Информационные технологии в банковской сфере

Кроме того, система позволяет автоматически готовить отчеты и тем самым экономить рабочее время;

— Снижение затрат на работу с клиентами и улучшение качества их обслуживания: фиксация в базе данных исчерпывающей информации о потенциальных и реальных клиентах, полной истории работы с ними. Автоматическое напоминание о запланированных мероприятиях.

Оценка эффективности маркетинговых решений: возможность проведения анализа причин отказов от покупки или услуги, который поможет скорректировать маркетинговую деятельность. Проведение мониторинга продаж в целевых сегментах;

— Обеспечение защиты клиентской базы компании: расположение базы клиентов на сервере — в случае ухода ключевого сотрудника это не влечет за собой потерю информации о контактах с клиентами. Возможность ограничения возможности работающих по очереди пользователей для доступа к своим/чужим данным и различным функциям системы;

— Высокая информативность и широкие аналитические возможности: возможность получения точных данных об объемах сбыта или продаж, представленных в любом разрезе (по группам товаров, регионам, отраслям, подразделениям компании и отдельным менеджерам), а также данных о фактической отгрузке продукции или оказании услуг и о плановых и реальных денежных поступлениях;

— Формирование отчетов за любой период: возможность формирования в режиме реального времени сводных и детализированных отчетов, в которых за выбранный временной интервал (декада, месяц и т. д.) представляются данные в стоимостном и количественном выражении. Информация может быть представлена как в табличном, так и в графическом виде. Отчетные данные также могут быть экспортированы в Excel для дополнительного анализа.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Таким образом, для современных банков предлагается разработать и внедрить автоматизированную системы скоринга, для облегчения процедуры оценки кредитоспособности физических лиц. Внедряемая система должна будет выполнять следующие функции:

анализ кредитной истории;

контроль розничных рисков;

выбор стратегии кредитованиямаксимальное использование информации о клиентахфильтрацию, сортировку и перераспределение данных портфелей кредитов;

исследование жизненных циклов счетов: винтажныйанализ, матрицы миграции, Roll Rates;подготовка данных: расчет WoE, IV, автоматическоеквантование, Fine&Coarse Classing, определение «хороших"/"плохих» счетов, сэмплинг, сегментация;

проведение моделирования: логистическаярегрессия, дерево решений, нейронные сети;

настройка скоринговой карты: масштабирование в отраслевой стандарт, методы Reject Inference, поправки нааприорные вероятности;

возможность построения графиков и отчетов: KS, G ini, ROCи CAP-кривые, кривая стратегии и др. возможность загрузки результата работы системы — скоринговой карта — в хранилище данных. СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННОЙ ЛИТЕРАТУРЫАкманова С. В. Нечёткая модель скоринга акций для консервативного инвестора // Экономика и предпринимательство. 2015. №.

3 (56). С. 982−985.Анкваб А. Р. Перспективы и направления развития маркетинговой деятельности в региональных коммерческих банках // Экономика и предпринимательство. 2015. № 1 (54).

С. 988−990.Аньшин В. М., Манайкина Е. С. Формирование портфеля проектов компании на основе принципов устойчивого развития // Вестник Института экономики Российской академии наук. 2015. № 1.

С. 126−140.Банных А. А. Математические модели управления рисками портфеля потребительских кредитов // Управление экономическими системами: электронный научный журнал. 2015. № 6 (78). С. 76. Валенцева Н. И. Модель оценки эффективности деятельности коммерческих банков // Банковское дело.

2015. № 2. С. 64−70.Василенко Т. А. Особенности развития краудлендинга в России // Символ науки. 2015. № 5.

С. 90−94.Верстюк А. И. Методы оценки кредитоспособности заемщиков // В сборнике: Прикладные статистические исследования и бизнес-аналитика Всероссийская научно-практическая конференция: материалы и доклады. Под общей редакцией Е. В. Сибирской; РЭУ имени Г. В. Плеханова. 2015. С.

255−260.Веселова Ю. А. К вопросу оценки кредитоспособности заемщика — физического лица // В сборнике: ФИНАНСОВЫЕ РЕШЕНИЯ XXI ВЕКА: ТЕОРИЯ И ПРАКТИКА Сборник научных трудов 16-й Международной научно-практической конференции. САНКТ-ПЕТЕРБУРГСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ ПОЛИТЕХНИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ Петра Великого; Ответственные за выпуск Д. Г. Родионов, Т. Ю. Кудрявцева, Ю. Ю. Купоров. Санкт-Петербург, 2015. С.

355−357.Всяких Ю. В. Совершенствование системы регулирования кредитным риском коммеречского банка // ФӘн-наука. 2015. № 2 (41). С. 23−25.Галкина М. А., Гобарева Я. Л. Кредитный скоринг и информационные технологии // Финансы, деньги, инвестиции. 2015.

№ 1−2 (53−54). С. 30−34.Геворкян А. А. Анализ и оценка факторов, влияющих на деятельность российских коммерческих банков по формированию ресурсной базы // Управление экономическими системами: электронный научный журнал. 2015.

№ 1 (73). С. 13.0Гиблова Н. М. Государственное регулирование инвестиционной деятельности коммерческих банков на фондовом рынке: стимулы и ограничения // Банковское право. 2015. № 2.

С. 56−63.Горгуль Ю. И., Лиман И. А. Основные направления кредитно-инвестиционной деятельности региональных коммерческих банков // Вестник магистратуры. 2015. № 5−2 (44). С.

114−117.Гусева М. С., Резник И. А. Модернизация деятельности банка России и процентная политика коммерческих банков // Новое слово в науке и практике: гипотезы и апробация результатов исследований. 2015. № 15. С.

191−195.Жигалова Н. Е., Князева Н. С. Оценка эффективности деятельности коммерческого банка // Вестник Волжской государственной академии водного транспорта. 2015. № 43. С. 182−188.