SAS Credit Scoring for Banking

SAS Credit Scoring for Banking – решение задачи кредитного скоринга для банков, включающее функционал по поддержанию всех необходимых процессов. В решение входят средства обработки и хранения информации, формированию витрин данных, широкий набор аналитических инструментов для построения и анализа моделей кредитного скоринга и обширная система отчетности для решения задач оценки работоспособности скоринговых моделей и состояния кредитного портфеля.

Описание

Инструментарий SAS Credit Scoring for Banking позволяет специалисту в области интеллектуального анализа данных создавать модели кредитного скоринга для потребительских кредитов, кредитных карт, овердрафтов, автомобильных, ипотечных и других кредитных продуктов. Скоринг направлен на решение различных задач от оценки вероятности дефолта клиента до определения стратегии работы коллекторского подразделения и создания рейтинговой системы в соответствии с рекомендациями Базельского комитета.

Основные общепринятые модели делятся на следующие типы, каждый из которых может быть реализован средствами SAS Credit Scoring for Banking:

• Анкетный (заявочный) скоринг
• Поведенческий скоринг
• Коллекторский скоринг
• Антимошеннический скоринг

Модели PD, LGD, CCF/EAD в соответствии с Advanced-IRB подходом Базельского комитета В основе любой прогнозирующей модели лежат данные, а от их качества напрямую зависит точность получаемых прогнозов. Это простое правило зачастую является ключом к построению стабильной и надежной модели. Чтобы решить возможные проблемы качества данных, а также максимально сократить затраты на их сбор и консолидацию, SAS Credit Scoring for Banking предлагает своим пользователям логическую структуру данных – DDS. Вся необходимая информация для DDS поступает из операционных систем, заявочных систем и прочих баз клиента через специальные процедуры ETL сбора, обработки и загрузки.

DDS представляет собой единый источник консолидированной информации, организованный в виде логической структуры данных. Такая организация позволяет использовать DDS в качестве надежной основы для построения решений SAS. В частности, это относится к формированию витрин данных для решения SAS Credit Scoring for Banking. Благодаря заранее определенным процедурам ETL , пользователю доступен удобный графический интерфейс создания выборки для моделирования, генерации переменных для исследования с заранее подготовленным списком наиболее часто используемых из них.

Для анализа данных и разработки моделей SAS Credit Scoring for Banking предлагает своим пользователям простой в использовании, но одновременно весьма гибкий и многофункциональный инструмент - SAS Enterprise Miner. SAS Enterprise Miner обладает интуитивно понятным графическим интерфейсом для создания проектов по data mining и моделированию.

При работе с SAS Enterprise Miner аналитик создает диаграммы, состоящие из источников данных, узлов обработки и указаний направления движения потока данных. Узлы обработки представляют собой готовые решения отдельных подзадач аналитика с возможностью настройки параметров и выбора алгоритмов. Все узлы разбиты на группы, составляющие логическую последовательность этапов разработки модели – SEMMA:

Помимо стандартных узлов SEMMA, в SAS Credit Scoring for Banking включены специальные узлы для разработки скоринговых карт:

Узел Interactive Grouping

Отбор переменных на основании расчета статистик Information Value или Gini на выбор аналитика Разбиение переменных на равные группы (Fine Classing) Оптимальное объединение групп и формирование конечных классов (Coarse Classing) при помощи деревьев решений Рассчет Information Value и Weight Of Evidence для групп переменных Возможность интерактивного изменения Fine Classing и Coarse Classing, ручной правки разбиения с мгновенным перерасчетом всех статистик

Узел Scorecard

Построение скоринговой карты с использованием логистической регрессии Возможность параметризованного шкалирования (калибровки) полученной скоринговой карты Подробная статистика и графики с оценками качества модели (Gini, AUROC, KS и др.), возможность выбора балла отсечения

Узел Reject Inference

Возможность проведения Reject Inference одним из 3-х методов на выбор аналитика Пользователям SAS Credit Scoring for Banking доступен широкий набор предустановленных отчетов валидации, автоматически обновляемых на регулярной основе. Для упрощения работы с отчетами, все ключевые показатели имеют настраиваемые цветовые индикаторы, показывающие насколько хорошо пройден тот или иной тест. Несмотря на то, что предустановленные отчеты уже содержат полноценную информацию о состоянии модели, пользователь имеет возможность добавления отчетов и расчета собственных статистик.

SAS Credit Scoring for Banking позволяет использовать методику чемпион-претендент для сравнения моделей на любую отчетную дату. Сравнение проводится как с использованием общей оценки работы модели, так и отдельно по каждому показателю на выбранную дату.

Каждый отчет содержит значения соответствующих статистик, цветовые индикаторы и настраиваемый набор графиков, отображая как статические значения параметров, так и динамику их изменения. Кроме того, SAS Credit Scoring for Banking позволяет проводить валидацию не только на всем портфеле, но и на любом его подсегменте при помощи задания бизнес-фильтров. Тем самым аналитик имеет возможность не только выявлять сильные и слабые стороны модели, но и изучать те сегменты клиентов, для которых она нуждается в корректировке.