71
Система управления кредитными рисками Сбербанка России давно
подтвердила свою эффективность. Она отвечает современным требованиям
рынка кредитования и контроля финансовых рисков. В соответствии с
мировыми стандартами банк усиливает свой внутренний контроль при оценках
кредитного, операционного, рыночного и рисках достаточности капитала.
Эффективная оценка кредитоспособности частных лиц позволит банкам
решить главную проблему потребительского кредитования – неизбежность
высокой кредитной ставки. Повсеместное внедрение методики балльной
скоринговой оценки позволяет составить о заемщике лишь приблизительное
представление, потому банки и не рискуют снижать ставки. Банковской
рознице нужны более тонкие и точные механизмы оценки. И рынок уже
предлагает целый арсенал методик: нейронные сети, генетические алгоритмы,
методы правдоподобных рассуждений и др.
В целях построения модели сначала производится выборка клиентов
кредитной организации, о которых уже известно, хорошими заемщиками они
себя зарекомендовали или нет, иногда такая выборка называется «обучающей».
Выборка подразделяется на две группы: «хорошие» и «плохие» риски. Таким
образом, скоринг представляет собой классификационную задачу, где исходя из
имеющейся информации необходимо получить функцию, наиболее точно
разделяющее выборку клиентов на «плохих» и «хороших».
Но предварительно необходимо преобразовать имеющуюся информацию
в форму, поддающуюся анализу. Существует два основных подхода, которые
пригодны для работы как с количественными, так и с качественными
характеристиками:
1. Преобразовать каждый признак в отдельную двоичную переменную.
Этот подход неудобен в том плане, что приводит к большому количеству
переменных, хотя он не навязывает никаких дополнительных отношений
между зависимой и независимыми переменными.
2. Преобразовать каждую характеристику в переменную, которая
будет принимать значения, соответствующие отношению числа «плохих»