Copyright © 2013, SAS Institute Inc. All rights reserved. УЛУЧШЕНИЕ МОДЕЛЕЙ КРЕДИТНОГО СКОРИНГА ЗА СЧЕТ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ НЕСТРУКТУРИРОВАННОЙ ИНФОРМАЦИИ

Copyright © 2013, SAS Institute Inc. All rights reserved. Направления развития кредитного скоринга Как использовать клиентскую текстовую информацию для улучшения скоринговых моделей Методология и инструменты SAS Перспективные применения текстовой аналитики в задаче управления рисками Кредитный скоринг SAS Text Mining

Copyright © 2013, SAS Institute Inc. All rights reserved. КЛИЕНТЫ SAS В РОССИИ И СНГ

Copyright © 2013, SAS Institute Inc. All rights reserved. НАПРАВЛЕНИЯ РАЗВИТИЯ КРЕДИТНОГО СКОРИНГА Кредитный Скоринг

Copyright © 2013, SAS Institute Inc. All rights reserved. НАПРАВЛЕНИЯ РАЗВИТИЯ КРЕДИТНОГО СКОРИНГА Кредитный Скоринг Кредитный конвейер Быстрое принятие решений по клиентам

Copyright © 2013, SAS Institute Inc. All rights reserved. НАПРАВЛЕНИЯ РАЗВИТИЯ КРЕДИТНОГО СКОРИНГА Кредитный Скоринг Текстовая Аналитика Быстрое принятие решений по клиентам Анкеты Соцсети Call-центры Блоги и форумы Анкеты Соцсети Call-центры Блоги и форумы Выделение важных фактов Категоризация текстов Структурирование текстов для обогащения моделей Выделение важных фактов Категоризация текстов Структурирование текстов для обогащения моделей Кредитный конвейер

Copyright © 2013, SAS Institute Inc. All rights reserved. НАПРАВЛЕНИЯ РАЗВИТИЯ КРЕДИТНОГО СКОРИНГА Кредитный Скоринг High- Performance Analytics Текстовая Аналитика Повышение точности моделей и скорости их расчета Анкеты Соцсети Call-центры Блоги и форумы Анкеты Соцсети Call-центры Блоги и форумы Выделение важных фактов Категоризация текстов Структурирование текстов для обогащения моделей Выделение важных фактов Категоризация текстов Структурирование текстов для обогащения моделей Кредитный конвейер Быстрое принятие решений по клиентам

Copyright © 2013, SAS Institute Inc. All rights reserved. БИЗНЕС-ЦЕЛИ КРЕДИТНОГО СКОРИНГА Кредитный Скоринг ОБЕСПЕЧЕНИЕ КРЕДИТНОЙ СТРАТЕГИИ APPROVAL RATE МИНИМИЗАЦИЯ УРОВНЯ ПРОСРОЧКИ КАК МИНИМИЗИРОВАТЬ УРОВЕНЬ ПРОСРОЧКИ, НЕ УМЕНЬШИВ APPROVAL RATE?

Copyright © 2013, SAS Institute Inc. All rights reserved. ДВА ПУТИ ДОСТИЖЕНИЯ БИЗНЕС-ЦЕЛЕЙ ОБЕСПЕЧЕНИЕ КРЕДИТНОЙ СТРАТЕГИИ Улучшение алгоритмов Обогащение информацией - Регрессия - Деревья решений - Нейронные сети - Регрессия - Деревья решений - Нейронные сети ТЕКСТОВАЯ АНАЛИТИКА УЛУЧШЕНИЕ КАЧЕСТВА СКОРИНГОВЫХ КАРТ

Copyright © 2013, SAS Institute Inc. All rights reserved. Крупный российский банк Несколько текстовых полей в кредитной анкете, среди них для анализа было выбрано поле «Работодатель», заполняемое в свободной форме различных работодателей ~1000 должноcтей ~30 типов организаций (ООО, ОАО, МОУ и т.п.) Крупный российский банк Несколько текстовых полей в кредитной анкете, среди них для анализа было выбрано поле «Работодатель», заполняемое в свободной форме различных работодателей ~1000 должноcтей ~30 типов организаций (ООО, ОАО, МОУ и т.п.) Администрация г.Кола ОАО РЖД ОOО Надежда ИП Васильев МОУ СОШ 1567 ЗАО БЕСТКРЕДИТ БАНК ООО «ТАКСИ-ПЛЮС» ЦЕЛЬ: повысить предсказательную силу существующей скоринговой модели, автоматически отнеся клиента к определенному классу исходя из текста в поле «Работодатель» УЛУЧШЕНИЕ МОДЕЛЕЙ КРЕДИТНОГО СКОРИНГА

Copyright © 2013, SAS Institute Inc. All rights reserved. Задача: построить новый категориальный признак на основе текстового поля из анкеты клиента УЛУЧШЕНИЕ МОДЕЛЕЙ КРЕДИТНОГО СКОРИНГА

Copyright © 2013, SAS Institute Inc. All rights reserved. Модель, построенная только на одном новом признаке, показала GINI = 0.15 Предсказательная сила нового признака весьма велика GINI существующей скоринговой модели увеличился на 5% И все это – благодаря обработке лишь одного текстового поля из анкеты! А ЕСЛИ В ВАШЕЙ АНКЕТЕ НЕСКОЛЬКО НЕСТРУКТУРИРОВАННЫХ ТЕКСТОВЫХ ПОЛЕЙ? Модель, построенная только на одном новом признаке, показала GINI = 0.15 Предсказательная сила нового признака весьма велика GINI существующей скоринговой модели увеличился на 5% И все это – благодаря обработке лишь одного текстового поля из анкеты! А ЕСЛИ В ВАШЕЙ АНКЕТЕ НЕСКОЛЬКО НЕСТРУКТУРИРОВАННЫХ ТЕКСТОВЫХ ПОЛЕЙ? УЛУЧШЕНИЕ МОДЕЛЕЙ КРЕДИТНОГО СКОРИНГА

Copyright © 2013, SAS Institute Inc. All rights reserved. УЛУЧШЕНИЕ МОДЕЛЕЙ КРЕДИТНОГО СКОРИНГА Модель, построенная только на одном новом признаке, показала GINI = 0.15 Предсказательная сила нового признака весьма велика GINI существующей скоринговой модели увеличился на 5% И все это – благодаря обработке лишь одного текстового поля из анкеты! А ЕСЛИ В ВАШЕЙ АНКЕТЕ НЕСКОЛЬКО НЕСТРУКТУРИРОВАННЫХ ТЕКСТОВЫХ ПОЛЕЙ? Модель, построенная только на одном новом признаке, показала GINI = 0.15 Предсказательная сила нового признака весьма велика GINI существующей скоринговой модели увеличился на 5% И все это – благодаря обработке лишь одного текстового поля из анкеты! А ЕСЛИ В ВАШЕЙ АНКЕТЕ НЕСКОЛЬКО НЕСТРУКТУРИРОВАННЫХ ТЕКСТОВЫХ ПОЛЕЙ? Модель, построенная на трёх новых признаках, показала GINI = 0.19 Предсказательная сила нового признака весьма велика GINI существующей скоринговой модели увеличился на 10% Модель, построенная на трёх новых признаках, показала GINI = 0.19 Предсказательная сила нового признака весьма велика GINI существующей скоринговой модели увеличился на 10% ЭФФЕКТИВНОСТЬ ОБОГАЩЕНИЯ СКОРИНГОВЫХ МОДЕЛЕЙ ИНФОРМАЦИЕЙ ИЗ НЕСТРУКТУРИРОВАННОГО ТЕКСТА НАЛИЦО

Copyright © 2013, SAS Institute Inc. All rights reserved. МЕТОДОЛОГИЯ SAS ВЫДЕЛИТЬ ЗНАЧИМЫЕ СЛОВА Коллекция текстов Однозначно определяют класс заемщика? ВЫДЕЛИТЬ ВАЖНЫЕ КОМБИНАЦИИ СЛОВ ГРУППЫ СЛОВ ОТДЕЛЬНЫЕ СЛОВА ДАНЕТ Класс работодателя 1. ООО + такси 2. МОУ + Москва ООО + такси 2. МОУ + Москва Детский сад 2. Банк Детский сад 2. Банк Детский сад 2. МОУ + Москва Детский сад 2. МОУ + Москва 3....

Copyright © 2013, SAS Institute Inc. All rights reserved. SAS ENTERPRISE MINER SAS TEXT MINER МЕТОДОЛОГИЯ SAS: ИНСТРУМЕНТЫ ТЕКСТОВОЙ АНАЛИТИКИ 1. Text Parsing Разбиение текста на слова 2. Text Filter Придание веса каждому слову и выделение значимых слов 3. Text Rule Builder Отдельные слова, однозначно определяющие класс заемщика 4. Text Topic Группы слов, связанные с классом заемщика

Copyright © 2013, SAS Institute Inc. All rights reserved. МЕТОДОЛОГИЯ SAS: ВЫДЕЛЕНИЕ ЗНАЧИМЫХ СЛОВ Text Parser Удаляем частицы, предлоги, имена, отчества и т.п. Text Filter Придаем словам вес Text Topic Оставляем 150 самых значимых слов Ищем значимые слова!

Copyright © 2013, SAS Institute Inc. All rights reserved. МЕТОДОЛОГИЯ SAS: ПОИСК КЛАССОВ РАБОТОДАТЕЛЕЙ Text Parser Оставляем только важные слова, выделенные на предыдущем этапе Text Topic Находим наиболее важные группы слов Text Rule Builder Находим отдельные слова – индикаторы класса заемщика Разбиваем текст на важные отдельные слова и группы слов

Copyright © 2013, SAS Institute Inc. All rights reserved. МЕТОДОЛОГИЯ SAS: НОВЫЙ КАТЕГОРИАЛЬНЫЙ ПРИЗНАК Создаем у каждого клиента новый категориальный признак – класс его работодателя

Copyright © 2013, SAS Institute Inc. All rights reserved. ТЕКСТОВАЯ АНАЛИТИКА В ЗАДАЧЕ УПРАВЛЕНИЯ РИСКАМИ Текстовая Аналитика Анализ информации из соцсетей Анализ жалоб и обращений Мониторинг форумов и блогов

Copyright © 2013, SAS Institute Inc. All rights reserved. Количество мест ограничено! Участие в семинаре бесплатное при регистрации по адресу: ВСТРЕЧА С НАИМОМ СИДДИКИ В МОСКВЕ

Copyright © 2013, SAS Institute Inc. All rights reserved. sas.com СТЕПАН ВАНИН, КОНСУЛЬТАНТ ПО АНАЛИТИЧЕСКИМ РЕШЕНИЯМ НИКОЛАЙ ФИЛИПЕНКОВ, РУКОВОДИТЕЛЬ НАПРАВЛЕНИЯ РИСК-МЕНЕДЖМЕНТА КОНТАКТЫ

Copyright © 2013, SAS Institute Inc. All rights reserved. КАК ТЕКСТОВАЯ АНАЛИТИКА ПОМОГАЕТ В КРЕДИТНОМ СКОРИНГЕ? Повышение точности моделей кредитного скоринга Неструктурированные поля анкетных данных: профессия, должность, графа «другое» SAS Text Miner Автоматическая проверка и обогащение анкетных данных в Интернете Существование места работы, позитив/негатив об организации и ее продуктах, данные из социальных сетей SAS Text Miner, SAS Text Analytics, SAS Social Media Analytics

Copyright © 2013, SAS Institute Inc. All rights reserved. 37 Years SAS – крупнейшая международная компания- разработчик программного обеспечения 37 лет (с 1976 г.) непрерывного роста выручки, до 25% которой реинвестируется в исследования Глобальная компания сотрудников 400 офисов по всему миру Более клиентов в 126 странах 97% финансовых институтов в списке FORTUNE Global 500 – это клиенты SAS SAS: ВЗГЛЯД СО СТОРОНЫ

Copyright © 2013, SAS Institute Inc. All rights reserved. Портал отчетности по управлению рисками и противодействию мошенничеству Кредитный скоринг RWA Рыночный риск ALM и Риск ликвидности Операционный риск / GRC Противодействие отмыванию Противодействие мошенничеству Агрегация рисков Агрегация рисков Управление моделями Управление данными – Качество данных, Модели и потоки данных – Витрины данных Механизм обработки заявок Проведение расследований Операционный VaR, Global Data Кредитный VaR Кредитный VaR HP SAS: СИСТЕМНЫЙ ПОДХОД К СКОРИНГУ И УПРАВЛЕНИЮ РИСКАМИ