Хранилище данных и аналитическая отчетность в банковском ритейле

Внедрение кредитно-скоринговой системы, призванной, в первую очередь, автоматизировать процесс обработки заявок, дополнительно позволит решить ряд сопутствующих задач, представляющих серьезный интерес для банка, а именно:

• создать консолидированный источник информации, аккумулирующий в себе как сведения по кредитам, так и по другим направлениям деятельности банка;
• развернуть на базе платформы полнофункциональную систему отчетности, позволяющую за считанные секунды и без привлечения IT-специалистов получать любую интересующую пользователя информацию, актуальную на текущий момент времени.

Хранилище данных

Хранилище данных (ХД) является одним из ключевых компонентов кредитно-скоринговой системы, и вместе с оперативной (транспортной) БД они образуют в ней подсистему хранения (см. статью Компоненты кредитно-скоринговой системы). Основное назначение ХД в рамках кредитно-скоринговой системы – это поддержка автоматизированного процесса принятия решения по заявкам. Дополнительно данный ресурс аналитической платформы может брать на себя ряд других задач вспомогательного характера, связанных с вопросами хранения и консолидации информации в банке (рисунок 1).

Рисунок 1 – Консолидация банковской информации

Возможность сосредоточения информации из разнородных, а также физически распределенных источников (например, данные из разных отделов, подразделений банка) в едином централизованном ресурсе следует рассматривать как прикладную, но неосновную задачу хранилища кредитно-скоринговой системы. В первую же очередь ХД призвано накапливать данные по кредитам, в том числе:

• анкетные данные заемщиков;
• заключенные кредитные договора;
• качество ведения кредитных договоров (погашения, задержки);
• результаты обработки заявок в системе
  • присвоенные на этапах проверки статусы анкеты (Одобрить/Отказать);
  • выявленные несоответствия заемщика требованиям кредитной программы;
  • время прохождения по отдельному этапу проверки и т.п.

Для работы кредитно-скоринговой системы необходимо наличие в ХД как минимум трех таблиц (рисунок 2):

1. Заявки (рисунок 2, а)
2. Статусы (рисунок 2, б)
3. Погашения (рисунок 2, в)

Рисунок 2 – Минимальная структура ХД

Таблица Заявки предназначен для хранения информации по движению кредитных анкет (когда поступила, какое отделение и т. п.), а также самих анкетных характеристик заемщика и параметров запрошенной им ссуды.

Таблица Статусы включает в себя сведения о результатах обработки заявки кредитно-скоринговой системой. В общем случае соответствующая таблица будет иметь поля примерно следующего вида (таблица 1):

Таблица 1 – Пример данных процесса «Статусы»

Поле Порядковый номер ошибки вводится для поддержания уникальности записей на случай, если в процессе обработки заявки на отдельном этапе проверки будет выявлено сразу несколько несоответствий заемщика предъявленным к нему требованиям кредитной политики банка.

Поле Код причины отказа хранит информацию о выявленных проблемных сторонах анкеты, по причинам которых кредит не может быть выдан (либо выдан, но с информированием кредитного эксперта об обнаруженных особых случаях, например, нечеткое соответствие с записью из «черных» списков). Перечень и расшифровка кодов причин отказа хранятся в отдельном справочнике системы. Символ «i» в записи «i_17» соответствует номеру этапа.

Назначение прочих полей таблицы 1 можно понять исходя из их названия.

Таблица Погашения необходим для хранения информации по качеству обслуживания кредитного долга заемщиком.

Помимо отчетности данные из таблиц Заявки и Погашения используются в целях построения скоринговых карт автоматизированной системы проверки потенциальных заемщиков.

В общем случае использование хранилища данных позволяет:

• консолидировать информацию по заявкам, выданным кредитам и последующему их погашению;
• снизить нагрузку на оперативную базу данных;
• хранить «очищенные» данные, дополнительно обеспечив их целостность и непротиворечивость, что крайне важно для построения скоринговых моделей, особо чувствительных к аномалиям.

Аналитическая отчетность

Аналитическая отчетность является частью функционала кредитно-скоринговой системы, позволяющей в кротчайшие сроки получать интересующие пользователя данные, представляя их в удобной для него форме. Базовая отчетность включает 4 группы отчетов:

1. Динамика потребительского кредитования;
2. Социально-экономические портреты лиц, обратившихся за кредитами;
3. Сводная информация по работе системы;
4. Анализ задолженности.

Отчетность представляет собой набор многомерных таблиц, кросс-диаграмм и графиков, просматриваемых при помощи специализированных приложений (рисунок 3).

Рисунок 3 – Базовая отчетность кредитно-скоринговой системы

1. Динамика потребительского кредитования позволяет проанализировать суммы выданных кредитов в разрезе дней и торговых отделов, пики обращений по часам, дням недели и др. Примеры таких отчетов и соответствующих графиков приведены на рисунках 4, 5 и 6.
   
   

   

   Рисунок 4 – Отчет по выданным кредитам в разрезе торговых точек

   
   
   

   

   Рисунок 5 – Средняя интенсивность поступления заявок по дням недели

   
   
   

   

   Рисунок 6 – Средняя интенсивность поступления заявок в зависимости от времени

2. Набор отчетов Социально-экономические портреты заемщиков позволяет получить ответы на следующие вопросы:
   • Какие размеры ссуд пользуются наибольшим спросом?
   • С каким личным доходом чаще обращаются за кредитом? (рисунок 7)
   • Распределение по полу, возрасту, социальному статусу, образованию и т.д.

   

   Рисунок 7 – Гистограмма распределения заемщиков по доходу

3. Отчеты Сводная информация по работе системы позволяют оценить эффективность принятого на «вооружение» банком механизма проверки заемщиков, причем как в плане самого бизнес-процесса (выражаемого в первую очередь в частоте срабатывания «правил отсева»), так и в плане производительности автоматизированной системы. На рисунке 8 приведен пример отчета из данного набора, отражающий процент отказов по кредитным заявкам.

   

   Рисунок 8 – Процент отклонения заявок системой по этапам

4. Отчеты, посвященные анализу задолженностей, характеризуют динамику изменения некоторого показателя, выражающего агрегированную величину недополученных средств, а также уровня просрочек (в днях) на заданную дату. На рисунке 9 можно увидеть пример такого отчета.

   

   Рисунок 9 – Анализ задолженности

Средства реализации

Одним из наиболее удобных инструментов для решения выше обозначенных задач, включающих весь необходимый для этого функционал, является Deductor. Реализованные в нем технологии позволяют на базе единой платформы пройти все этапы построения кредитно-скоринговой системы: от создания хранилища данных до разработки алгоритмов автоматической проверки заявок и визуализации полученных результатов.

Интегрированное в платформу хранилище данных Deductor Warehouse позволит решить задачу консолидации и предоставить аналитику единый источник информации, характеризуемый следующими ключевыми моментами:

• богатый семантический слой;
• высокая производительность;
• гибкие механизмы фильтрации данных;
• непротиворечивость и целостность данных;
• простота и удобство работы.

Входящее в состав приложение Deductor Viewer позволит создать удобную в использовании конечным пользователем систему аналитической отчетности. Встроенное в Deductor OLAP-ядро, поддерживающее мощные механизмы манипулирования кубами, обеспечивает возможность выполнения операций с данными «на лету», в том числе:

• произвольно размещать измерения/факты;
• фильтровать, сортировать и группировать данные по любым показателям;
• детализировать информацию;
• строить кросс-диаграммы и много другое.