Материал: 2047

Основной задачей данной системы является принятие решения о выдаче/отказе кредита соискателю, в зависимости от процесса обхода дерева в программном коде реализовано несколько вариантов алгоритма, т.к. при интервальной оценке соискателя в дереве решений выбирается одно из неравенств (4.20), (4.21), (4.22), (4.23).

Поддержка принятия решения осуществляется в соответствии с разработанной продукционной моделью правил, которая имеет древовидную иерархическую структуру. При этом система обращается к БД средств управления, БЗ решенных задач по принятию решений, которая содержит в себе разработанную базу правил: ТБД правила, ТБД деревья правил. Структура полей соответствующих таблиц представлена в табл. П.4.24, П.4.25.

Алгоритм обхода дерева поддержки принятия решения о выдаче кредита с набором управляющих воздействий на интеллектуальную подсистему формирования СПП и подсистему предпочтений в зависимости от ситуаций поддержки принятия решения подробно описан в пятой главе.

Далее, в соответствии с выявленными в ходе работы функциями и ограничениями кредитного инспектора, была разработана схема отражения функций и прав доступа кредитного инспектора в программном обеспечении (рис. 6.5), аналогично разработана схема отражения функций аналитика в программном обеспечении (рис. 6.6). Следует заметить, что одинаковыми правами обладают аналитик – эксперт, принимающий решение при формировании анкеты КЗ и аналитик – риск-менеджер, принимающий управляющее решение системой розничного кредитования в кредитной организации, так как должностные обязанности этих лиц чаще всего совмещены.

120

121

Рис. 6.5. Схема отражения функций и прав доступа кредитного инспектора: 1 – право на запуск процедуры и получение результатов работы процедуры;

2 – право на добавление записи; 3 – право на чтение таблиц; 4 – право на чтение таблиц, добавление записи

Рис. 6.6. Схема отражения функций аналитика в программном обеспечении (начало)

122

6.3. Анализ эффективности разработанного метода и алгоритмов

Анализ эффективности был произведен на основании анализа наиболее существенных критериев эффективности для решения аналогичных задач, исходя из ранее изложенного анализа ПО, анкет и методов оценки рисков розничного кредитования (табл. П.5.1), а так же подхода к оценке эффективности, изложенного в работе [17] и представлен в табл. П.5.1.

Так как в свете предложенной концепции повышения эффективности системы розничного кредитования новым является оценка рисков, связанных с субъективным кредитным поведением, для оценки эффективности разработанного метода и алгоритмов, реализующих его, принято условие оценки правильности принятия решений только на ее основании.

Выполнено несколько экспериментов по оценке соискателей – их классификации (по качественному признаку – «хороший» или «плохой») и правильности принятия решений о возможности выдачи кредита. Для этого общую базу данных КЗ разделили на две выборки: обучающая выборка для формирования шаблона-маски, на основании которого принимается решение о возможности выдачи кредита, и экспериментальная выборка, данные которой при формировании шаблона не участвовали, т.е. экспериментальная выборка играет роль соискателей. Принятие решений осуществлено двумя рассмотренными ранее методами.

В результате реализации метода на основе расчета рангового коэффициента корреляции Спирмена между типовым профилем m-ной группы и индивидуальным профилем s-го соискателя получили результаты, представленные в табл. 6.3. Следует учесть, что результаты получены при уровне статистической значимости p=0,05 и p=0,01. Правильность прогнозов составила 82 %. Это позволяет использовать данный метод при принятии решений о выдачи кредита соискателю.

Результаты эксперимента, реализующего метод принятия решения на основании интервальной оценки, представлены в табл. 6.4. Следует учесть, что результаты получены при значениях риска невозврата 5 % и 10 % (вернет кредит при R=0,05 и R=0,1 соответственно), а также при значениях риска невозврата 90 % и 95 % (не вернет кредит при R=0,1 и R=0,05 соответственно). Правильность прогнозов со-

124