Аналитическая поддержка процесса микрокредитования с применением системы нечеткого вывода

Abstract

Всебічний аналіз платоспроможності заявника на отримання мікрокредиту передує укладенню з ним кредитного договору. Це дозволяє визначити фактори ризику, повʼязані з можливістю непогашення банківської позики в обумовлений термін, і, навпаки, оцінити ймовірність своєчасного повернення позики. Тому оцінка кредитоспроможності клієнта — невідʼємна частина роботи комерційних банків і мікрофінансових організацій щодо визначення можливості видачі мікропозики тому чи іншому заявнику. Запропоновано збалансований підхід до багатокритеріальної оцінки платоспроможності фізичних осіб, заснований також на нечіткому аналізі показників їх платоспроможності. Розроблена система нечіткого висновку в комбінації зі статистичними методами оцінки платоспроможності може служити аналітичним ядром для системи підтримки прийняття кредитних рішень. На прикладі десяти гіпотетичних альтернативних позичальників, якi характеризуються своїми поточними показниками, проведено відповідні оцінки їх платоспроможності, зокрема методами скорингу, Парето, Борда із застосуванням системи нечіткого висновку. Подібний комбінований підхід відрізняється можливістю вірогідно виділити групу осіб з високою кредитною дисципліною і характеристики тих, відносно яких кредитні рішення відносяться до зони підвищеного ризику.

A comprehensive analysis of the applicantʼs solvency for obtaining a microcredit precedes the conclusion of a loan agreement with him. This allows to determine the risk factors associated with the possibility of non-repayment of a bank loan in due time, and, on the contrary, to assess the likelihood of timely repayment of the loan. Therefore, the assessment of the clientʼs creditworthiness is an integral part of the work of commercial banks and microfinance organizations to determine the possibility of issuing microloans to one or another applicant. The paper proposes a balanced approach to the multi-criteria assessment of the solvency of individuals, based, among other things, on a fuzzy analysis of their solvency indicators. The developed fuzzy inference system in combination with statistical methods for assessing solvency, can serve as an analytical core for a credit decision support system. Based on the example of ten hypothetical alternative borrowers, characterized by their current indicators, the corresponding assessments of their solvency were made, including scoring, Pareto method, Bord method and using a fuzzy inference system. Such a combined approach is distinguished by the ability to identify reliably a group of individuals with high credit discipline and the characteristics of those in relation to whom credit decisions are classified as high-risk