Эволюционные особенности развития кредитного скоринга

Обновлено: 28.03.2024

КритерийТиповой подход к скорингуСистема кредитного скорингаПервичная обработка кредитной заявкиОсновывается на экспертных знаниях кредитного специалистаОсновывается на объективной информации из различных источниковПроцесс

Национальные особенности кредитного скоринга

Другие дипломы по предмету

ГЛАВА 1. ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ АСПЕКТЫ КРЕДИТНОГО СКОРИНГА

.1 Понятие кредитного скоринга. История развития

.2 Особенности системы кредитного скоринга в России

.3 Скоринговые системы как средство минимизации кредитного риска

ГЛАВА 2. СИСТЕМА КРЕДИТНОГО СКОРИНГА НА ПРИМЕРЕ ЗАО «ВТБ 24»

.1 Характеристика ЗАО «ВТБ 24»

.2 Применение скоринговой системы в ЗАО «ВТБ 24»

.3 Разработка скоринговых карт как инструмента оценки уровня риска

ГЛАВА 3. ПРОБЛЕМЫ ВНЕДРЕНИЯ СКОРИНГОВОЙ СИСТЕМЫ И ПУТИ ИХ РЕШЕНИЯ

.1 Основные проблемы при внедрении скоринговых систем

.2 Совершенствование банком скоринговой системы в условиях финансового кризиса

СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ

ГЛАВА 1 ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ АСПЕКТЫ КРЕДИТНОГО СКОРИНГА

1.1 Понятие кредитного скоринга. История развития

Повышение доходности кредитных операций непосредственно связано с качеством оценки кредитного риска. В зависимости от классификации клиента по группам риска банк принимает решение, стоит ли выдавать кредит или нет, какой лимит кредитования и проценты следует устанавливать. Для оценки кредитного риска производится анализ кредитоспособности заемщика, под которой в российской банковской практике понимается способность юридического или физического лица полностью и в срок рассчитаться по своим долговым обязательствам. В западной банковской практике кредитоспособность трактуется как желание, соединенное с возможностью своевременно погасить выданное обязательство. Далее будет использоваться термин «кредитоспособность» именно в этом значении. В соответствии с таким определением основная задача скоринга заключается не только в том, чтобы выяснить, в состоянии клиент выплатить кредит или нет, но и степень надежности и обязательности клиента. Иными словами, скоринг оценивает насколько клиент «достоин» кредита. [10, с.98]

Скоринг представляет собой математическую или статистическую модель, с помощью которой на основе кредитной истории «прошлых» клиентов банк пытается определить, насколько велика вероятность, что конкретный потенциальный заемщик вернет кредит в срок. Скоринг, по существу, является методом классификации всей интересующей нас популяции на различные группы, когда нам неизвестна характеристика, которая разделяет эти группы (вернет клиент кредит или нет), на зато известны другие характеристики, связанные с интересующей нас.

В статистике идеи классификации популяции на группы были разработаны Фишером в 1936 г. на примере растений. В 1941 г. Дэвид Дюран впервые применил данную методику к классификации кредитов на «плохие» и «хорошие». По времени это совпало со Второй мировой войной, когда почти все кредитные аналитики были призваны на фронт, и банки столкнулись с необходимостью срочной замены этих специалистов. Банки заставили своих аналитиков перед уходом написать свод правил, которыми следовало руководствоваться при принятии решения о выдаче кредита, чтобы анализ мог проводиться неспециалистами. Это и был как бы прообраз будущих экспертных систем.

В начале 50-х гг. в Сан-Франциско образовалась первая консалтинговая фирма в области скоринга - Fair Issac, которая до сих пор является лидером среди разработчиков скоринговых систем. Но широкое применение скоринга началось с распространением кредитных карточек. При том количестве людей, которые ежедневно обращались за кредитными карточками, банкам ничего другого не оставалось, как автоматизировать процесс принятия решений по выдаче кредита. Однако очень скоро они оценили не только быстроту обработки заявлений на выдачу кредита, но и качество оценки риска. По данным некоторых исследований, после внедрения скоринг-систем уровень безнадежного долга сокращался до 50%.

В 1974 г. в США был принят Закон о предоставлении равных возможностей на получение кредита, который запрещал отказывать в выдаче кредита на основании следующих характеристик: раса, цвет кожи, национальное происхождение, возраст, пол, семейное положение, религия, получение социальных пособий, отстаивание прав потребителей. В Великобритании законодательство допускает использование информации о возрасте и семейном положении, но зато запрещает принимать во внимание какие-либо физические увечья и недостатки (инвалидность). Для кредитных организаций использование скоринговых систем стало доказательством исполнения этих антидискриминационных законов - у компьютера нет предубеждений.

Помимо установления принципов равноправия в области кредитования, кредитное законодательство США, как и Закон о потребительском кредите, принятый в Великобритании в том же 1974 г., имели важное значение для формирования службы кредитных бюро. В таких бюро записывается кредитная история всех людей, когда-либо обращавшихся за ссудой в любую кредитную организацию страны.

В кредитных бюро содержатся следующие виды данных:

lсудебные решения (в случае передачи дел о востребовании задолженности по кредиту в суд);

lинформация о банкротствах;

lданные об индивидуальных заемщиках, получаемые от кредитных организаций по принципу «ты - мне, я - тебе», т. е. банк может получать информацию о клиентах других банков, только если сам поставляет аналогичную информацию.

Объем и характер информации, хранящейся в бюро, строго регулируется законодательством каждой страны. В нашей стране Федеральный закон «О кредитных историях» вступил в силу с 1 июня 2005 года (за исключением части третьей статьи пятой данного закона). Часть третья статьи пятой ФЗ «О кредитных историях» вступила в силу с 1 сентября 2005 года, в соответствии с которой «кредитные организации обязаны представлять всю имеющуюся информацию», определенную статьей четвертой названного Федерального закона, «в отношении всех заемщиков, давших согласие на ее представление, … хотя бы в одно бюро кредитных историй, включенное в государственный реестр бюро кредитных историй». Содержание кредитных историй, порядок их предоставления, хранение и защита содержащейся в них информации регламентируются данным Федеральным законом.

Значение кредитных бюро чрезвычайно велико. Во-первых, их существование позволяет кредитным организациям выдавать ссуды клиентам, которые ранее в этой организации не обслуживались. Во-вторых, добросовестный заемщик получает доступ к более дешевым кредитным ресурсам за счет более эффективной, быстрой и менее дорогостоящей процедуры оценки связанного с ним риска. В-третьих, дисциплина возврата кредитных средств повышается. Кроме того, общепризнанной является ценность предыдущей кредитной истории для прогнозирования вероятности дефолта, то есть благодаря кредитным бюро кредитные организации имеют возможность гораздо более точно прогнозировать и составлять менее рискованные кредитные портфели. [20]

Таким образом, в настоящее время скоринг становится все более популярным не только при оценке риска при различных видах кредита, но и в других областях: в маркетинге (для определения вероятности, что именно эта группа клиентов будет пользоваться этим видом продукции), при работе с должниками (если клиент задерживается с очередным платежом, какой метод воздействия будет наиболее эффективным), при выявлении мошенничества с кредитными карточками, при определении вероятности, что клиент может перебежать к конкуренту и так далее.

1.2 Особенности системы кредитного скоринга в России

Прежде чем рассматривать особенности скоринговых систем в России, необходимо определиться с тем, какие именно типы скоринга наиболее актуальны для отечественных банков.

Application-скоринг - оценка кредитоспособности заемщиков для получения кредита.

Вопрос оценки кредитозаемщика на стадии получения кредита стоит для отечественных банков крайне остро. Правда, большинство отечественных банков предпочитают официально утверждать, что проблемные кредиты не превышают 5% кредитных портфелей. Однако есть и другая информация, куда менее оптимистичного характера. В приватных беседах представители банков, активно работающих на рынке кредитования физических лиц, не раз говорили, что доля невозвратов уже достигла 15% и продолжает расти. Таким образом, можно смело утверждать, что Application-скоринг наиболее актуальный тип скоринга для России.скоринг - определение приоритетных дел и направлений работы в отношении заемщиков, состояние кредитного счета которых классифицировано как «неудовлетворительное».

В последнее время отечественные банки все чаще и чаще говорят о необходимости использования Collection-скоринга в повседневной работе. Использование этого типа скоринга позволяет вести планомерную работу с просроченной задолженностью до момента ее передачи в коллекторское агентство. Опыт показывает, что значительную часть задолженности в ходе этой работы удается ликвидировать. Например, согласно результатам ряда исследований около 40% всех неплатежей приходиться на забывчивых заемщиков, которые без всякого умысла забывают внести платеж по кредиту и «исправляются» после первых напоминаний.скоринг (поведенческий скоринг) - оценка динамики состояния кредитного счета заемщика.

Используемые для этой задачи вероятностные скоринговые модели позволяют спрогнозировать изменение платежеспособности заемщика, определить оптимальные лимиты по кредитной карте и т.д. Например, на основании поведения заемщика за предыдущие пять месяцев можно спрогнозировать его поведение в последующие два месяца. В России этот тип скоринга практически не применяется, причем не столько в силу отсутствия необходимости, сколько из-за отсутствия скоринговых систем, способных на это.скоринг - оценка вероятности мошенничес

История скоринга началась в 30-е годы XX века, но первая модель появилась спустя почти три десятилетия с момента зарождения идеи о проверке клиента. Суть скорингового теста проста. Система изучает ряд показателей (возраст, работа, дети, имущество, кредитная история) и выставляет балл (рейтинг). После проверки кредитор принимает решение, как действовать дальше — сотрудничать с заемщиком или не выдавать ему кредит. Пользу автоматизированной системы трудно переоценить, ведь она помогает изучить клиента и дать быстрый ответ по выдаче займа.

История кредитного скоринга — главные даты

В период большой депрессии в Соединенных Штатах банкиры делали первые попытки создания системы проверки потенциальных заемщиков. Таким образом, история кредитного скоринга началась в 30-х годах прошлого столетия в трудный период для банков. Задача состояла в совмещении двух задач — выдаче максимального числа займов и минимизации рисков.

Востребованной профессией были кредитные аналитики, но с началом военных действий многих из них призвали в армию. Руководство банков попросило разработать систему, понятную даже новым сотрудникам и позволяющую быстро оценивать заемщиков. Эксперты создали ряд правил, но они быстро теряли актуальность и требовали пересмотра.

История скоринга развивалась так:

  • 1940 год — публикация в США первой работы о важности внедрения системы скоринга.
  • 1956 год — два эксперта из Соединенных Штатов (Б.Файр и Э.Айзек) создали первую в истории банков скоринговую модель. Новый алгоритм высчитывал риски и выставлял балл. Далее Файр и Айзек создали фирму Fair, Isaac and Company. Долгое время она существовала в прежнем названии, но после нескольких переименований получила окончательный вариант — FICO.
  • 1963 год — в журнале общества статистиков США вышла большая статья, свидетельствующая о низком распространении разработки. Эксперты отмечали, что причина такого явления состоит в недостатке ПК и программ. Банковские организации отпугивают расходы, необходимые для внедрения новой системы.
  • В 70-х годах XX века появились ЭВМ, имеющие достаточную мощность для проверки клиентов. Одновременно с этим возросло число заемщиков, готовых оформить кредит. Финансовые организации активно внедряют скоринговые системы, помогающие в проверке и анализе клиентов.
  • К 1995 году российская банковская платформа столкнулась с вопросом — использовать существующие наработки или разработать свое ПО. К 2010 году появился еще один путь — передача скоринговой проверки на аутсорсинг.

Несмотря на мощные вычислительные машины и действующие программы, система скоринга развивается.

как проверяются заемщики

Пути создания системы скоринга сегодня

История скоринга насчитывает много примеров, связанных с попыткой создания идеального алгоритма для проверки банковского клиента. В теории каждый сотрудник может сделать свою модель при помощи Excel или других имеющихся программ. Трудность состоит в необходимости периодического пересмотра и временных затратах.

Альтернативный вариант — помощь специализированных компаний, готовых взяться за создание скоринговой модели с учетом задач банковской организации. В 2019 году на рынке кредитования работает много предприятий, реализующих и обслуживающих подобную интеллектуальную продукцию.

Последние годы все чаще применяется скоринг на специальной «площадке», работающий по запросу кредитной организации. Система расположена на специальном сервере, который запускается по заказу и выдает решение. Плюс методики — снижение денежных затрат, ведь нет необходимости нанимать сотрудников или тратить деньги на дорогое ПО.

История скоринга, работающего на принципе аутсорсинга, только начинается. Банк получает удобную для себя модель, экономит денежные и трудовые ресурсы. Недостаток — меньшая прозрачность в оценке клиентов. Зато при проверке применяется современное ПО, используется многолетний опыт и собранная за большой период статистика.

Итоги

Скоринг имеет богатую историю, и у современных банков имеется выбор — делать собственную модель проверки клиента, поручить задачу специальной фирме или использовать аутсорсинг. Российские компании берутся за создание ПО, но их роль на мировом рынке пока незначительна. Причина состоит в небольшой истории и нехватке опыта.

Добавить комментарий Отменить ответ

Этот сайт использует Akismet для борьбы со спамом. Узнайте, как обрабатываются ваши данные комментариев.

Модели скоринга — это программы, работающие по уникальному алгоритму и оценивающие потенциального заемщика по разным критериям. Существуют сотни разных систем — универсальных или рассчитанных на конкретную проверку. Многие кредитные организации (банки, МФО) и БКИ разрабатывают внутренние программы в зависимости от целей и конечной задачи. Ниже приведены главные скоринг-модели, применяемые в крупнейшем бюро кредитных историй России — НБКИ.

определение скоринг-модели

Внутренняя модель скоринга БКИ

Система проверки НБКИ проверяет способность человека вернуть взятые в кредит деньги. При анализе применяются сведения, используемые из файлов бюро и отражающие ответственность заемщика.

С помощью скоринговой модели удается решить ряд вопросов:

  • отбросить мошенников на первом этапе получения кредита;
  • спрогнозировать неисполнение финансовых обязательств в будущем;
  • разделить заемщиков на несколько категорий по уровню надежности.

Программа скоринга выставляет оценку (балл) в диапазоне от 300 до 850. На оформление кредита вправе рассчитывать клиенты с баллом от 550-600 и более.

модель скоринга 2

Особенности скоринг-модели:

  1. Нацеленность на заемщиков РФ. Разработчик программы компания FICO, которая ориентировалась на российский кредитный сектор.
  2. Способность приспосабливать к условиям. Раз в три месяца система пересматривается с ориентацией на текущие изменения рынка.
  3. Универсальность. Программа скоринга применяется для граждан со всех регионов применительно к ипотечному, автомобильному или потребительскому кредитованию.
  4. Совмещение с другими скоринговыми моделями.

Такая оценка подходит при проверке будущих получателей кредита, для оценки кредитного портфеля и помогает исключить мошенников уже на старте. Как результат, ускоряется обработка заявок, уменьшаются расходы на персонал и снижается негативное воздействия человеческого фактора.

Расширенная скоринг-модель

Назначение системы — определить вероятность банкротства клиентов банка, не имеющих информации в БКИ. При расчете рейтинга учитываются многие факторы:

  • место работы заемщика;
  • официальное оформление брака;
  • адрес проживания;
  • зарплата;
  • стаж и иные параметры.

Общий балл рейтинга, основанного на социальных и демографических факторах, в диапазоне между 50 и 250.

модель скоринга 1

Расширенная модель скоринга имеет ряд особенностей — возможность самостоятельной проверки и всесторонняя оценка заемщика. Плюсы:

  • получение готовой модели без расходов на создание отдельной системы скоринга;
  • удобство для МФО и других кредитных организаций;
  • автоматизация принимаемого решения и освобождение ресурсов;
  • высокая вероятность определения риска.

С помощью комплексной проверки банк изучает заемщика и быстро отсеивает неблагонадежных клиентов.

Скоринговая модель для определения мошенничества (fraud)

Для определения мошенников существует отдельная скоринг-модель. Ее суть состоит в анализе сведений, предоставленных в анкете, и кредитной истории. Создатель системы компания FICO. Результат выдается с учетом большой базы заявок и КИ пользователей. Скоринг-модель работает так:

  1. Кредитор отправляет в запрос в БКИ на получение рейтинга и передает главные параметры о потенциальном клиенте.
  2. Бюро ищет отчет и делает вычисления с применением специальной модели.
  3. Банк или МФО получают результаты и решают — давать кредит или нет.

Общение между БКИ и кредитной организацией происходит по внутренним каналам взаимодействия, что упрощает коммуникацию. Как результат, пользователь получает балл от 1 до 999, а также указание параметров, повлиявших на результат.

модель скоринга 3

Для получения своего кредитного рейтинга можно обратиться в одну из БКИ или подать запрос на сайте банки ру. Преимущества последнего варианта заключается в выдаче баллов по одной из скоринг-моделей и подбор лучших вариантов кредитования.

Деловой журнал Банковское обозрение №05 Май (279)/2022

Банки и микрофинансовые организации как правило используют свои методики оценки кредитоспособности клиентов, а также сотрудничают с частными бюро кредитных историй, которые собирают из различных источников и хранят информацию о потребителях. На Западе рынок кредитных агентств низкоконкурентный и занят крупными игроками: FICO, Experian, Equifax, TransUnion и SCHUFA. Используя данные этих агентств, кредиторы стремятся минимизировать риски, давая деньги только «надежным» клиентам. Однако проблема в том, что алгоритмы кредитных компаний не учитывают множество факторов и в целом предвзято относятся к некоторым категориям клиентов.

Кому благоволят традиционные системы скоринга?

Людям с длинной кредитной историей и со стабильным доходом. Но есть много категорий населения, не подходящих под стандарты консервативных систем оценки кредитоспособности. Традиционные системы оценки плохо работают с молодежью. Статистика Experian показывает, что молодые люди обычно имеют самые низкие кредитные рейтинги, в основном из-за отсутствия кредитной истории. Это однозначно плохо для молодых людей, собирающихся взять ипотеку, поехать в кругосветное путешествие или сыграть свадьбу.

Другая, высокорисковая, группа — люди, вовлеченные в гиг-экономику. Фрилансеры, водители такси и прочие группы населения со сдельной оплатой труда не очень привлекательны для банков. К этой категории можно также отнести владельцев микро- и малого бизнеса. Такие проблемы наблюдаются и в развитых экономиках, в частности во Франции и Японии.

Еще хуже традиционные системы кредитного скоринга работают в развивающихся странах, где большие сегменты общества не имеют банковского счета или официального дохода, что дает кредиторам очень ограниченный пул данных, на которых они могут основывать свою кредитную оценку.

Какой выход?

Сегодня растущие разнообразие и объем данных о потребителях расширяют пул информации, которую компании могут потенциально использовать для определения кредитоспособности заявителей. Более того, развитие открытого банкинга во всем мире помогло упростить обмен данными между участниками отрасли, увеличив доступность данных о потребителях. Благодаря использованию технологии машинного обучения данные, которые не обязательно связаны с финансовой историей кандидатов, теперь чаще используются для построения прогнозных моделей оценки кредитоспособности.

Этим начали заниматься финтех-компании, предлагая более гибкие и точные системы оценки клиентов. По данным Experian, с 2014 по 2019 год финтех-компании увеличили долю на американском рынке потребительского кредитования более чем вдвое — до 49,4%.

Источник: Experian

Какие практики кредитного скоринга сегодня считаются самыми прогрессивными? Мы собрали несколько нашумевших кейсов, когда новые технологии и методики позволяют точнее оценивать надежность клиентов.

Регулярные платежи

Британский сервис CreditLadder — это инструмент, позволяющий клиентам использовать своевременные арендные платежи для улучшения своего кредитного рейтинга Experian и Equifax. Благодаря партнерству с кредиторами, в том числе с Nationwide и Starling, стартап делает кредиты доступнее для тех, кто только начал восхождение по карьерной лестнице, но уже может похвастаться платежами за квартиру без задержек. С учетом того, что миллениалы склонны скорее арендовать, чем иметь свое жилье, сервис оказался удобным и своевременным.

Ваш «цифровой след»

Все мы ведем активную жизнь в интернете. Почему бы не собирать данные о жизни клиентов и не попытаться на их основе прогнозировать платежеспособность? Так, в 2019 году британский стартап Credit Kudos вступил в партнерство с компанией Cybertonica, занимающейся технологиями ИИ. Теперь Credit Kudos может включать в свой анализ поведенческую аналитику (движение курсора на экране, скорость печати на клавиатуре, быстроту нажатия на тачскрин), что сделает их системы кредитного скоринга более надежными.


Подобными разработками занимается и компания Lenddo, представленная во многих странах. Ее алгоритмы машинного обучения интерпретируют такие нетрадиционные для кредиторов данные, как активность в соцсетях, поведение в браузере а также геолокацию. Всего Lenddo берет во внимание более 12 тыс. переменных, анализ происходит за три минуты. Согласно данным компании, ее партнеры (банки и МФО) одобряют на 50% больше кредитов при более низкой вероятности дефолтов.

Торговля онлайн

Сегмент МСБ — важный «кусок пирога» для кредиторов. Компания Kabbage, основанная в 2009 году, выдает кредиты, основываясь на данных интернет-торговли, получаемых от сервисов EBay, Amazon, PayPal. Таким образом, Kabbage анализирует данные о продажах и реальных поставках. Сегодня Kabbage принадлежит компании American Express.

Калифорнийский стартап Fundbox использует аналитику больших данных, чтобы помочь предприятиям быстро получить доступ к займам и кредитным линиям. Компания может принять решение о выдаче кредита менее чем за три минуты на основе информации, предоставленной через бухгалтерское ПО или банковский счет. Fundbox позиционируя себя как стартап, выступающий за финансовую инклюзивность, и предлагает специальные кредитные программы для малого бизнеса женщин и представителей меньшинств.

Компания Q-Platform также предлагает скоринговую платформу предоставления займов МСБ. Она использует скоринг, основанный на анализе исторических денежных потоков, а также задействует машинное обучение для дальнейшей донастройки скоринга. Платформа обменивается данными с банком посредством API и динамически производит мониторинг состояния заемщика.

Психоскоринг — эффективный инструмент?

Малазийский стартап GFI предлагает скоринг клиентов на основе психографических методов, т.е. оценки психологии заемщика. По заявлению стартапа, его модель позволяет предсказать дефолт по кредиту для предпринимателей с точностью 90%. Использование психометрических тестов изучают и в России.

В июле 2020 года Абсолют Банк заявил о результатах пилотирования психоскоринга для оценки заемщиков, собирающихся взять автокредит. Банк использовал решение Worthy Credit от израильского финтеха Innovative Assessments. Это онлайн-тест, способный анализировать набор личных компетенций человека, психологию потребительского долга и оценивать кредитоспособность по характеру заемщика. За три месяца тест прошли около 8 тыс. человек, и за это время удалось получить хорошую конверсию (на уровне 34%), а также заметить, что тестирование чаще не заканчивают клиенты с признаками склонности к мошенничеству. В ближайшие месяцы Абсолют Банк должен принять решение по внедрению психоскоринга в свою систему оценки кредитоспособности. Планы внедрить «скоринг по эмоциям» есть и у Альфа-Банка, но конкретные даты не сообщаются.

Однако не все готовы использовать эту методику. Известно, что в Райффайзенбанке не хотят ее внедрять, так как это усложнит жизнь клиентов — им придется тратить до получаса на заполнение анкеты. В ПСБ изучали возможности психоскоринга, но также отказались от его использования.

Инновационные решения играют важную роль на высококонкурентном рынке кредитования. Банк, который даст клиенту удобный, быстрый и бесшовный опыт получения кредита, повышает свои шансы на успех.

Мы, в Qplatform, предлагаем банкам пакет сервисов «Кредитный конвейер» — решение, позволяющее многократно повысить эффективность выдачи кредитов или гарантий благодаря высокой скорости обработки заявок (рост в 5–7 раз), многоуровневой проверке заемщиков (число недобросовестных заемщиков уменьшается на 50%), а также сокращению человеческого фактора в цепочке согласований. Подробнее о данном решении можно узнать в специальном разделе.

Понятие кредитного скоринга. Особенности системы кредитного скоринга в России. Скоринговые системы как средство минимизации риска. Разработка скоринговых карт как инструмента оценки уровня риска. Основные проблемы при внедрении скоринговых систем.

Рубрика Банковское, биржевое дело и страхование
Вид дипломная работа
Язык русский
Дата добавления 21.06.2012
Размер файла 508,4 K

Соглашение об использовании материалов сайта

Просим использовать работы, опубликованные на сайте, исключительно в личных целях. Публикация материалов на других сайтах запрещена.
Данная работа (и все другие) доступна для скачивания совершенно бесплатно. Мысленно можете поблагодарить ее автора и коллектив сайта.

Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.

Подобные документы

Понятие, цели, основные задачи и виды скоринга. История развития и внедрения скоринговых систем в Беларуси. Особенности построения скоринга для оценки кредитоспособности клиентов банка. Особенности использования скоринговых систем белорусскими банками.

курсовая работа [978,4 K], добавлен 21.12.2011

Кредитные риски в банковской системе. Скоринговые системы как средство минимизации кредитного риска. Методология построения скоринговых систем. Оценка эффективности скоринговой системы. Развитие системы бюро кредитных историй.

реферат [18,4 K], добавлен 09.12.2006

Определение понятия, изучение целей и раскрытие задач кредитного скоринга как инструмента оценки кредитоспособности физических лиц, его перспективы в России. Построение скоринговой модели оценки кредитоспособности клиентов на примере ООО "ХКФ Банк".

курсовая работа [401,2 K], добавлен 07.08.2013

Понятие скоринга - математико-статистической модели, которую конкретный банк использует для выявления вероятности возврата кредита заемщиком в установленный срок. Скоринговая модель оценки бизнеса. Методики и способы оценки платежеспособности заемщиков.

презентация [1,6 M], добавлен 19.06.2019

Проблемы рейтинговой системы оценки кредитного риска. Методика формирования финансовых рейтингов. Российская система рейтингов, ее роль, проблемы развития и перспективы использования для оценки кредитного риска и кредитоспособности заемщика в России.

курсовая работа [75,0 K], добавлен 17.11.2015

Особенности и принципы принятия кредитного решения по предоставлению розничных кредитных продуктов. Общая структура, стандартизация и унификация процесса принятия кредитного решения любой кредитной организации. Сущность и значение скоринга в кредитовании.

дипломная работа [900,8 K], добавлен 17.03.2010

Понятие кредитного риска как основного вида банковского риска, методы его оценки и инструменты оптимизации. Оценка кредитного риска и деятельности ООО "Кубань Кредит". Анализ кредитного риска заемщика - юридического лица на основе его кредитоспособности.

Автор статьи

Куприянов Денис Юрьевич

Куприянов Денис Юрьевич

Юрист частного права

Страница автора

Читайте также: