Николай Михайловский

Любой развитой рынок предполагает наличие потребительского кредита. На постсоветском пространстве значительный уровень недекларируемых доходов в доходах населения с одной стороны, и неуверенность в завтрашнем дне и общая национальная психология с другой длительное время сдерживали развитие потребительского кредитования. Но в последний год в России наблюдается более чем бурное развитие рынка, выход новых игроков, освоение новых рыночных ниш и попытки передела рыночных ниш, занятых банками-первопроходцами. Ситуация наиболее остра в Москве, но в последнее время бурно развивается как в российских регионах, так и в других странах СНГ (напр., Казахстан). Данный доклад рассматривает вопросы автоматизации выдачи потребительских кредитов.

Автоматизация выдачи кредитов

Большинство банков СНГ достаточно давно и эффективно выполняют основную функцию собственно кредитной организации: выдачу кредитов. Естественно, в первую очередь заполняются те рыночные ниши, которые технологически более просты. Такие ниши включают кредитование корпоративных клиентов и автокредитование. Ипотека является областью значимого государственного регулирования и развитие этого рынка определяется в первую очередь законодательным полем. В части же выдачи потребительского кредита кредитные организации сталкиваются с рядом объективных трудностей:

• Непрозрачность расходов клиентов
• Непрозрачность доходов клиентов
• Отсутствие истории взаимоотношений с клиентом
• Отсутствие гарантий доходов клиента на срок кредитования

Для частичной компенсации рисков, связанных с выдачей кредитов банки прибегают к целевому потребительскому кредитованию. Но здесь имеется дополнительная техническая проблема, связанная с необходимостью выдавать кредиты очень быстро - максимум за 15 минут.

Соответственно, если решение о выдаче корпоративного кредита может быть принято кредитным комитетом без особенных средств автоматизации, выдача потребительских кредитов - как револьверных, так и целевых требует обязательной автоматизации принятия решений.

NTR Lab: подход к кредитному скорингу

Основным способом автоматизации принятия решения о выдаче кредитов является кредитный скоринг. Кредитный скоринг: широко применяется с 1966 года для принятие решения о выдаче/невыдаче кредита. Под кредитным скорингом понимается формальный метод принятия решения о выдаче/невыдаче кредита или максимальной сумме выдаваемого кредита. Классические методы кредитного скоринга опираются на кредитную историю.

Ситуация на постсоветском пространстве, как уже упоминалось, состоит в отсутствии не только кредитной истории но, зачастую, и верифицируемых доходов.

Наше решение состоит в создании адаптивных систем кредитного скоринга, опирающихся на демографическую, ситуационную и историческую информацию.

Демографическая информация - это анкетная информация о клиенте.

Ситуационная информация - информация о том за каким кредитом, в какое место и время пришел клиент. В случае револьверного кредитования такая информация отсутствует.

Историческая информация - информация об истории финансовых операций с клиентом. Пока что в большинстве случаев такая информация отсутствует.

С полученной информацией производится два основных действия - проверка информации (мы не хотим выдавать кредит тому, кто нас обманывает) и кредитный скоринг.

Проверка информации включает:

• Проверку информации на полноту и непротиворечивость (в случае необходимости информация уточняется)
• Проверка информации по внешним базам данных. В большинстве случаев банк может получить базы для проверки демографических данных таких, как прописка и владение автотранспортом. Часть этих проверок может быть интегрирована, а часть требовать выгрузки данных и проверки вручную инспектором безопасности.
• Проверка информации на соответствие данных данным других анкет. Такие проверки могут выявить, например, ситуацию, когда жена уже получила кредит, а муж подал заявку на еще один потребительский кредит.

Проверки могут быть достаточно разнообразными и изощренными. Например, в нашей системе реализовано примерно по 50 проверок каждого вида

Для скоринга мы предлагаем использовать нейронную сеть. Свойство универсальной аппроксимации нейронной сети говорит о том, что она работает по крайней мере не хуже любого наперед заданного метода или модели кредитного скоринга. Нейронная сеть обучается на конкретных демографических и ситуационных данных.

Проблема запуска системы

Как и со всякой системой, основанной на системах искусственного интеллекта, с нейронной сетью самое сложное - ее обучение и запуск в эксплуатацию. В начальный момент отсутствует история выдачи кредитов, и вряд ли конкуренты поделятся информацией. Более того, данные разнятся по регионам, и те признаки, которые были важны в одном регионе, могут в другом не работать. Например, в городах-миллионниках работа на крупном промышленном предприятии обычно дает позитивный вклад в кредитоспособность клиента, а в Москве, скорее, наоборот.

Соответственно, мы предлагаем взять сначала как можно больше анкетных и ситуационных данных о клиенте. В дальнейшем те пункты анкеты, которые не влияют на кредитный риск, отбросить.

Начальное обучение нейронной сети производится на основе специально сгенерированной выборки анкет и простой скоринговой модели и экспертных оценок.

Проблема ответственности за результат

Другой проблемой, сопряженной с использованием нейронной сети является некоторая непрозрачность для человеческого понимания принимаемых ею решений. Решение, предлагаемое нами, состоит в:

• Извлечении правил из нейронной сети для понимания факторов, влияющих на кредитные риски и управления ими
• Утверждении и использовании в операционной деятельности дерева решений

NTRScoring

Краткое описание

"NTRScoring" представляет собой модуль управления взаимоотношениями с клиентами интегрированной банковской системы (ИБС) и включающий в себя систему скоринга - расчета кредитного рейтинга, и настраиваемый на основе правил и регламентов, принятых в кредитной организации.

Система реализует отработанный и содержательный бизнес-процесс работы с клиентом в части предоставления им продуктов (как правило, кредитов того или иного вида). Бизнес-процесс может быть настроен на условия в конкретном банке.

Назначение

Управление информацией о клиентах

• создание единой базы данных по клиентам Банка, зарегистрированных в рамках Системы;
• автоматизация процессов регистрации и обработки заявок клиентов Банка на предоставление Продуктов в рамках Системы;
• автоматизация процесса принятия решения о кредитоспособности клиентов на основе процедуры скоринга;
• обеспечение целостности информации по клиентам в Системе;
• накопление кредитной истории клиентов Банка.
• Управление информацией о Продуктах
• автоматизация процедур управления продуктами;
• обеспечение целостности информации по кредитам в Системе;
• получение статистической и аналитической информации по использованию продуктов Банка.

Управление скорингом

• анализ истории предоставления кредитов
• расчет и перерасчет скоринговых коэффициентов

Функции

В части управления клиентами

• регистрация и ведение заявок клиентов на предоставление Продукта;
• выполнение проверок зарегистрированных заявок;
• выполнение расчета кредитного рейтинга клиента (скоринг);
• регистрация и ведение информации о клиентах;
• управление статусами клиентов;
• сбор информации о клиентах от других модулей Системы;
• предоставление информации о клиентах другим модулям Системы;
• регистрация событий, связанных с жизненным циклом клиента.

В части управления продуктами

• регистрация и ведение информации о кредитах;
• регистрация событий, связанных с жизненным циклом кредита;
• управление статусами кредитов;
• сбор информации о кредитах от других модулей Системы;
• предоставление информации о кредитах другим модулям Системы.

Схема бизнес-процессов в части предоставления Продуктов

• регистрация заявок клиентов на предоставление Продуктов (заявка содержит подробную информацию о клиенте);
• уточнение данных клиента;
• предварительная проверка заявок на полноту и достаточность предоставленной информации;
• проверка на наличие информации о клиенте в "черном списке";
• проведение расчета кредитного рейтинга клиента на основании зарегистрированной заявки;
• выполнение проверки информации на внешние условия;
• утверждение заявки кредитным инспектором;
• при необходимости согласование условий предоставления Продукта с клиентом;
• формирование пакета документов для подписания клиентом;
• регистрация клиента в Системе;

Также поддерживаются бизнес-процессы, связанные с жизненным циклом Продуктов. Эти бизнес-процессы зависят от конкретных Продуктов.

Рабочие места

Модуль включает следующие рабочие места:

• рабочее место оператора системы по вводу данных;
• рабочее место оператора скоринга;
• рабочее место инспектора службы безопасности;
• рабочее место кредитного инспектора по предоставлению кредитов;
• рабочее место кредитного инспектора по ведению кредитов;
• рабочее место администратора системы.

Подсистемы

Модуль состоит из следующих подсистем:

• администрирования;
• обработки заявок клиентов;
• скоринга;
• управления информацией о клиентах;
• управления информацией о кредитах;
• обмена с другими модулями банковской системы.

Взаимодействие с другими модулями ИБС

Модуль осуществляет взаимодействие со следующими модулями ИБС:

• Учет
• Центр обработки вызовов;
• Пластиковые карты

Системное ПО

• операционная система сервера баз данных - Sun Solaris, Linux (возможны варианты других систем);
• операционная система автоматизированных рабочих мест - MS Windows NT 4.0 Workstation SP6 и выше;
• СУБД - Oracle Server 7.3.3, 8i, 9i.