Первая модель
В модели Дюрана фигурируют группы факторов для определения степени кредитного риска и указаны коэффициенты для различных факторов, характеризующих кредитоспособность клиента:
1) Пол: женский (0,4 балла), мужской (0).
2) Возраст: 20 лет и меньше (0), 21 год (0,1), 22 года (0,2), 23 года и выше (0,3).
3) Срок проживания на одном месте: по 0,042 балла за каждый год, но не больше чем 0,42 в сумме.
4) Профессия: 0,55 — за профессию с низким риском, 0 — за профессию с высоким риском, 0,16 — другие профессии.
5) Финансовые показатели: наличие банковского счета (0,45), наличие недвижимости (0,35), наличие страхового полиса (0,19).
6) Работа: предприятия в общественной отрасли (0,21), другие (0).
7) Занятость: по 0,059 балла за каждый год стажа на последнем месте работы.
Сам Дюран определял сумму в 1,25 балла как порог кредитоспособности.
Примеры систем
Практически все системы розничного кредитования поддерживают интеграцию с отдельными скоринговыми приложениями. Наиболее известны на российском рынке продукты компаний BaseGroup Labs и EGAR. BaseGroup Labs предлагает заказчикам систему
Deductor:Loans, последняя версия которой, кстати, была презентована в нынешнем январе. ПО построено на базе аналитической платформы Deductor, включающей инструменты для решения задач многомерного анализа (OLAP), бизнес-аналитики (business intelligence), «раскопок данных» (data mining) и др.
В состав Deductor:Loans входит модуль LoansBase.Generator, позволяющий генерировать «образцы» кредитных историй. Этот программный инструмент формирует набор примеров с разными анкетными портретами заемщиков по статистическим алгоритмам с учетом заданных распределений случайных величин. В качестве распределений можно использовать статистические данные по региону или экспертные оценки типов заемщиков. Искусственная кредитная история, по мнению разработчиков, является оптимальным вариантом обучающей выборки в тех случаях, когда реальной кредитной истории не существует или ее объем недостаточен. А такие проблемы особенно часто проявляются при потребительском кредитовании, где постоянно появляются новые виды кредитных продуктов. Причем «новички» отличаются от прежних видов кредитных программ суммой кредита или требованиями поручительства. В такой ситуации появляются и исчезают некоторые входные данные, что делает уже построенную скоринговую модель неприемлемой.
LoansBase.Generator формирует таблицу, содержащую входные факторы из анкеты заемщика, которые влияют на принятие решения о выдаче денег. Гипотезы о влиянии отдельных факторов выдвигаются, как правило, экспертами банка. Субъективность последних и является главным недостатком подхода с искусственной кредитной историей.
