Информационное обеспечение. 
Информационная система внутреннего контроля и кредитного отдела коммерческого банка

Информационная модель и ее описание

Модель данных ERD системы «Оценка кредитного риска банковского портфеля» представлена следующими сущностями (см. прил. 4):

• · Клиенты
• · Код ссуды
• · Тип ссуды
• · Work
• · Индикаторы физических лиц
• · Индикаторы субъектов предпринимательской деятельности
• · Индикаторы общественных организаций

Параметры входной и нормативно-справочной информации.

Первичной входной информацией является:

• 1) Данные о клиенте (заёмщике)
• 2) Показатель дефолта клиента за год
• 3) Временной интервал исследования кредитного риска

Данные о клиенте(ссудозаёмщике) берутся из банковской клиентской базы данных. Эти данные являются первоочередными для проведения исследования по кредитному риску и его составляющих. Часть данных вводится вручную, часть заполняется автоматически, это осуществляется по средствам связи клиентской базы данных с внешней банковской базой данных клиентов. К этим данным относятся:

• · Номер счёта клиента
• · Краткое имя клиента
• · Величина взятой ссуды
• · Процентная ставка
• · Дата взятия и погашения ссуды
• · Текущая задолженность по ссуде
• · Контактный телефон клиента

Показатель дефолта клиента за год также является первичной информацией (без этого показателя информационная система не будет работать), этот показатель рассчитывается работником банка. Показатель вероятности дефолта может браться из кредитной истории заёмщика, или рассчитываться работником банка с нуля используя или не используя кредитную историю заёмщика в соответствие с внутренними указами, распоряжениями и приказами банка «Центральное О.В.К,». Для физических лиц показатель вероятности дефолта рассчитывается как общий показатель для всех, т. е. используется стратегия оценки «сверху вниз», это объясняется большим количеством объёма информации и нецелесообразностью рассматривать вероятность дефолта для каждого заёмщика — физического лица. И наоборот для субъектов предпринимательской деятельности и общественных организаций используется оценка вероятности дефолта для каждого заёмщика. Здесь используются данные финансовой отчётности и иные подобные документы. Это рациональный выход, т.к. субъекты предпринимательской деятельности и общественные организации не берут такие виды кредитов как потребительские или экспресс и как следствие сумма этих кредитов достаточно велика в общем объёме кредитного портфеля. Отсюда стратегия банка для данных кредитозаёмщиков применить и использовать максимальные меры предосторожности по возврату кредита.

Временной интервал исследования вводит банковский работник, используется для нахождения и определения вероятности дефолта клиентов, т. е. для нахождения величины кредитного риска. Вторичные исходные данные входят в блок информации о клиенте, они представляют собой данные об изменении положения кредитозаёмщика, т. е. об изменении его социального статуса, географического и др.

Для ввода в базу данных входная информация представляется в форматах, определенных макетами входной информации. Также ввод данных осуществляется путём наложения на определённые поля «правильных» масок ввода, что позволяет практически безошибочно вводить все необходимые данные. Так же предусмотрены всевозможные ошибки пользователя и программа сама при возникновении ошибки «направляет» работника по «правильному пути».

Целостность данных обеспечивается заложенными во время создания таблиц ограничениями на тип, размер и диапазон допустимых значений данных, также используется маска ввода данных. Ссылочная целостность поддерживается определенными ссылками на родительские таблицы во время их создания.

Далее рассмотрим даталогическую модель базы данных экономической информационной системы оценки кредитного риска.

В таблице Клиенты хранится необходимая и достаточная информация о клиентах. Вид и структура таблицы представлены в таблице 2.1.

Таблица 2.1 Структура таблицы «Клиенты».

В таблице «Код_заёмщик» представлен тип заёмщиков. В ней хранится вся справочная информация по кодам заёмщиков. Вид и структура таблицы представлены в таблице 2.2.

Таблица 2.2 Структура таблицы «Код_заёмщик».

В таблице «Тип_ссуды» указаны все типы ссуд, которые предлагает банк. Вид и структура таблицы представлены в таблице 2.3.

Таблица 2.3 Структура таблицы «Тип_ссуды».

В таблице «Ин_физ» отражаются индикаторы физических лиц (заёмщиков), а также их начальная и конечная вероятности дефолтов. Общий вид и структура таблицы указана в таблице 2.4.

Таблица 2.4 Структура таблицы «Ин_физ».

В таблице «Ин_спд» отражаются индикаторы субъектов предпринимательской деятельности (заёмщиков), а также их начальная и конечная вероятности дефолтов. Общий вид и структура таблицы указана в таблице 2.5.

Таблица 2.5 Структура таблицы «Ин_спд».

В таблице «Ин_организ» отражаются индикаторы организаций (заёмщиков), а также их начальная и конечная вероятности дефолтов. Общий вид и структура таблицы указана в таблице 2.6.

Таблица 2.6 Структура таблицы «Ин_организ».

Все вышеперечисленные вопросы в таблицах «Ин_физ», «Ин_спд» и «Ин_организ» являются индикаторами кредитного риска. Каждому индикатору присвоен свой весовой коэффициент, на который впоследствии в зависимости от результата индикации будет умножаться начальная величина вероятности дефолта кредитозаёмщиков. Каждый вопрос отражает ту или иную сторону заемщика, на которую банк должен обратить своё внимание.

В таблице «Work» отражается база данных клиентов (заёмщиков), в базе данных отражается полная информация о кредитозаёмщиках. Общий вид и структура таблицы указана в таблице 2.7.

Таблица 2.7 Структура таблицы «Work».

Данная таблица является связующей между главной базой данных и таблицей «Клиенты». Поскольку данные по клиентам обновляются ежедневно и таблица «Клиенты» напрямую связана с таблицей «Work», то необходимость в «ручном» обновлении базы данных информационной системы отсутствует.