Место кредитного скоринга в системе управления кредитными рисками

Материалы » Скоринговый метод управления кредитными рисками » Место кредитного скоринга в системе управления кредитными рисками

Страница 3

Вот некоторые требования Базель II, которым должна удовлетворять система кредитного скоринга:

1. Система должна качественно локализовывать риски: 7 категорий рейтинга для «хороших» заемщиков, 1 категория для заемщиков в дефолте

2. В системе должно быть предусмотрено централизованное хранение всей информации

3. Скоринговая система должна иметь возможность эволюции по мере накопления данных: от консервативной экспертной до автоматизированной статистической.

4. Система должна обеспечить возможность контроля и оценки, как комплексных показателей, так и данных по каждому заемщику в любой момент времени

5. Система должна обладать единой системой документирования процесса построения скоринговых моделей

6. Система должна предоставлять возможность корректировки модели, как по всему портфелю, так и по высокорисковым диапазонам отдельно, с минимальной частотой 1 раз в год[7].

Требования рынка к функциональным возможностям системы кредитного скоринга.

1. Централизованность.

Одна скоринговая система должна работать одновременно во всех отделениях банка, его филиалах и других удаленных точках по предоставлению кредитов. Простейшие скоринговые решения, в частности, реализованные на основе Microsoft Office Excel, такой возможностью не обладают. А между тем, только в том случае, если система соответствует этому требованию, появляется возможность осуществлять качественный и полноценный контроль над деятельностью, как отдельных сотрудников, так и над всей кредитной политикой банка.

2. Построение моделей.Одной из важнейших функций является создание скоринговых моделей. Особенно важно, чтобы была возможность централизованной интеграции в работу вновь созданных моделей в кратчайшие сроки. Для этих целей используются специализированные приложения, которые позволяют создавать различные модели оценки заемщиков, начиная от простых бальных и заканчивая кластерным анализом, деревьями решений и нейросетями.

3. Создание стратегий анализа заемщиков

. Развитие кредитного скоринга на сегодняшних крайне динамичных рынках показывает, что одних лишь скоринговых моделей становится недостаточно для принятия решения по некоторым кредитам. Самые «хорошие» и самые «плохие» заемщики видны практически невооруженным глазом. Но большая часть кредитных заявок поступает от заемщиков, для которых «прямолинейное» применение скоринговых моделей не даст качественного результата, т.е. не будет достигнуто качественное разделение на «хороших» и «плохих» заемщиков. Выходом из подобной ситуации может стать построение стратегии принятия решений, где оценка скоринговой моделью, сегментация и т.п. – это лишь элементы единого цикла – принятия решения по кредитной заявке

.

4. Работа с информацией из внешних источников

. Важно, чтобы система позволяла в автоматическом режиме использовать черные списки, информацию из кредитных бюро, свои локальные базы данных и др. источники информации, позволяя Банку тем самым принимать наиболее объективные решения за кратчайшие сроки[8].

5. Управление правилами кредитной политики

. В случае если используются недостаточно качественные скоринговые модели или они вообще отсутствуют как таковые, система кредитного скоринга должна обладать возможностью простого создания и управления правилами кредитной политики, т.е. созданием систем бонусов/штрафов для оценки потенциального заемщика. Кредитный аналитик или риск-менеджер банка, задавая правила кредитной политики, получает возможность уточнить систему формирования рейтинга заемщика, т.е. одни правила-условия могут увеличивать рейтинг, другие уменьшать и т.п.

6. Ролевое принятие решений

. Когда решение скоринговой системы по кредитной заявке неоднозначно, то на первый план выходит возможность создания и управление правилами распределения заявок для кредитных специалистов с учетом их прав и полномочий. То есть, определяется, какому специалисту, какого уровня должна отправляться та или иная заявка на рассмотрение. «Уровней» специалистов может быть много, начиная с сотрудника экономической безопасности и заканчивая кредитными экспертами. Причем задание подобных правил распределения заявок должно быть максимально простым и доступным для риск-менеджеров и кредитных аналитиков и не требовать специальных знаний[9].

7. Настройка интерпретации скорингового рейтинга

Страницы: 1 2 3 4

Другие материалы:

Обзор рынка ПИФов за 2009 г.
За III квартал 2009 года лучшим по доходности стал ПИФ акций "СТОИК - Металлургия и машиностроение" Он принес своим пайщикам доход в 57,43% и почти 165% с начала года, по доходности инвестиций в тот же ПИФ за год - с октября 2008 года по октябрь 2009 года - остается отрицательной (-2,52%) ...

Валютный дилинг как способ получения прибыли
Наиболее распространенным вариантом работы на рынке forex для конечных инвесторов является работа через брокерскую компанию или подраздел банка, который выполняет ее функции. Брокерская компания выполняет заявку, покупая или продавая необходимый актив. Инвестор, вступая в договорные отношения с бро ...

Анализ операций с государственными ценными бумагами
Рассмотрим структуру операций, совершаемых ООО «Региональный фондовый центр, на рынке ценных бумаг в 2006 - 2008 годах, выделив при этом операции с государственными ценными бумагами (государственными облигациями. Таблица 2-15 - Динамика операций с ценными бумагами, проценты Операции с ценными бумаг ...

Навигация

Copyright © 2019 - All Rights Reserved - www.hugebank.ru