Введение

        Успешность решений о выдаче кредита - в основном находится под влиянием двух факторов: качество исходных данных (законченность, точность, вероятность) и качество модели принятия решения (для индивидуальных сделок, процесс принятия решения). Наряду с тем что, однако, упомянутый выше фактор - довольно технический, намного более сложен; тем не менее, в значительной степени он зависит от знания и опыта бизнес экспертов и осуществления процесса принятия решения. Эта работа предназначенная для  исследования отношений между широко используемыми моделями кредитного скоринга, и расширением и/или сохранением уровня знаний организации.

Ключевые слова: кредитный скоринг, процесс принятия решения, уровень знаний.

Изменения формализации опыта в предоставлении займов через развитие кредитного скоринга

Практика предоставления займов финансовыми учреждениями выделяет четыре опознаваемых процесса принятия решения:

1.    Когда сделка иницированна:

Должен ли заемщик вообще получить кредит?

При каких условиях заемщик должен получить  какой-нибудь кредит?

2.    В течение жизненного срока сделки:

Требуется ли любое вмешательство в процессе сделки по любой причине: задержка, неуплата, изменения в условиях банка или клиента, и т.д.)?

Если требуется вмешательство в сделку, каким образом должно быть продолжено соглашение (изменено, проценты и\или установленные условия пересматриваются, легальные действия, другое?

Методы кредитного скоринга первоначально использовались, только чтобы найти ответы на первые два вопроса, но в настоящее время новые версии этих моделей – это слияние нескольких дополнительных критериев которые также применяются в более поздних фазах кредитной истории.

В начале, опыт кредитования был передан через вовлечение и сотрудничество а также требовал длительного периода подготовки. В дополнение к возможности оценивать предлагаемые имущественные залоги, это знание базировалось в значительной степени на информации для оценки претендента, работодателя претендента и мнении общества относительно намеченной цели ссуды.

Статья Фишера, изданная в 1936 положила начало 60-ти летней истории кредитного скоринга, в ней исследовалась различимость групп в совокупности позиций, основанной на различных взвешенных характеристиках. Насколько мы знаем, Данхам в 1938 сначала упоминал систему оценки заявок о предоставлении кредита, в которых он использовал пять критериев, следующим образом:

·        занимаемая должность

·        декларация о доходах;

·        финансовый отчет;

·        поручительство или залог;

·        информация о погашении ссуд в других банках.

Данхам утверждал, что важность различных критериев должна быть определена на основе опыта (то есть не применяя никакой статистической методики).

Дюранд в 1941, хотел выяснить какие параметры кредиторы считают важными и какие характеристики являются статистически важными. Он первый использовал дискриминантный анализ, основанный на результатах Фишера. Этим он фактически обеспечил основу для развития теоретической структуры, которая может использоваться, для определения соответствия значению определенного критерия. Он также дал рекомендации для анализа кредитного риска. Поэтому Дюранд может считаться основателем современных систем кредитного скоринга. В его работе 1941 года, он представил скоринговую систему, которая была применима для классификации заемщиков при покупке  подержанных автомобилей. Самые важные параметры его исследования были следующие:

·        Профессия

·        Срок работы на данной должности

·        Срок проживания по текущему адресу

·        Банковские счета, полисы страхования жизни

·        Пол

·        Сумма ежемесячного платежа

Модель Деранда – это первая формализованная версия знаний о займе, полученных из опыта, предоставленного заемными компаниями, мог использоваться как алгоритм принятия решений, без непосредственного вмешательства кредитных экспертов.  В этот период, несколько компаний попытались обобщить знания и опыт экспертов в своего рода рецепте; эти наборы правил принятия решения могут быть расценены как первые кредитные экспертные системы.

Эксперименты, базирующиеся на нескольких параметрах проводились Корднером, Меерсом и Форги и другими, которые уделяли больше внимания финансовым критериям и дисциплине предыдущих выплат как источнику. В 1963 году Меерс и Форги также рекомендовали приложение многомерного дискриминантного анализа к этим параметрам.

В статье изданной в этом же году, Меерс также попробовал получить сведения необходимые для человека принимающего  решение о выдаче кредите. Однако, он не исследовал правильность и дальновидность такого решения.

Мур и Кляйн, первые кто в 1967 написали, каким образом критерии сопоставимы с выполнением долгосрочных обязательств. Этот подход, добавленный к предыдущим критериям принятия решений базировался на психологическом и социологическом понимании  поведения человека и общества.

Массовая популярность кредитных карточек показала, что время, требуемое для одного решения должно было быть увеличено. Это открыло дверь для скоринга, который означал эффективную формализацию информации для кредитора. В конце пятидесятых, возникало все больше компаний,  которые предложили развитие и обслуживание систем кредитного скоринга,  отбора и непрерывного обновления данных, требуемых для этого. Первой в этой области стала компания, безусловно самая большая и уважаемая до настоящего времени - Файр Исаак и Ко., созданная в 1956.  Богесс в 1967 году в статье,  сначала говорил об использование компьютерного оборудования, которое позволяло исследовать большие объемы данных с различных аспектов рассмотрения и пробовать сложные инструментальные средства многомерной статистики, которая привела бы в скором времени к развитию намного более точных моделей.

Поскольку модели скоринга развивались, эволюция массовых продуктов для  оценки займов характеризовалась возрастанием алгоритмизации. Большая часть знаний о кредитах извлечена из базы данных с помощью математических исследований; эти модели составлены из условий - определенных кредитором - и математически генерировали правила и формулы. Это позволяет увеличивать степень автоматизации в процессе принятия решений, что приводит к результату с намного меньшим количеством затраченного времени чем прежде.

В настоящее время, каждый кредитор поддерживает процессы принятия решений операций по кредитованию и контролю предоставления сделок с базами данных и информационными хранилищами. Базы данных и информационные хранилища хранят не только информацию но также и знания. Огромные базы данных, созданные в информационных хранилищах содержат много параметров -   соответствующих мнению экспертов - которые описывают и характеризуют объем доступных баз данных для пользователей. Этот информационный материал включает не только направление определений на данном наборе данных, но также и описание для создания рассматриваемой информации как части собственной культуры компании - специфических знаний, интерпретаций, внутренней терминологии и формулировки понятий, связанных с данной темой.

Наиболее широко используемые методы кредитного скоринга

Теории и методы кредитного скоринга, используемых до настоящего времени, могут быть разделены на две больших группы: 

1.Модели кредитного скоринга  с параметрами:

·        Модель ленейной вероятности

·        Пробит и Логит модели

·        Модели анализа базирующиеся на отборе

·        Нейронные сети

2.Модели кредитного скоринга без параметров:

·        Математическое программирование;

·        Деревья классификации (рекурсивные алгоритмы разбиения);

·        Модель ближайших соседей;

·        Аналитический иерархический процесс ;

·        Экспертные системы.