How to best leverage advanced analytics to enhance credit process in emerging markets

337 views

Published on

Ubaldo Tambini, Business & Analytics Consulting Director, CRIF S.p.A., Italy

  • Be the first to comment

  • Be the first to like this

How to best leverage advanced analytics to enhance credit process in emerging markets

  1. 1. PrivateandconfidentialУбальдо Тамбини (Ubaldo Tambini)CRIF Decision SolutionsBusiness and Analytics Consulting DirectorКак наиболее эффективноиспользовать углубленнуюаналитику для оптимизациикредитного процесса наразвивающихся рынках4 июня, 2013 - Киев
  2. 2. | 2 | Private and confidential“Предсказывать очень трудно,особенно будущее.”
  3. 3. | 3 | Private and confidentialАНАЛИТИКА В УПРАВЛЕНИИ ЖИЗНЕННЫМ ЦИКЛОМ КРЕДИТАОбзор наиболее общих вариантов примененияМаркетинг§ Модельтаргетирования§ Propensity-скоринг-картаРЕГУЛИРОВАНИЕСтресс-тестированиеПрогнозЦенообразование наоснове оценкирисковУведомле-ние о рискеПРОГНОЗНАЯ АНАЛИТИКАВыдача§ Общая скоринг-карта§ Специальная скоринг-карта§ Оценка кредитного бюро§ Фрод-скоринг-картаУПРАВЛЕНИЕРЕШЕНИЕОптимизацияУправлениепортфелем§ Поведенческая скоринг-карта§ Скоринг-карта по доходам§ Propensity-скоринг-картаВзыскание§ Модель LGD§ Скоринг-карта дляраннего/среднего/позднеговзысканияТаргетирование,субсидия, управление,продажаАнализ, предсказание,отслеживание,оптимизацияпроцесс управление
  4. 4. | 4 | Private and confidential•  Надежное, полноценное, устоявшееся КРЕДИТНОЕ БЮРО существует (возможно, спозитивной информацией, большим количеством деталей для сегментации, с некоторымиограничениями по нормативно-правовой базе ... и набором готовых скоринг-карт)•  Обновленные и надежные источники доступны для официальной финансовойинформации о юридических лицах (и официальная ... "экономика" имеет смысл)•  Обширная внутренняя информация об общем процессе (от заявки до взыскания)хранится правильным образом•  Ситуация на рынке «стабильна» (или по крайней мере без внезапных изменений)•  Внутренние бизнес-процессы «стабильны» (или по крайней мере без недавнихсерьёзных изменений)•  «Цифр» достаточно для полноценного статистического анализаАНАЛИТИКА ПРОСТА, ЕСЛИ…Рай для специалистов по статистике
  5. 5. | 5 | Private and confidential…НО ЖИЗНЬ МОГЛА БЫ БЫТЬ И ПОЛЕГЧЕ
  6. 6. | 6 | Private and confidentialРАЗНООБРАЗИЕ ДЕЛАЕТ МИР ИНТЕРЕСНЕЕМы имеем дело со множеством разных ситуаций
  7. 7. | 7 | Private and confidential•  Основана в 1988 г.•  Офисы более чем в 20 странах Европы, Америки и Азии•  Корпоративный головной офис в Болонье, Италия•  Операции в 40 странах по всему миру•  Доходы: 285 млн € (2012)•  Служащие: 1,400+ (2011)•  Доходы и количество служащих постоянно растет даже впоследние годы экономического кризиса•  Более 1,900 банков, финансовых и нефинансовыхучреждений в более чем 40 странах используютрешения CRIF.•  Более 25,000 бизнес клиентов•  Отчеты и информация более чем по 200 миллионамкомпаний по всему мируКЛЮЧЕВЫЕ ЦИФРЫ CRIFВедущий поставщик услуг кредитногобюро, аналитики и принятия решенийОбщий доход(млн евро)Количество служащих(по всему миру)
  8. 8. | 8 | Private and confidentialУСЛУГИ CRIF ДЛЯ БАНКОВ И ФИНАНСОВЫХ ОРГАНИЗАЦИЙü Услуги кредитного бюроü Объединение данных кредитных бюроü Бизнес-информацияü Аналитика и системы принятия решений(скоринг, системы рейтингов,предотвращение мошенничества)ü Кредитные решенияü Аутсорсинг бизнес-процессовü Взыскание задолженности –Управление дебиторской задолженностьюПриобретениеУправлениепортфелемВзысканиезадол-женностиПланирова-ние иразвитие
  9. 9. | 9 | Private and confidentialНЕКОТОРЫЕ ТИПИЧНЫЕ ПРОБЛЕМЫ РАЗРАБОТКИ АНАЛИТИКИ (1/2)Маркетинг и выдача кредитаТипичные проблемы Возможные подходы•  Полное отсутствие в заявке или в историибольшинства предиктивных переменных которыеобычно используются для разработки специальныхмоделей заявок (напр. доход, информацияКредитного Бюро, место жительства, цель кредита, ит.д.)•  Низкая достоверность данных (особенно вотношении финансовых отчетов и доходов)•  Низкое качество данных•  Местные Кредитные Бюро не предоставляют скорингКредитного Бюро•  Много Кредитных Бюро, большинство из которых снизким уровнем охвата и/или надежности•  Ограниченные предиктивные возможностиколичественных переменных в сегменте Малогобизнеса•  Трудности в оценке серой зарплаты•  Низкий уровень надежности справки о доходах•  Ввод и/или внесение в историю этихдополнительных переменных в форму заявки, длясовершенствования будущих моделей.•  Интеграция модели заявки с экспертнымиправилами политики•  Усиленный фокус на поведенческие переменные и/или переменные кредитного бюро•  Управление изменениями учебные сеансы длябизнес-сети для освещения важности процесса вводанадлежащих данных•  Интеграция «сырой» информации Кредитного Бюро вмодель заявки•  Разработка спец. скоринга Кредитного Бюро•  Разработка специального скоринга Кредитного Бюро,используя лишь самые предиктивные•  Статистическая модель, интегрированная сКачественным Опросником•  Ситуативные модели для проф. категорий с серымизарплатами, с анализом предыдущего опыта•  Лишь очень небольшие суммы для новыхклиентов
  10. 10. | 10 | Private and confidentialНЕКОТОРЫЕ ТИПИЧНЫЕ ПРОБЛЕМЫ РАЗРАБОТКИ АНАЛИТИКИ (2/2)Управление кредитным портфелем и ВзысканиеТипичные проблемы Возможные подходы•  Быстрые и резкие экономические перемены(от глубокого кризиса к быстрому росту инаоборот) которые сильно влияют на рисккредитного портфеля и на предиктивныевозможности скоринг-карты•  Недостаточная история для разработкиповеденческой скоринг-карты•  Отсутствие уникального ID клиента вразличных единицах банковской группы (длявычисления Basel II PD)•  Отсутствие кредитного ХД, но данныеразбросаны по нескольким различнымнеофициальным архивам в разныхподразделениях банка•  Трудности в упорядочении одной и той жеинформации для разных единиц, особенно вотношении просроченной задолженности•  Низкое качество данных•  Необходимость постоянного мониторингаскоринг-карты•  Разработка прогнозной аналитики•  Использование более короткого периодаработы для разработки моделей•  Применение алгоритмов, использующихнесколько альтернативных ID (напр. номерпаспорта, ID-номер, ИНН) чтобы объединить инф.о клиенте на уровне группы•  Требуются большие усилия в составлении катристочников данных, сборе данных иподготовке данных•  Упорядочение определения просроченнойзадолженности начиная с «сырых данных»каждой единицы группы•  Создание целевых групп для понимания причини улучшения качества данных хотя бы одногонабора важных переменных
  11. 11. | 11 | Private and confidentialСЛУЧАЙ 1: СИСТЕМА ОЦЕНКИ РИСКА «СТАРТАП» – УКРАИНАЦели и описание проектаПодходНедоступность исторических данных в банке (стартап-продукт в новом потребительскомсегменте)Низкая вероятность предоставления клиентом справки о доходах из-за специфическихканалов распределения («shop-in-shop», аэропорты, и т.д.)Высокая важность серой зарплаты в целевом сегментеНизкая степень надежности по доходам и справке о доходахНеобходимость управлять тремя разными кредитными бюроСпецифическиепроблемыпроектаКлиент § Крупнейший частный банк с 2-мя десятилетиями опыта в УкраинеОхват§ Розничные клиенты§ Возобновляемые кредитные карты (стартап)Цели§ Установление процесса кредитных заявок, ведомого системой скорингакредитных рисков, позволяющей одновременно оценивать и будущиедействия заявителей, и действия по управлению кредитными рисками(установка кредитного лимита)§ Разработка стартап-системы скоринга кредитных рисков. Это стартап-решениеосновано на наборе данных Кредитного портфеля с местного рынка для учётаместных особенностей§ Чтобы максимально подстроиться под особенности банка, это стартап-решение будетспециально создано на репрезентативной пробе целевого населения банка.12345Контекст ицель
  12. 12. | 12 | Private and confidentialИзмерение результатов(*)ИндексGiniНовыеклиентыСуществующиеклиентыРыночноенаселение0.39 0.40Целевоенаселение0.41 0.44Индекс GiniЦель – новыеклиентыЦель –существующиеклиенты                                                                                                                                                                                                                                                Удовл.20-35%Хорошо35-60%Отлично>=60%Методологический подходСКОРИНГ ЗАЯВОКМетодологический подход и результатыü  Данные клиентов (возраст, доход)ü  Данные договора (сумма)ü  Внешние данные/ Кредитное бюро UBKI(MBKI)ü  Внутренние поведенческие данные/существующие данные клиента (транзакции/использование кредитной карты)ü  >60 дней просрочки (12 месяцев работы)ü  Стратегия банка заключалась в ориентации наособую целевую группу населения, состоящуюиз потребителей с доходом более 4.000 ГРН)ü  Специфические и предварительные моделибыли разработаны начиная с данных местногорынкаü  Разработка скоринговой системы,позволяющей оценивать, оперируя наборомданных местного рынка, возможность длякаждой заявки иметь схожий профильцелевой группы потребителей, среднегосегмента.ü  Калибровка моделей по целевой группепотребителей(*) образец разработкиИсточникданныхСтандартноеопределениеЦелеваямодель
  13. 13. | 13 | Private and confidentialСЛУЧАЙ 2: BASEL II СКОРИНГ ЗАЯВОК И ПОВЕДЕНИЯ – МАРОККОЦели и описание проектаПодходКонтекст ицельСпецифическиепроблемыпроектаКлиент § Крупнейшая банковская группа МагрибаОхват§ Потребители, профессионалы и малый бизнес§ Различные типы продуктов (закрытого и открытого типа)Цели§ Цель банка – соблюдение требований Basel II и создание процедур, которыемогли бы стать наилучшей практикой в управлении кредитными рисками и ихизмерении. Банк предпочитает применение подхода IRB для розничныхпотребителей в 2015 г.§ Разработка специфических моделей, построенных на внутренних данных сиспользованием статистического подходаПолное отсутствие в форме заявки большинства предиктивных переменных, обычноиспользуемых для разработки спец. моделей заявок (напр. дохож, место жительства, целькредита и т.д.)Информация кредитного бюро не вносится в историюОтсутствие уникального ID клиента в разных единицах банковской группыОтсутствие кредитного ХД, но данные разбросаны по нескольким различнымнеофициальным архивам в разных подразделениях банкаТрудности в упорядочении одной и той же информации для разных единиц, особенно вотношении неуплат12345
  14. 14. | 14 | Private and confidentialСКОРИНГ КРЕДИТНЫХ ЗАЯВОКМетодологический подход и результаты0,480,29without C/A with C/A+16pb  +19pb  ü  Демографические (возраст, сектор деят.,…)ü  Операционные данные (сумма займа)ü  Фин. данные малого бизнеса (собственныйкапитал, суммарные активы ...)ü  Расчетный счет (Транзакции, баланс)ü  ПРОДУКТЫ ОТКРЫТОГО ТИПА >90 днейпросрочки (12 мес. работы)ü  ОВЕРДРАФТЫ: Заморозка счета > 90дней (12 месяцев)ЗаявкиМалыйбизнесПрофессионалы 2 (рабочие,трейдеры, …)ПотребителиПрофессионалы 1(врач,адвокат,…)0,420,32withoutC/A withC/A0,54 0,65withoutC/A withC/AМалыйбизнесПрофессионалы1Профессионалы2ПотребителиИзмерение результатовИндекс Gini (*)ü  Кредитные заявкиМетодологический подход+11pb  +10pb  (*) образец разработкиИсточникданныхСтандартноеопределениеОхватКартамоделей
  15. 15. | 15 | Private and confidentialПОВЕДЕНЧЕСКИЙ СКОРИНГМетодологический подход и результатыü  Поведенческий риск/продукт (невыплата,Использование/авторизация, кредитные/дебетовые транзакции)ü  Сводный баланс/Малый бизнес (варьированиедоходов)ü  ПРОДУКТЫ ЗАКРЫТОГО ТИПА: как минимум4 невыплаченных платежа подряд (12месяцев)ü  ОВЕРДРАФТЫ: Заморозка счета > 90 daysКлиентыСосводн.балан-сомС ипотекой Без ипотекиБез св.балансаü  Рейтинговая система создана на контрагентеГруппы (включая другие банки Группы)ü  Уникальный код клиента был создан чтобысвязать идентификационные коды,используемые в разных компаниях ГруппыМетодологический подходМалыйбизнесПотребителиИзмерение результатов(*)СегментыИндексGiniМалый бизнес сосвод. балансом0.52Малый бизнес безсвод. баланса0.59Потребители сипотекой0.76Потребители безипотеки0.62Индекс Gini                                                                                                                                                                                                                                                Удовл.<50%Хорошо50-70%Отлично>=70%                                                                                                                                                                                                                                                (*) образец разработкиИсточникданныхСтандартноеопределениеОхватКартамоделей
  16. 16. | 16 | Private and confidentialФУНКЦИОНАЛЬНАЯ КОНЦЕПЦИЯРабочее применение и регулятивные требования>6мес>0мес 6месЗапрос кредитаМодельзаявкиПоведенческая модельПоведенческая модельПоследующий запрос кредитаМодельзаявкиЗапрос кредитаPD10-10 11-20 90-100Модель заявкиPD1RWA x 8%Требования ккапиталу IRBARWA= x 8%•  Уровень авторизации•  Кредитное решениеКЛИЕНТКРЕДИТНАЯЗАЯВКА…РабочееприменениеРегулятивныетребованияBaselIIPD2 PDn•  Уровень авторизации•  Кредитное решениеPD2 PDn
  17. 17. | 17 | Private and confidentialАНАЛИТИКА ОЧЕНЬ СИЛЬНА, НО НЕ СТОИТ ЗАБЫВАТЬ О БИЗНЕСЕАналитика дает возможность принятия решений, но последнее - всё еще задачаменеджера
  18. 18. | 18 | Private and confidentialBusiness ConsultingCrif Decision SolutionsVia M. Fantin 1-340131 BolognaTel.: + 39 051 4176111Fax.: + 39 051 4176010

×