Разработка модели поддержки принятия решений в области кредитного скоринга с использованием предиктивной аналитики для крупного коммерческого банка

В условиях острой конкуренции банкам приходится проводить глубокий анализ целевой группы существующих и потенциальных клиентов, исследуя факторы, способные повлиять на эффективность своей основной деятельности. Кроме того, многие потенциальные заемщики, проявляющие интерес к кредитным продуктам банков, имеют неудовлетворительную кредитную историю, или не имеют кредитной истории как таковой. Нередки случаи, когда кредитами пользуются мошенники или недобросовестные заемщики. Именно в силу указанных причин кредитный скоринг экономит время, ресурсы и деньги банка. В настоящее время на финансовом рынке в дополнение и развитие общеизвестных способов кредитного скоринга идет активное освоение методов продвинутой аналитики, включая машинное обучение на собственных данных. Огромные накопленные объемы данных на финансовом рынке мотивирует банки к разработке собственных предиктивных моделей. Цель магистерской диссертации – разработать модель поддержки принятия решений в кредитном скоринге с использованием предиктивной аналитики для крупного коммерческого банка. Объектом исследования дипломной работы является система кредитования в коммерческих банках, предметом – кредитный скоринг и инструменты повышения эффективности его работы. Первая глава посвящена теоретическим предпосылкам исследования. В ней дается обзор банковского сектора, рассматривается применение предиктивной аналитики в банках, описываются система кредитования, а также методы машинного обучения, применяемые в кредитном скоринге. Во второй главе приводится описание основной деятельности коммерческого банка. Предложена для использования методология анализа данных, сформулированы требования и допущения к модели поддержки принятия решений. В третьей главе представлены результаты исследования данных и методов прогнозирования, а также практическая реализация предиктивной модели в среде Anaconda (Python) на примере данных коммерческого банка. Все поставленные в исследовании задачи были успешно решены.