Книга "Intelligent Credit Scoring. Building and Implementing Better Credit Risk Scorecards" представляет собой бизнес-ориентированный процесс разработки и внедрения моделей предсказания риска кредитования. Кредитный скоринг является мощным инструментом для измерения риска индивидуальных заемщиков, оценки общего риска и разработки аналитически обоснованных стратегий для существующих клиентов. За последние 10 лет сотни банков по всему миру начали разрабатывать модели кредитного скоринга внутри компании, а "кредитные баллы" стали частой темой разговоров во многих странах, где широко используются бюро кредитных историй. В США "FICO" и "Vantage" продолжают обсуждаться теми, кто надеется получить лучшее предложение от банков.
Хотя знание статистических процессов, связанных с созданием моделей кредитного скоринга, распространено, бизнес-контекст и интеллект, который позволяет создавать лучшие, более надежные и, в конечном итоге, более интеллектуальные скоринговые модели, не так распространен. В качестве продолжения книги "Credit Risk Scorecards", второе обновленное издание включает новые примеры, новые реальные истории, новые диаграммы, более глубокое обсуждение тем, включая кривые WOE, последние тенденции, расширяющие функциональность скоринговых моделей, и новые подробные анализы в каждой главе. Расширенное покрытие включает новые главы о создании инфраструктуры для внутреннего кредитного скоринга, валидации, управлении и анализе больших данных.
Разработка скоринговых моделей черным ящиком от изолированных команд иногда приводила к статистически верным, но операционно неприемлемым моделям. Эта книга показывает, как различные персоны в финансовой институции могут работать вместе, чтобы создавать более интеллектуальные скоринговые модели,
Эта книга представляет собой лучше разработанный процесс для создания и внедрения кредитных карт рисков. Анализ рисков - это мощный инструмент для оценки индивидуальных рисков клиентов и определения общих рисков, а также для разработки стратегий для существующих клиентов на основе разработанных методов. За последние десять лет сотни банков по всему миру внедрили процесс разработки моделей кредитного анализа в своих компаниях, в то время как значения кредитных балльных оценок стали широко обсуждаемыми темами во многих странах, где используются оценку из бюро данных. В Соединенных Штатах значения баллов "FICO" и "Vantage" продолжают обсуждаться заемщиками, которые надеются получить лучшую "сделку" от банков. Хотя знания статистического процесса создания кредитных бальных оценок присущи широкой аудитории, они не включают бизнес контекст и умственную нагрузку, позволяющую создавать лучшие, более надежные и, наконец, более умные бальные оценки. Следующее издание этой книги содержит новые подробные примеры, новые реальные истории, новые диаграммы; углубленные обсуждения тем, в том числе кривые WOE, последние тенденции, расширяющие функциональность бальных карт и новые углубленные анализы в каждой части. Расширенное покрытие включает новые главы, определяющие инфраструктуру создания внутрикорпоративных кредитных бальных отчетов, данные "валидации", "управления" и "Больших данны". Создание слабо структурированного аналитика кредитная балльная оценка от внутренних команд разработчиков иногда приводит к созданию статистически правильных, но небрежно работающих моделей.
Электронная Книга «Intelligent Credit Scoring. Building and Implementing Better Credit Risk Scorecards» написана автором Naeem Siddiqi в году.
Минимальный возраст читателя: 0
Язык: Английский
ISBN: 9781119282297
Описание книги от Naeem Siddiqi
A better development and implementation framework for credit risk scorecards Intelligent Credit Scoring presents a business-oriented process for the development and implementation of risk prediction scorecards. The credit scorecard is a powerful tool for measuring the risk of individual borrowers, gauging overall risk exposure and developing analytically driven, risk-adjusted strategies for existing customers. In the past 10 years, hundreds of banks worldwide have brought the process of developing credit scoring models in-house, while ‘credit scores' have become a frequent topic of conversation in many countries where bureau scores are used broadly. In the United States, the ‘FICO' and ‘Vantage' scores continue to be discussed by borrowers hoping to get a better deal from the banks. While knowledge of the statistical processes around building credit scorecards is common, the business context and intelligence that allows you to build better, more robust, and ultimately more intelligent, scorecards is not. As the follow-up to Credit Risk Scorecards, this updated second edition includes new detailed examples, new real-world stories, new diagrams, deeper discussion on topics including WOE curves, the latest trends that expand scorecard functionality and new in-depth analyses in every chapter. Expanded coverage includes new chapters on defining infrastructure for in-house credit scoring, validation, governance, and Big Data. Black box scorecard development by isolated teams has resulted in statistically valid, but operationally unacceptable models at times. This book shows you how various personas in a financial institution can work together to create more intelligent scorecards, to avoid disasters, and facilitate better decision making. Key items discussed include: Following a clear step by step framework for development, implementation, and beyond Lots of real life tips and hints on how to detect and fix data issues How to realise bigger ROI from credit scoring using internal resources Explore new trends and advances to get more out of the scorecard Credit scoring is now a very common tool used by banks, Telcos, and others around the world for loan origination, decisioning, credit limit management, collections management, cross selling, and many other decisions. Intelligent Credit Scoring helps you organise resources, streamline processes, and build more intelligent scorecards that will help achieve better results.
