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Esempio concreto basato su esperienze reali dell’applicazione di alberi decisionali per il credit scoring-rischio NPL presso PT BPR Kredit Mandiri Indonesia

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Esempio concreto basato su esperienze reali dell’applicazione di alberi decisionali per il credit scoring-rischio NPL presso PT BPR Kredit Mandiri Indonesia

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L'algoritmo C5.0 è la versione più recente del metodo ad albero decisionale che è la versione di sviluppo di ID3. Questo algoritmo elimina il modello di albero decisionale identificando il tasso di errore in ciascun nodo e presuppone che il tasso di errore nel nodo predecessore sia l'errore peggiore.
Le percentuali di errore vengono quindi confrontate e il modello di albero decisionale scelto è il modello con il minor tasso di errore (Berry & Linoff 1997). L'algoritmo C5.0 ha un albero decisionale con nodi illimitati.
Rispetto ad altri algoritmi nel modello di albero decisionale (come l'algoritmo CART e i modelli euristici), questo algoritmo può fornire più rami che hanno portato al processo più rapido nella generazione dei nodi.
La Figura 1 mostra il processo di differenze di generazione di nodi tra gli algoritmi C50 e CART.
Il processo di valutazione del credito presso PT BPR ha seguito la procedura di presentazione della domanda, verifica dei dati, processo di valutazione del credito e decisione di approvazione o disapprovazione. I dati utilizzati da PT BPR X per la valutazione sono i seguenti:
1. Sesso
2. Età
3. Importo del credito
4. Reddito mensile
5. Spese ogni mese
6. Pagamento corrente al mese
7. Risparmio (pagamento delle spese per il reddito)
8. Tipi di garanzie
9. Valori della garanzia
10. Durata del prestito
11. Tipo di attività
12. Fonte di finanziamento
13. Stato / rating del credito precedente

L'attuale modello di valutazione del merito di credito è illustrato nella figura 2. Questo criterio di valutazione del credito ha valori collaterali (termini di garanzia) come nodo radice e il nodo terminante è precedente valutazione del credito (credito anteposto). Gli altri nodi sono solo tipi di garanzie, completezza dei documenti richiesti e risparmio. L’attuale modello di valutazione del credito in realtà non ha utilizzato tutti gli attributi. Pertanto, il modello di valutazione del credito è stato rivisto utilizzando il processo di data mining. Algorithm C5.0 viene utilizzato per creare un nuovo modello di valutazione del credito.

Per la fase di modellazione del processo di data mining, ci sono 5 variabili discrete / non continue, che sono genere, tipi di garanzie, tipo di attività commerciali, fonte di finanziamento, stato del credito e utilizzo del prestito.
Poi abbiamo 8 variabili continue, che sono l'età, il reddito mensile, le spese ogni mese, il pagamento corrente al mese, il risparmio, i valori della garanzia e il periodo del prestito. In base alla fase di modellazione, viene generato l'albero delle decisioni. Questo modello può essere visto nella Figura 3.
Questo modello mostra che i valori collaterali sono il nodo radice e il nodo foglia seguito è il periodo del prestito e valori collaterali. Il nodo terminale è il tipo di garanzia e il tipo di attività commerciale.
Dopo aver replicato questo modello, si valuta che il tasso di NPL sia diventato il 3%, che è inferiore al tasso richiesto e molto inferiore tasso mondiale attuale.
Sulla base del modello costruito, è confermato che i valori collaterali sono il criterio più importante nel credito la valutazione, mostrata dai valori collaterali è il nodo radice. Il modello proposto ha come primo periodo di credito nodo foglia seguito dai valori collaterali.
Sebbene ci siano molte altre variabili nei criteri di valutazione del merito di credito, il modello mostra che non molte di tali variabili sono rilevanti per i criteri di valutazione del merito di credito.
In termini di i valori del prestito, il modello ha anche migliorato il valore dei crediti in sofferenza. La tabella finale mostra il confronto di crediti in bonis previsti in base all'attuale processo decisionale e il modello proposto dai metodi di data mining. Il modello ha mostrato un buon risultato e PT BPR X è suggerito per applicare questo modello per il processo di valutazione del credito.

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generazione di nodi tra gli algoritmi C50 e CART

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Attuale modello di valutazione del merito di credito

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L'albero delle decisioni

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Confronto di crediti in bonis previsti in base all'attuale processo decisionale e il modello proposto dai metodi di data mining