«Банк Москвы» внедрил систему анализа розничных рисков от SAS
Успешно завершен первый совместный проект «Банка Москвы» и компании SAS Россия/СНГ – более 150 специалистов «Банка Москвы» используют систему анализа розничных кредитных рисков SAS Credit Scoring for Banking, построенную на аналитической банковской платформе SAS Banking Intelligence Architecture. Применение этой системы приведет к упрощению и ускорению процесса принятия решений о выдаче кредитов и, благодаря более точной оценке рисков, позволит банку увеличить количество выдаваемых физическим лицам кредитов без опасности роста объемов просроченной задолженности.
В результате внедрения решения SAS Credit Scoring for Banking «Банк Москвы» получил возможность применять технологии кредитного скоринга для максимально точной оценки рисков неплатежей по кредитам, связанным с каждым из заемщиков. Индивидуальный подход к заемщику, персональное формирование параметров продукта с учетом его демографических параметров и поведенческих особенностей – все это позволит банку расширить круг клиентов, включив в их число тех, кто раньше по тем или иным причинам был лишен возможности получения кредита.
«Банк Москвы» остановил свой выбор на системе SAS Credit Scoring for Banking. Основной причиной стала функциональность этого программного комплекса, позволяющая автоматизировать все этапы построения и последующей эксплуатации скоринговой системы в крупном банке.
Проект по внедрению SAS Credit Scoring for Banking стартовал в «Банке Москвы» в середине 2007 г. Компания SAS Россия/СНГ стала не только поставщиком ПО, но и генеральным подрядчиком по реализации проекта.
В ходе проекта в банке был автоматизирован технологический цикл разработки скоринговых моделей. Он включает несколько этапов, в том числе: создание банковского хранилища данных о заемщиках-физических лицам, а также по кредитным операциям; создание в банке технологии разработки скоринговых моделей; построение системы отчетности.
Так, в хранилище собирается информация по всем продуктам и по всем точкам продаж, включая региональные филиалы. Данные поступают из нескольких систем-источников и обновляются ежедневно.
Технология разработки скоринговых моделей включает разработку, тестирование, передачу в эксплуатацию и мониторинг качества моделей в процессе эксплуатации. По результатам проекта передано в эксплуатацию шесть скоринговых моделей по различным продуктам и группам регионов. Также реализована автоматизированная технология сопоставления различных моделей и выбора наиболее точных и стабильных.
Система отчетности для задач управления розничными кредитными рисками и анализа продаж кредитных продуктов построена на основе SAS Business Intelligence с использованием портальных технологий. Все аналитические отчеты доступны через веб-браузер не только в головном офисе банка, но и в региональных филиалах. Пользователями отчетности являются сотрудники департаментов рисков, розничного бизнеса, планово-экономического департамента и других подразделений банка, заинтересованных в получении аналитических данных для принятия как оперативных, так и стратегических решений.
По мнению Валерия Храброва, генерального директора SAS Россия/СНГ, «важно, что в ходе проекта в «Банке Москвы» были успешно применены не только инструменты Data Mining, но и все компоненты интегрированной аналитической платформы SAS, включая средства построения банковского хранилища данных и Business Intelligence».
Внедрение скоринговых технологий для анализа розничных рисков – это только начало в использовании возможностей Data Mining для клиентской аналитики в «Банке Москвы». В ближайших планах банка - применение этих инструментов для поведенческой сегментации, построения cross-sell моделей. Реализация этих планов позволит банку не только эффективно управлять рисками, но и оптимизировать продуктовую линейку, повысив при этом уровень лояльности клиентов.
© CNews
