Разработка скоринговых моделей силами банка: Scorto™ Model Maestro

Разработка скоринговых моделей силами банка: Scorto™ Model Maestro Scorto™ Model Maestro является полнофункциональным аналитическим приложением для разработки скоринговых моделей(карт) и анализа кредитного портфеля. Приложение предоставляет широкую функциональность и удобные в пользовании профессиональные скоринговые инструменты.

В качестве исходного материала для создания скоринговых моделей используется разнообразная информация о прошлых клиентах, на основе которой, с помощью различных статистических и нестатистических методов классификации, делается прогноз о кредитоспособности будущих заемщиков. На базе созданных скоринговых моделей предоставляется возможность разработать стратегии принятия решений для каждого кредитного продукта индивидуально. В результате максимально повышается точность оценки заемщиков, снижаются риски появления дефолтов и невозвратов, сокращается количество отказов без негативного отражения на качестве кредитного портфеля банка.

Scorto™ Model Maestro включает в себя обширный инструментарий для изучения кредитного портфеля, построения скоринговых моделей различных типов, а так же для статистической оценки и финансового анализа скоринговых моделей.

Основной результат работы Scorto™ Model Maestro — модель оценки заемщика. В дальнейшем она используется как элемент кредитной стратегии или как основной компонент системы принятия решений.

Основные функции Scorto™ Model Maestro:

• анализ, группировка и предварительная обработка данных, необходимых как для разработки скоринговой модели, так и для анализа кредитного портфеля на основе результатов скоринга;
• определение ключевых факторов, которые влияют на кредитоспособность клиента;
• автоматизированная разработка скоринговой модели и оценка ее работы;
• анализ клиентской базы и разделение ее на сегменты с соответствующими индикаторами риска (или другими факторами).

Реализованные в приложении Scorto™ Model Maestro алгоритмы обработки информации позволяют добиться эффективной работы в ситуациях, которые требуют обработки взаимозависимых, “шумных” и нестабильных данных о клиентах, которые часто встречаются в кредитных портфелях розничного бизнеса банков. Широкий спектр средств анализа данных и моделирования дает возможность извлечь максимум информации из скрытых зависимостей и построить эффективную скоринговую модель для любой прикладной задачи.

Использование Scorto™ Model Maestro для различных типов скоринга

Application scoring. Scorto™ Model Maestro позволяет строить аналитические и экспертные скоринговые модели для оценки вероятности возникновения просрочек или дефолта заемщика при принятии решения о предоставлении кредита.

Behavioral scoring. Scorto™ Model Maestro позволяет строить скоринговые карты для оценки поведения заемщика, анализа дисциплины погашения платежей и движения средств на счету с целью прогнозирования вероятности дефолта, повышения эффективности использования кредитного лимита на карточных счетах и других задач, возникающих при работе с клиентом на протяжении срока жизни кредита.

Сollection scoring. Использование моделей деревьев решений, а также механизмов классификации и вероятностной оценки на основе логистической регрессии, дает возможность пользователю Scorto™ Model Maestro построить наиболее эффективный процесс работы с задолженностями по кредитам.

Fraud scoring. Scorto™ Model Maestro позволяет наряду с моделями для Application-скоринга строить скоринговые модели для оценки вероятности мошеннических действий со стороны потенциального заемщика. После того, как скоринговые карты Application-скоринга выдают положительный результат, вероятностные скоринговые модели Fraud-скоринга оценивают вероятность мошенничества в данной кредитной заявке, используя те же аналитические механизмы, но с другой логикой оценки характеристик заемщика.

Инструменты для оценки эффективности скоринговых моделей

На этапе анализа данных система дает возможность изучить внутренние зависимости и распределения набора данных, а также сделать выводы о важности или избыточности характеристик. Используемые методы:

• Зависимости
• Распределение
• Гистограмма
• Паутинная диаграмма
• Карты Кохонена
• Оценка статистической значимости характеристик на основе Information Value и Gain Info

Оценка эффективности и качества скоринговых моделей является неотъемлемым этапом перед началом их использования. Возможность оценить/спрогнозировать изменения кредитного портфеля при использовании скоринговых моделей дает неоспоримые преимущества при планировании как общего поведения банка на рынке кредитования, так и стратегий по отдельным кредитным продуктам и программам.

Scorto™ Model Maestro предоставляет пользователю целый ряд инструментов для всестороннего анализа и оценки разрабатываемых скоринговых моделей:

• Табличные отчеты по работе модели.
• Непараметрические статистики (например, ROC-кривые, кривые Лоренца, кривые Колмогорова-Смирнова, оценка коэффициента Gini).
• Распределения вероятностных характеристик.
• Графики анализа рисков.
• Графики выгод и потерь.
• Графики частот (долей) событий.
• Оценка вероятности дефолта.

В Scorto™ Model Maestro сохраняются проекты построения скоринговых моделей, включающих в себя объединенную информацию, которая была использована в процессе построения.