розничного кредитования - эффективность оценки риска данного вида услуг и, как следствие, снижение невозвратов заемных средств и оправданная диверсификация рисков.
Существующие методики оценки кредитного риска применительно к кредитованию физических лиц базируются на ряде общих принципов, что позволяет сгруппировать их в определенные направления: методики Центрального банка - платежеспособность соискателя определяется исходя из наличия залога или залогового имущества [29, 30, 80]; методы, предложенные Базельским комитетом по банковскому надзору, в том числе подход, наиболее
8 приемлемый и широко используемый, основанный на рейтинговой оценке — скоринг [51, 124,125, 110].
Авторы работ по оценке рисков банковской системы Данилова Т.Н., Карасев В.В., Соложенцев Е.Д. [51, 124 ,125] отмечают основные проблемы существующих методик, а именно, в первом случае: непрозрачность, недостоверность доходов, как соискателей, так и поручителей, несоизмеримость предлагаемого залогового имущества и суммы кредита, сложность процедуры оформления услуги и во втором: использование нероссийских методик и недостоверность накопленной статистики.
Анализ материала, посвященного кредитному скорингу [1, 36, 51, 58, 90, 157, 162, 163, 164, 166, 175, и др.] как системе приоритетно регулирующей деятельность коммерческих банков, оказывающей услуги экспресс-кредитования, дает право предположить, что оценка кредитоспособности заёмщика происходит по двум паритетным направлениям: обработка классической анкеты заёмщика нетривиальными методами статистического анализа и/или более детальная формализация оценки кредитоспособности с использованием новейших исследований в макроэкономике, социологии и психологии. Однако, основываясь на заявленных данных разработчиками программного обеспечения оценки заемщика (Credit Scoring Solution, EGAR Application Scoring, Автоматизированная система РОСНО, «dm-Score -аналитические технологии для бизнеса», «Лаборатория НТР», Base Group Labs, Scorto) и проведенном анализе анкет банков, специализирующихся на данном виде услуг (Home Credit & Finance Bank, АБ «Газпромбанк», Банк «ЦентроКредит», Банк Интегро, АКБ «Московский Банк Реконструкции и Развития», Сбербанк России, Альфа-Банк, Банк Ренессанс и др.) [79, 160, 165, 174, и др.], которые используют данное программное обеспечение, следует отметить, что: основным методом, который лежит в основе скоринговых систем, является «метод коэффициентов», использование которого приводит к ошибкам классификации кредитных заемщиков на «хороших» и «плохих» и не позволяет оценить возможность диверсификации рисков среди соискателей; несомненно,
9 наиболее важный для оценки физических лиц — аспект, связанный с субъективным кредитным поведением используется недостаточно или не рассматривается вовсе.
На основании выводов из подробного анализа литературы, раскрывающей вопросы экономической, социальной психологии [4, 27, 37, 40, 45, 53, 54, 82, 85, 86 и др.], литературы, посвященной финансовым рискам [8, 41, 48, 51, 64, 71, 91, 108, 119, 123, 124, 126, 130, 157, 158], следует, что риск-менеджерам необходимо анализировать риски (качественно и количественно), в основе которых лежит симбиоз внешних воздействий и субъективного принятия решения, часто отличного от рационального. При оценке риска выдачи соискателю кредита необходимо рассматривать его как субъект, который к моменту осуществления действия «кредит» уже имеет индивидуальный опыт взаимодействия с внешней средой в системе кредитно-монетарных отношений.
Вопросы субъективного поведения человека наиболее актуальны на сегодняшний день в области разработки интеллектуальных информационных систем. Авторами работ [33, 35, 44] Башмаковым А. И., Башмаковым И.А., Гавриловой Т.А., Хорошевским В.Ф. рассматриваются вопросы проектирования интеллектуальных систем, как систем направленных, в том числе на изучение и моделирование субъективного поведения человека.
Таким образом, вопрос о разработке метода и алгоритмов интеллектуальной поддержки принятия решений на основе оценки рисков в системе розничного кредитования с учетом аспектов субъективного кредитного поведения является актуальным. Работа посвящена решению данного вопроса.
Цель работы и задачи исследования
Целью настоящей работы является разработка метода и алгоритмов интеллектуальной поддержки принятия решений в системе розничного кредитования с учетом аспектов субъективного кредитного поведения, а также программного обеспечения, реализующего данный метод и алгоритмы.
10 Для достижения, поставленной цели необходимо решить следующие задачи:
Разработать концепцию системы оценки рисков розничного кредитования на основе оценки кредитоспособности заемщика (с учетом аспектов его субъективного кредитного поведения) и структуру интеллектуальной системы поддержки принятия решений (ИСППР), поддерживающую предложенную концепцию.
Разработать алгоритм извлечения и структурирования знаний, отражающих субъективное кредитное поведение заемщика, с целью автоматизированного формирования анкеты кредитного заемщика (КЗ).
Разработать метод построения модели знаний, отражающей оценку рисков на основе оценки субъективного кредитного поведения заемщика.
Разработать алгоритм интеллектуальной поддержки принятия решений о возможности выдачи кредита.
Разработать программное обеспечение ИСППР и провести анализ эффектйвностиразработанного метода и алгоритмов.
Методы исследований
В диссертации приведены результаты исследований, полученные с использованием методов системного анализа, искусственного интеллекта, теории управления, социальной психологии, психодиагностики, математической статистики, теории вероятностей, математической логики, комбинаторики, теории надежности систем, теории принятия* решений, теории алгоритмов и языков* программирования, теории проектирования автоматизированных систем.
Результаты, выносимые на защиту
1. Концепция системы оценки рисков розничного кредитования на основе оценки кредитоспособности заемщика, как совокупной оценки
платежеспособности и оценки его субъективного кредитного поведения, и структура ИСППР, поддерживающая ее.
Алгоритм извлечения и структурирования знаний, отражающих субъективного кредитное поведение заемщика, с целью автоматизированного формирования анкеты кредитного заемщика.
Метод построения модели знаний, отражающей оценку рисков на основе оценки субъективного кредитного поведения заемщика.
Алгоритм интеллектуальной поддержки принятия решений о возможности выдачи кредита на основе оценки кредитоспособности с ситуационным управлением системой оценки рисков.
Научная новизна результатов
1. Новизна концепции состоит в определении альтернативного
пространства признаков оценки соискателя кредита, применении и адаптации
методов социальной и экономической психологии (положений семантического
эксперимента) в системе кредитно-монетарных отношений, а именно в системе
розничного кредитования, что предопределяет при оценке рисков данного вида
услуг переход от оценки платежеспособности к оценке кредитоспособности.
Новизна структуры ИСППР, поддерживающей концепцию, состоит в том, что в
нее включен блок извлечения и структурирования знаний, отражающих
субъективное кредитное поведение заемщика, который, по сути, выполняет
работу экспертов-психологов, что полностью снимает наиболее существенную
проблему субъективного подхода уже на первом этапе оценки соискателя
кредита. Результат работы данного блока — инструментарий для блока
приобретения знаний, что предопределяет адаптивность системы оценки рисков
с учетом социально-экономических факторов, а также структура ИСППР
учитывает естественное наличие противоречий оценок
кредитоспособности/платежеспособности, что обеспечивает возможность реализации гибкой политики банка.
''."' ' ' 12 ''' ..''; :""'.' '
2. Новизна алгоритма: извлечения и структурирования знаний,
отражающих субъективное кредитное; поведение заемщика- в назначении данного алгоритма - в определении пространства признаков, отражающих кредитное поведение, через собственные убеждения кредитного заемщика (КЗ) путем выделения семантического (ментального; смыслового) = пространства: признаков (ЄГШ); с идентификацией и интерпретацией: определяющих слов-значений-признаков : (СПЗ) для?: получения . типологии СИИ- КЗ; что обуславливает наличие проблем- и противоречий при; обработке плохоформализованных и слабоструктурированных данных,, решение заключается; в обработке предложенной графовой модели*, типологии» КЗ .с,, применением продукционной базы правил (БИ) древовидной'структуры.
3; Новизна- метода оценки рисков^ заключается: в; синтезе модифицированного метода, многомерного шкалирования, т адаптированного и модифицированного метода логико-вероятностного моделирования- (ЛВ-моделиро'вания), с формированием .базы- знаний (БЗ); отражающей"субъективное кредитное; поведение заемщика, что, позволяет оценить риски на; основании оценки ' субъективного кредитного поведения . путем расчета рангового коэффициента- корреляции Спирмена и/или интервальной оценки? с введением коэффициента репрезентативности выборки в зависимости от стадии внедрения
исппр.
4. Новизна алгоритма интеллектуальной; поддержки принятия; решений заключается- в реализации нового метода с применением разработанной, продукционной БП древовидной структуры, в которой заложены также правила ситуационного; управления системой оценки, рисков; Алгоритм отличает, наличие возможности приобретения, знаний и построения актуальной: БЗ, отражающей субъективное кредитное поведение заемщика, с: осуществлением обратной связи в целях актуализации анкеты КЗ, предопределяющей БЗ.
13 Практическая ценность и внедрение результатов
Практическая значимость диссертационного исследования заключается в повышении эффективности оценки рисков как главной составляющей эффективной работы системы розничного кредитования за счет повышения эффективности самого процесса классификации КЗ, а также сокращения количества данных, требующих документального подтверждения финансовой состоятельности соискателя, сокращения доли участия кредитного инспектора в процессе оценки риска, возможности не хранить кредитную историю КЗ после погашения кредита, т.к. это теряет смысл для ее кражи в корыстных целях или мошенничества, и в возможности выявлять с большой долей вероятности случаи мошенничества. ИСГТПР, разработанная на базе предложенных метода и алгоритмов, интегрируется с принятой системой оценки рисков на основе оценки платежеспособности соискателя кредита, поддерживает адаптацию и модернизацию системы оценки рисков с учетом кредитной политики, а также направленности ее использования.
Результаты работы апробированы и приняты к использованию в банках при разработке программы оказания исследуемого вида услуг, что подтверждено актами, а также результаты внедрены в учебном процессе ГОУ «СибАДИ».
Апробация работы и публикации
Основные положения работы докладывались и обсуждались на 8-й Международной научно-практической конференции в СПбГГТУ «Финансовые проблемы РФ и пути их решения: теория и практика» (Санкт-Петербург, 2007), на II Всероссийской научно-практической конференции студентов, аспирантов и молодых ученых в СибАДИ (Омск, 2007), на Межрегиональной практической конференции «Безопасность и банковский бизнес» (Омск, 2007), на IX Международной научно-технической конференции в СПбГПУ «Компьютерное моделирование 2008» (Санкт-Петербург, 2008), на научно-практической конференции «Инновационные технологии в банковской деятельности» (Омск, 2008).
14 По теме диссертации опубликовано 14 работ: 9 статей, в том числе 3 статьи в журналах, рекомендованных ВАК, 5 докладов на конференциях.
Структура работы
Диссертационная работа изложена на 196 страницах машинописного текста и включает в себя введение, четыре главы основного материала, заключение, библиографический список из 176 наименований, приложения на 46 страницах.
