Кредитный анализ корпоративных заемщиков: как избавиться от рутины. Цифровизация профессионального суждения
Размещено на сайте 21.04.2021
В статье описаны прикладные инструменты для решения стандартных задач в корпоративном кредитовании средних и крупных банков. Как ускорить кредитный анализ и исключить из него «рутинные» процедуры? Возможно ли автоматизировать подготовку кредитных заключений без потери глубины и качества кредитного анализа? Возможна ли полная концентрация кредитных специалистов и рисковиков на собственно анализе и подготовке выводов без необходимости ручной обработки информации?
Александр КАРПОВ, банковский эксперт
Приводятся извлечения из статьи.
Полную версию материала читайте в журнале.
Подписаться
Основное время кредитный аналитик затрачивает на скачивание файлов, их размещение по структуре досье, проверки ошибок, переименование файлов и извлечение неструктурированных данных из бухгалтерских отчетов.
|
Исследования автора в области технологий анализа данных (Big Data Technology and Analysis) привели к выбору Power Query и Power Pivot (Power BI) от Microsoft в качестве хорошей платформы для старта решения проблемы.
|
Автоматизация позволила сократить время на подготовку данных о хозяйственных операциях контрагента до 5 минут, а время на подготовку профессиональных суждений и кредитных решений — до 3 дней.
|
Power Query подключается к папкам, которые содержат файлы с бухгалтерскими отчетами, и с помощью настроенной пользовательской функции преобразует выгруженные из бухгалтерских программ таблицы в единую структурированную базу данных и загружает структурированные данные в модель Power Pivot.
|
Загрузив данные из ОСВ и карточек счетов по нескольким компаниям в одну модель данных с помощью фильтраций и не прибегая к сложным преобразованиям таблиц, с помощью инструмента стало возможным получить единую сводную таблицу по группе связанных заемщиков.
|