<<
>>

6.1. Анализ программного обеспечения, используемого банками для принятия решения о выдаче кредита физическому лицу

Для анализа в работе использованы публикации [16, 90,132, 135, 149, 158], а также для более детального изучения, информация с сайтов разработчиков рассматриваемых программных продуктов [79.

87, 160, 163, 165, 174]. Вопросы адресовались ведущим кредитным учреждениям, занимающимся розничным кредитованием. Результаты анализа приведены в табл. 6.1.

Таблица 6.1

Используемое скоринговое программное обеспечение

Программное обеспечение (ПО) Доля от общего количества полученных ответов, %
Собственная независимая система (коэффициентный метод) 15,9
Специализированное коммерческое ПО 11
MS Excel(коэффициентный метод) 10,4
Собственная разработка на базе АБС (коэффициентный метод) 7,3
Собственная разработка на базе других систем автоматизации (коэффициентный метод) 6,1
Собственная разработка (без уточнения               платформы разработки) (коэффициентный метод) 0,6
Затруднились ответить 48,8

В качестве респондентов выступали руководители и сотрудники отделов и управлений по кредитованию физических лиц, а также специалисты банковских подразделений автоматизации. Приведенные данные в табл. 6.1 показывают, что основным методом принятия решений для выдачи кредита является коэффициентный метод и  большая часть банков, работающая в секторе розничного кредитования, использует MS Excel или его аналоги.

В табл. 6.2 обобщена информация о скоринговых системах, представленных на российском рынке.

Таблица 6.2

Скоринговые системы, представленные на российском  рынке

Программный продукт Компания-разработчик

(дистрибьютор интегратор)

Основание для принятия решений Применение
1 2 3 4
Credit Scoring Solution

SAS Технология «data mining» на основе классической анкеты заёмщика,

стандарт ЦБ

Находится в промышленной эксплуатации:

Райффайзен Банк (Австрия);

Никойл Банк;

Банк Ренессанс; Капитал;

Дельта-Банк;

Московский Международный Банк.

Автоматизированная система РОСНО по предоставлению предстраховой экспертизы

(терминальная часть   этого продукта известна как АРМ «Клиент»)

Страховая компания РОСНО

Модели скоринга, основанные на методах математической  статистики и психологической оценке личности анкетируемого

(продукт обеспечивает страховую защиту с использованием системы скоринга)

Банк «ЦентроКредит»; Инвестсбербанк;

(алгоритмы анализа и сама модель скоринга в данном продукте остаются закрытыми для банка); Global Payments Credit Services (одно из первых российских бюро КИ.

Окончание табл. 6.2

1 2 3 4
EGAR Application Scoring

EGAR Behavior amp; Collection Scoring

EGAR Technology Технология «data mining» на основе классической анкеты заёмщика (входит в состав системы EGAR Loans по организации и автоматизации всего бизнес-процесса кредитования),

учтён стандарт ЦБ, Базель-2

Находится в промышленной эксплуатации:

Альфа-Банк;

Сбербанк России;

Инвестиционная группа «КапиталЪ»;

АКБ «Промсвязьбaнк»;   Банк "Северная казна»;   ОАО «Тюменьэнергобанк»;

АБ «Газпромбанк»;  Балтийский

Банк.АКБ «Московский Банк Реконструкции и Развития».

dm-Score «Аналитические технологии для бизнеса» SnowCactus (Аналитические технологии для бизнеса) Технология «data mining» на основе классической анкеты заёмщика На момент проводимого анализа информации о применении нет
Система ведения информации о клиентах и расчетах кредитных рисков «Лаборатория НТР» Технологии «data mining» на основе классической анкеты заёмщика На момент проводимого анализа информации о применении нет
Deductor: Loans

Base Group Labs Технология «data mining» на основе классической анкеты заёмщика На момент проводимого анализа информации о применении нет
Scorto Credit Decision Scorto Технология «data mining» на основе классической анкеты заёмщика, а также заявлен программный продукт для скоринга с учетом социальных и психологических аспектов На момент проводимого анализа информации о применении нет

Анализ представленного ПО дает право предположить, что оценка рисков розничного кредитования происходит на основании оценки платежеспособности соискателя и достаточно трудно сделать достоверные выводы о применении скоринга с учетом социальных и психологических аспектов, несмотря на заявление наличия таких модулей у разработчиков скоринговых карт.

Как правило, анкеты заявленных банков содержат лишь классический набор вопросов и не содержат вопросов, отражающих аспекты социальной психологии.

Таким образом, вопрос разработки скоринговой системы по принципу оценки рисков на основе оценки кредитоспособности соискателя остается актуальным. При этом необходимо использовать более прозрачные для аналитиков и кредитных инспекторов методы оценки рисков, необходимо предоставлять возможность адаптации и модернизации скоринговых моделей силами самого банка с учетом его кредитной политики.

<< | >>
Источник: Андиева Е.Ю., Семенова И.И.. Поддержка принятия решений в системе кредитования: монография. Омск: СибАДИ,2010. 168 с.. 2010

Еще по теме 6.1. Анализ программного обеспечения, используемого банками для принятия решения о выдаче кредита физическому лицу:

  1. Прикладное программное обеспечение для комплексного решения управленческих задач в коммерческой деятельности
  2. Программное обеспечение финансовых решений
  3. 1.2.3. Показатели экономического анализа, используемые в финансовом менеджменте для подготовки управленческих решений.
  4. Выбор программного обеспечения для комплексной автоматизации торгово-технологических процессов
  5. Основные тенденции рынка связанных кредитных нот, используемых российскими компаниями и банками для привлечения международного финансирования.
  6. Экскурс: понимание процесса принятия решения на финансовых рынках От объективных цен к психологическим теориям принятия решений
  7. Разработка программно-методического обеспечения для автомати­зации оформления интеллектуальной собственности
  8. Вопрос 90. Сущность процесса принятия управленческих решений. Модели и методы принятия решений
  9. Принятие решения о предоставлении кредита. Страхование дебиторской задолженности
  10. Принятие решения о предоставлении кредита.
  11. Место и роль экономического анализа в управлении организацией. Результаты анализа как база обоснования и принятия управленческих решений.
  12. Кредиты для физических лиц.
  13. Принятие решения, реализация, анализ результата.
  14. 9.1. Финансовый анализ как база принятия управленческих решений
  15. Глава 6. Разработка программного обеспечения ИСППР и анализ эффективности разработанного метода и алгоритмов
  16. 2. Регистры бухгалтерского учета, используемые для учета расчетов по принятым обязательствам