Автоматизація процесу оцінки кредитоспроможності позичальника

Размещено на http://www.allbest.ru/

В умовах перехідної економіки комерційні банки відіграють важливу роль, виконуючи функцію по перерозподілу грошових коштів. Саме в цей час банкам необхідно кредитувати реальний сектор економіки, щоб економічне зростання в Україні відбувалося більш високими темпами.

2. Низький рівень реального попиту на банківський кредит. Реальним є попит кредитоспроможних підприємств, які прагнуть не лише одержати кредити, але й у змозі своєчасно їх повернути і сплатити проценти за їх користування.

3. В Україні немає передумов для нарощування обсягів кредитування, комерційні банки змушені утримувати процентні ставки на високому рівні. На процентну ставку впливає високий рівень інфляції, що веде до дорожнечі у сфері залучення ресурсів. Треба також відзначити, що є і позитивні моменти, такі, як зменшення облікової ставки НБУ. Найвідчутніше ж тисне ризикованість кредитних операцій.

Отже, ситуація, що склалася на кредитному ринку, є дуже непростою. Підприємствам обійтися без кредитів дуже важко, ризики неплатежів по позиках дуже високі. Саме тому питання вибору правильної оцінки кредитоспроможності набуває великої актуальності. Робота по вибору найбільш оптимальної методики спрямована на аналіз існуючих методик оцінки кредитоспроможності і пошук нових, більш досконалих і менш ризикових.

Кредитний ризик - одна з найбільш серйозних проблем, з якими зіштовхується комерційний банк. Проблема керування кредитним ризиком, особливо в умовах низької інфляції і високої конкуренції, має особливо важливе значення.

Проблема оцінки кредитоспроможності потенційного позичальника залишається відкритої через відсутність універсального методу рішення задач такого класу, що є основним гальмом для практичного зниження кредитного ризику. Саме той факт, що використовувані дотепер методи не змогли забезпечити рішення цієї проблеми, змушує шукати нетрадиційні шляхи її вирішення. Один з них -- створення інтелектуальних експертних систем (ІЕС). ІЕС призначена для використання в кредитній роботі комерційного банку як система прогнозу і підтримки прийняття рішень при розгляді кожної окремої позичкової операції з метою керування кредитним ризиком.

При постановці задачі група розробників виходила з тих цілей, задач і проблем, що ставить і вирішує банк у процесі кредитної роботи, а саме:

* при розгляді кожної кредитної заявки основною метою для банку є регулювання проблеми „прибутковість -- ризик”;

* ключові питання, що повинен вирішити банк у процесі кредитування:

* прийняти рішення -- видати або не видати кредит;

* забезпечити зворотність виданого кредиту.

Причому ці питання повинні вирішуватися в комплексі: діяльність банку не може обмежуватися тільки ухваленням рішення про видачу кредиту, тому що головне все-таки -- не видати гроші, а одержати їх назад; з іншого боку -- немає більш невдячної і до того ж дорогої роботи, чим намагатися повернути початково безнадійний кредит;

* основна проблема, що стоїть перед банком у процесі кредитування -- керування кредитним ризиком.

* з якими цілями і яким чином банк керує кредитним ризиком?

Керування кредитним ризиком відбувається на двох рівнях і переслідує різні цілі:

* у процесі ухвалення рішення про доцільність видачі позички -- повинне бути націлене на контроль системи (мається на увазі вся діяльність банку) з погляду мінімізації сукупних збитків і неприпустимості їхнього переходу тієї грані, за якої ризик ліквідності і ризик банкрутства банку перевищують припустимі норми. Таким чином, на цьому рівні регулюється дилема „прибутковість -- ризик”;

* у процесі контролю за уже виданою позичкою -- повинне бути націлене на максимізацію доходів банку шляхом досягнення запланованої прибутковості від кожної виданої позички.

Основні способи зниження кредитного ризику

1) На стадії ухвалення рішення про доцільність позички:

* ретельний відбір потенційних позичальників на основі попереднього аналізу їхньої кредитоспроможності;

* страхування ризиків (хеджування).

2) На стадії контролю за виданою позичкою:

* прогноз імовірності порушення позичальником тих або інших умов кредитного договору (іншими словами, прогноз зміни поточної кредитоспроможності позичальника в порівнянні з первісною в гірший бік);

* своєчасне прийняття контрзаходів для захисту інтересів банку.

Таким чином, при розробці ІЕС був обраний комплексний підхід до рішення задачі керування кредитним ризиком, що припускає використання ІЕС на всіх етапах кредитної угоди: починаючи від розгляду кредитної заявки й ухвалення рішення про доцільність видачі кредиту аж до закінчення кредитної угоди, включаючи етап контролю за поверненням кредиту.

Використовуючи принцип комплексного підходу до проблеми керування кредитним ризиком при розгляді кожної конкретної кредитної операції, ІЕС розроблялася таким чином, щоб вона могла вирішувати наступні класи задач:

1) На стадії ухвалення рішення про доцільність позички:

* аналіз первісної кредитоспроможності потенційного позичальника на основі первинної інформації про нього (де під первинною розуміється інформація, надана позичальником при звертанні в банк: кредитна заявка плюс усі документи і фінансові звіти, що служать обґрунтуванням прохання про надання позички, а також будь-яка інша інформація, доступна банку з інших джерел). Рішення пропонується видавати у виді прогнозу результату кредитної угоди з віднесенням потенційного позичальника до одному з класів кредитоспроможності. Принциповим достоїнством і новизною тут є той факт, що клас кредитоспроможності може вказувати не тільки ступінь імовірності повернення позички, але і те, яким образом цей результат буде досягнутий (це можливо завдяки добре продуманої класифікації категорії позичок у залежності від якісної оцінки кінцевого результату). Рішення по кожній операції виводиться разом з числовим значенням, що характеризує його надійність у діапазоні від 0 до 1. Ця міра є необхідною через те, що при рішенні подібних задач завжди залишається непереборний ризик помилки ухвалення рішення.

Використовуючи цю інформацію й у залежності від свого фінансового становища, банк може приймати рішення про ступінь допустимості для себе ризику по кожній конкретній угоді. Якщо угода не грозить похитнути фінансове становище банку, і банк хоче постаратися підвищити свою прибутковість, він може в такій ситуації дозволити собі позичку з більш високим ступенем ризику. Якщо фінансове становище банку не дозволяє цього, він буде намагатися надавати позички, що відносяться до категорії менш ризикованих. Саме в такий спосіб банк буде регулювати проблему „прибутковість -- ризик” на стадії ухвалення рішення про доцільність видачі позички. Основний критерій прийняття цього рішення -- фінансова стійкість банку. При цьому норма прибутковості окремої операції обмежується припустимим макроризиком від всіх операцій;

* коректування банком умов позички з метою розробити оптимальні умови кредитного договору. Рішення цієї задачі досягається завдяки можливості „програти” різні варіанти умов передбачуваної кредитної угоди і побачити прогноз результату в кожному з розглянутих варіантів. Маючи таку можливість, банк розробляє і пропонує клієнту той вид кредиту і ті умови погашення, що найбільшою мірою відповідають характеру угоди, що лежить в основі позики. Пропозиції банку при цьому можуть істотно відрізнятися від тих умов, що утримувалися в заявці клієнта.

* підтримка ухвалення рішення про способи хеджування кредитного ризику (класифікаційна прогнозна оцінка результату передбачуваної позички може бути непрямою підказкою про хеджування кредитного ризику).

2) На стадії контролю за виданою позичкою:

* прогноз зміни кредитоспроможності позичальника в ході кредитної угоди на основі вторинної інформації про позичальника, де під вторинною розуміється інформація, надана позичальником у банк в обговореному порядку протягом усієї кредитної угоди (про погіршення кредитоспроможності можна судити по факту переходу прогнозного результату позички в іншу категорію, що характеризується більшим ступенем ризику);

* підтримка при ухваленні рішення про заходи для запобігання кризових ситуацій (здійснюється на основі результатів попереднього досвіду).

* ЕС здійснює рейтинг інформативності ознак, завдяки чому можна формувати кредитну заявку оптимальним чином (у формі заявки передбачено резервні поля для додавання в разі потреби нових вхідних параметрів).

* ЕС формує оптимальний склад експертної групи для аналізу і супроводу кожної кредитної операції.

Інтелектуальна експертна система обробки, аналізу інформації, підтримки прийняття рішень побудована на базі оригінальної нейроподібної мережі (НМ), що володіє визначеними перевагами в порівнянні з іншими НМ. НМ є аналогом інтуїтивного апарата мислення, що дозволяє накопичувати „життєвий досвід” (навчатися) і на підставі цього досвіду приймати рішення про події, що відбуваються, тобто класифікувати їх і здійснювати прогноз наслідків.

Пропонована система володіє перевагами, що характерні для інших систем, побудованих на базі НМ, а саме:

* можливість ухвалення рішення у випадку недостатності вихідних даних на підставі попереднього досвіду роботи;

* можливість самонавчання, використовуючи при цьому інформацію про правильні і помилкові рішення існуючих методик, експертів і своїх власних рішень;

* можливість обліку факторів, що не можуть бути враховані стандартними методиками в силу своєї специфіки;

* можливість гнучкого реагування на зміну економічної, політичної й іншої ситуації на відміну від стандартних методик, що жорстко побудовані на визначені конкретні умови.

Крім того, НМ володіє переліком істотних відмінностей:

* вимоги до обсягу пам'яті і до швидкодії апаратного забезпечення знижені за рахунок використання нестандартного математичного апарата. У створеної НМ подібні вимоги знижені на порядок за рахунок заміни операцій множення вагових коефіцієнтів на елементи вхідного вектора з подальшим підсумовуванням і порівнянням із граничним значенням операцій підсумовування бінарних величин («0» і «1»);

* як вхідні параметри можуть виступати не тільки однорідні величини (наприклад, числові дані), але і найрізноманітніші параметри (наприклад, факти, зовнішні ознаки і т.д.), а також думки експертів. При цьому допускається можливість протиріччя як думок експертів, так і інших нечітких значень параметрів без завдання функції приналежності (формується при навчанні), що не дозволяє реалізувати жоден з відомих методів, включаючи Парето й антагоністичних ігор, у межах розумного часу і ресурсів сучасних технологій;

* НМ у процесі аналізу визначає ступінь інформативності кожного з параметрів, у результаті роботи з вхідним набором можуть бути виключені неінформативні параметри і додані нові, чим обумовлюється оптимальність набору вхідних параметрів;

* рейтинговий аналіз може бути зроблений і у відношенні експертів, думки яких є вхідними параметрами для НМ, у результаті чого може бути сформована група з найбільш компетентних експертів, при цьому неважливо, працює експерт на користь підприємства або проти, головне, щоб експерт не залишався байдужним;

* НМ надає можливість перерозподілити ризик, який не можна усунути, що залишається при прогнозі. Наприклад, якщо підприємство не схильне ризикувати у своїй діяльності, існує можливість простого настроювання НМ для прийняття „обережних” рішень; або ж навпаки -- для прийняття „сміливих” рішень.

Область застосування НМ:

Областю, що рекомендується, до застосування є:

* банківська і біржова діяльності, керування фінансовими операціями, прогнозування ризику фінансових операцій, наприклад:

* аналіз кредитоспроможності клієнта;

* прогноз результату позичкових операцій;

* пророкування ситуації на фондовому ринку;

* страхові операції;

* дисконтні операції;

* інститути суспільного, економічного керування;

* інші області (виробництво, медицина й ін.).

Вимоги до вхідних параметрів:

1) Для пропонованої НМ не важливо які і скільки вхідних параметрів надходять на вхід. Вимоги до розміру вхідної інформації визначаються ресурсами апаратного забезпечення.

2) Експертна система працює, за бажанням Замовника, у двох варіантах:

* незалежно від методик, застосовуваних у даній фінансовій установі;

* с обліком як первинних даних, так і рішень використовуваної установою методики.

Варіанти видачі рішень: рішення може вироблятися як у двукласовому варіанті („так” і „ні”), так і багатокласовому.

Можливості ЕС:

* при прийомі дискретних сигналів по каналах зв'язку -- зниження помилок на 30%;

* розпізнавання заголовків статей у довільних текстах з імовірністю 0.99

Захист доступу до конфіденційної інформації може бути реалізований як на етапі впровадження ЕС, так і на етапі її експлуатації в конкретній установі.

На етапі проведення робіт із упровадження ЕС у конкретну кредитну установу, включаючи етап „навчання” ЕС, захист доступу до будь-якої інформації, що представляє комерційну таємницю, може забезпечуватися за рахунок того, що банк надає розроблювачу необхідну інформацію в кодованому виді, тому що експертній системі в процесі навчання абсолютно все рівно в якій формі представлена інформація. Після запровадження ЕС, у процесі її експлуатації, інформація використовується в звичній для банку формі.

На етапі експлуатації ЕС захист інформації забезпечується розмежуванням доступу до окремих блоків інформації для різних категорій користувачів, наприклад:

* на етапі звертання клієнта в банк оператору надається можливість ввести в базу заявок банку на видачу кредиту заявку чергового клієнта. У цьому режимі інші функції програми й інша інформація з бази заявок банку недоступні;

* на етапі експрес-аналізу кредитної заявки, коректування умов позички і здійснення інших функцій по супроводу кредитної угоди співробітникам банку надається можливість працювати як з окремою заявкою, так і з усіма заявками, що маються в базі (у тому числі інформація доступна з будь-якого вузла розподіленої бази даних);

* функції експертизи програми доступні тільки керівництву банку; вони дозволяють проконтролювати рейтинги експертів і ознак, використовуваних у прийнятої банком формі заявки на видачу кредиту. При цьому керівництво, виходячи з інтересів банку, може визначити режим ротації експертів і ознак кредитних заявок.

Настроювання ІЕС на вимоги конкретного споживача:

Для впровадження ЕС у конкретну кредитну установу необхідно:

* узгодження зі споживачем формату використовуваних ним баз даних;

* узгодження і настроювання інтерфейсу користувача відповідно до вимог споживача;

* первісне настроювання і навчання нейромережі ЕС по частині бази даних споживача.

ІЕС працює в паралельному режимі з традиційно застосовуваною технологією кредитної роботи в кожному конкретному банку, ні в якому разі не заміняючи її, а лише будучи ще одним інструментом досягнення поставлених цілей. Якщо в процесі експлуатації ЕС буде показувати високі результати в порівнянні з традиційно використовуваними методами, вона стане високоефективним засобом, що дає великі переваги від його використання. Це особливо актуально в умовах недостатньої кількості досвідчених і висококваліфікованих експертів.

Одним з методів оцінки ефективності роботи ЕС може бути метод ковзного контролю, що полягає в наступному. За домовленістю з банком може бути узята деяка вибірка вже реалізованих кредитних операцій. Половина цієї вибірки буде використана в якості навчається для ЕС, як це було сказано, а друга половина -- у якості контрольної. Кількість правильних рішень, виданих ЕС на підставі аналізу вхідних параметрів контрольної вибірки, буде оцінкою її вірогідності, що характеризує якість її роботи.

Перш ніж ЕС зможе самостійно працювати, вона повинна пройти етап „навчання”, тобто в неї повинна бути введена як вихідна інформація, так і остаточний результат по кожній кредитній операції. При цьому вихідна інформація вводиться в тому вигляді, у якому це прийнято в кожному конкретному банку (включаючи обсяг та структуру вхідної інформації, а також застосовувані методики аналізу і думки експертів). Чим більше навчальна вибірка, тим краще навчаться ІЕС і тим більше якісні рішення вона зможе надалі приймати. У процесі такої роботи відбувається самонастроювання ЕС (виявляються найбільш значимі фактори і їхні взаємозв'язки, відбувається перерахунок вагових коефіцієнтів і т.д.).

Після первісного етапу навчання ЕС стає „розумною”. Тепер вона готова до самостійної роботи. На цьому етапі вона в стані виконувати ті функції, що на неї покладені.

Одним з методів оцінки ефективності роботи ЕС може бути метод ковзного контролю, що полягає в наступному. За домовленістю з банком може бути взята деяка вибірка кредитних операцій, що вже відбулися. Половина цієї вибірки буде використана в якості навчається для ЕС, як це було вказано, а друга половина -- у якості контрольної. Кількість правильних рішень, виданих ЕС на підставі аналізу вхідних параметрів контрольної вибірки, буде оцінкою її вірогідності, що характеризує якість її роботи.

ІЕС працює в паралельному режимі з традиційно застосовуваною технологією кредитної роботи в кожному конкретному банку, ні в якому разі не заміняючи її, а лише будучи ще одним інструментом досягнення поставлених цілей. Якщо в процесі експлуатації ЕС буде показувати високі результати в порівнянні з традиційно використовуваними методами, вона стане високоефективним засобом, що дає великі переваги від його використання. Це особливо актуально в умовах недостатньої кількості досвідчених і висококваліфікованих експертів.

Размещено на Allbest.ru