2.1.2.2 Fraud-скоринг
Fraud scoring представляет собой методологию и процессы по выявлению и предотвращению мошеннических действий со стороны потенциальных и уже существующих клиентов-заемщиков. Скоринг по выявлению попыток мошенничества помогает принимать незамедлительные решения по определению тех заемщиков, чьи обращения по выдаче кредита должны быть отклонены, либо отложены для более детального рассмотрения.
Это целый ряд процедур:
Проверка информации по «черным» и «серым» спискам
Выбранные поля анкеты заемщика проверяются на совпадение/схожесть с данными в черных/серых списках мошеннических сделок/организаций и т.п.
Проверка информации на «внутреннюю» непротиворечивость
По имеющимся в анкете полям со связанной информацией (дата рождения - ИНН, наличие недвижимости - коммунальные платежи, аренда недвижимости – арендная плата и т.п.) проверяется внутренняя непротиворечивость анкеты.
Проверка информации на «внешнюю» непротиворечивость и соответствие бизнес-правилам.
Имеющиеся в анкете данные анализируются с помощью экспертных бизнес-правил (например, дата выдачи паспорта – не выходной день, указание дополнительных доходов – минимальный учитываемый доход), а также сверяются с имеющейся информацией в базе заявок или информационных базах банка (валидность адресов, предприятий, анализ предыдущих анкет и/или заявок)
Проверка информации на наличие «общих» выбросов
Сравнение показателей из анкеты с общим распределением по портфелю – «штрафные» баллы за попадание в «критический» хвост распределения или статистически мелкую категорию.
Проверка информации на наличие выбросов в рамках выделенной области «клиентов»
Сравнение показателей из анкеты с данными, отобранными по критерию. Например, проверка на «выброс» зарплаты в сравнении с данными по предприятию, по отрасли, по региону и т.п.
Скоринг на потенциально мошенническое действие
Использование классифицирующей модели, которая на основе анкетных данных, а также результатов проверки правил определяет вероятность мошеннических сделок.
Скоринг на близость к «идеальному» заемщику Использование моделей «схожести» (k-NN, SOM etc.), которые на основе анкетных данных и результатов срабатывания правил определяет степень схожести клиента с идеальным.
Fraud-скоринг представляет собой совокупность многочисленных процедур, которые позволяют отсечь мошенников.
- Министерство образования и науки Российской Федерации
- 1 Постановка задачи
- 2 Обзор источников
- 2.1 Существующие методы
- 2.1.1 Экспертные системы оценки
- 2.1.2 Балльные системы оценки кредитоспособности клиентов
- 2.1.2.1 Application-скоринг(Оценка заявки на кредит)
- 2.1.2.2 Fraud-скоринг
- 2.1.2.3 Collection-скоринг
- 2.1.2.4 Behavioral-scoring (поведенческий скоринг)
- 2.2. Проблема существующих методов
- 3 Методика решения задачи
- 3.1 Общая структура модели
- 3.2 Основные этапы анализа данных
- 4 Формулировка задачи
- 4.1 Математическая формулировка
- 4.2. Исходные данные
- 4.2 Алгоритм расчета
- 4.2.1. Алгоритм apriori
- 5 Результаты
- 6 Анализ результатов
- 6.1. Интерпретация полученных результатов
- 6.2 Основные результаты
- Заключение
- Список использованной литературы
- Приложение а.