Рис.3.5. Виявлені сегменти позичальників.

Отже, 0 сегмент – найбільший, представляє всіх позичальників старше 30 років. Це найконсервативніша частина всіх позичальників, тому їм властиві схожі риси і, отже, необхідний однаковий підхід при наданні ним послуг кредитування, а також їх класифікації. Позичальники ж молодше 30 років діляться ще на 4 сегменти:

1 сегмент – спроможніші молоді сім'ї, охочі облаштувати своє житло. Причому верхня частина сегменту – проблемні позичальники, що неадекватно оцінюють свої можливості.

2 сегмент – працюючі студенти.

3 сегмент – Позичальники, що придбавають в кредит дешеві товари.

4 сегмент – група позичальників, що бере кредит на ремонт.

5 сегмент – Позичальники, одержуючі в кредит освіта і різні послуги.

Кластеризація показала, що на ринку кредитування фізичних осіб існують не тільки різні напрями (кредитування товарів, освітні кредити), але і різні сегменти позичальників, що користуються одним і тим же видом послуг. Отже, для кожної такої групи необхідний свій спосіб класифікації на 'гарних' і 'поганих' позичальників.

Очевидно, що, навіть аналізуючи окремий сегмент ринку, домінують ті або інші чинники залежно від ситуації. У моделі, що розглядається далі, буде показано, що за певних умов велику роль виконує наявність власності у кредитора, при інших його освіта або термін роботи на підприємстві, тобто модель класифікації виходить вельми гнучка. Проте, існують такі чинники, вплив яких на ухвалення рішення про видачу кредиту мало міняється від решти умов. Це сума кредиту, термін кредиту, середньомісячний дохід і середньомісячна витрата (що теж буде показане далі).

Виходячи з даних попереднього аналізу, можна виділити декілька груп позичальників, що беруть в кредит товари тривалого користування: кредити на невеликі суми, середні і значні, і проаналізувати деякі з них.

Виділимо з одержаних сегментів групу позичальників, що беруть невеликі кредити на придбання товарів. Побудуємо для цієї групи дерево рішень. Вхідними параметрами будуть чинники, що впливають на кредитоспроможність згідно висунутій гіпотезі. Виходом же дерева буде рішення про видачу кредиту або відмову.

Побудована модель класифікації представлена у вигляді дерева правил на рис.3.6.

Рис.3.6. Дерево рішень для невеликих кредитів.

Помітимо, що дерево саме відсікло незначущі і мало впливаючі на результат чинники, залишивши середньомісячний дохід, витрату і термін кредиту. Це можна врахувати при експрес кредитуванні найдешевших товарів.

У інших же групах позичальників для достовірного визначення кредитоспроможності модель враховує і ряд інших чинників. Так група позичальників, що беруть в кредит дорожчі товари тривалого користування, визначається великим рядом чинників (рис.3.7).

Рис.3.7. Дерево рішень для кредитування дорожчих товарів.

Для інших груп класифікація ще складніша.

Розглянуті раніше методи класифікації давали набір правил, згідно яким потенційний позичальник виявляється 'поганим' або 'гарними'. Для деяких груп потенційних позичальників необхідно дати нечітку оцінку його кредитоспроможності, наприклад, ввівши поняття вірогідності повернення кредиту повністю і в строк. Це необхідно, якщо керівництво банку висловить бажання пом'якшити або, навпаки, посилити вимоги до потенційних позичальників. Для побудови такої моделі необхідно уявити рішення про видачу кредиту в числовому вигляді: 0 – 'поганий кредит', 1 – 'хороший кредит'. Тоді після побудови моделі на виході якраз і вийде вірогідність повернення. Керівнику ж залишається лише задати порогове значення вірогідності, і якщо результат вищий за нього, то ухвалювати рішення про видачу кредиту, якщо нижче, то відмовляти. Одержана модель дає можливість напряму управляти рівнем ризику. Можна звести ризик до мінімуму, вказавши як поріг 1 або підвищити його при менших значеннях порогу (але і, згідно практиці, що застосовується в банках, перекласти його на позичальників). Це дозволить залишатися у виграшному положенні перед конкурентами: понизити вартість певних послуг до рівня конкурентів, але також при цьому збільшити поріг, понизивши ризик.

Одержану модель експерт може аналізувати, виявляючи її придатність. Це здійснюється за допомогою діаграми 'Якщо'. У ній можна побачити вплив на результат всього ряду значень будь-якого чинника при решті незмінних чинників і оцінити вірність даної залежності. Якщо модель поводиться неадекватно, то, можливо, що не враховані якісь чинники або недосить даних.
Приведемо приклад таких залежностей оцінки кредитоспроможності від освіти позичальника (рис.3.8) і наявності у нього автомобіля (рис.3.9).

Рис.3.8. Аналіз одержаної моделі, залежність від освіти

Рис.3.9. Аналіз одержаної моделі, залежність від наявності автомобіля.

У даному прикладі залежності цілком відповідаю реальності: довіра до позичальника зростає при зменшенні його 'освіти' – особи з середньою освітою більш схильні до повернення кредиту. Також більше довіри до позичальника, що має автомобіль.

Перейдемо безпосередньо до класифікації потенційних позичальників за допомогою однієї з побудованих моделей. Для цього використовується інструмент 'Якщо'.

У ньому кінцевий користувач задає вхідні чинники – анкетні дані, а результатом є оцінка його кредитоспроможності (0 – позичальник напевно не поверне кредит, 1 – напевно поверне). Оцінка представлена на рис.3.10.

Рис.3.10. Оцінка кредитоспроможності потенційного позичальника.

Продуктивнішим буде груповий аналіз даних про потенційних позичальників. Принцип його проведення такий: з сховища витягуються дані про осіб, що звернулися за кредитом останнім часом. Згідно цим даним для кожного клієнта автоматично підбирається одна з побудованих моделей оцінки кредитоспроможності. Через моделі проганяються всі дані. Потім результати аналізу експортуються на сторону у вигляді звіту, тобто система регулярно сама видає оцінку потенційних позичальників.

Таким чином, основними перевагами системи є:

• Гнучка інтеграція з будь-якими стороннімі системами, тобто отримання інформації для аналізу і перенесення результатів не викликає проблем.

• Консолідація інформації про позичальників в спеціальному сховищі даних, тобто забезпечення централізованого зберігання даних, несуперечності, а також забезпечення всієї необхідної підтримки процесу аналізу даних, оптимізованого доступу, автоматичного оновлення даних, використовування при роботі термінів предметної області, а не таблиць баз даних.

• Широкий спектр інструментів аналізу, тобто забезпечення можливості експерту вибрати найбільш відповідний метод на кожному кроці обробки. Це дозволить найточніше формалізувати його знання в даній наочній області.

• Підтримка процесу тиражування знань, тобто забезпечення можливості співробітникам, що не розбираються в методиках аналізу і способах отримання того або іншого результату одержувати відповідь на основі моделей, підготовлених експертом. Так співробітник, що оформляє кредити, повинен ввести дані по споживачу і система автоматично видасть рішення про видачі кредиту або про відмову.

• Підтримка групової обробки інформації, тобто забезпечення можливості дати рішення за списком потенційних позичальників. З сховища автоматично вибираються дані по особах, що заповнили анкету вчора (або за який завгодно буферний період), ці дані проганяються через побудовану модель, а результат експортується у вигляді звіту (наприклад, у вигляді excel файлу), або експортується в систему автоматичного формування договорів кредитування або листів з відмовою в кредиті. Це дозволить заощадити час і гроші.

• Підтримка актуальності побудованої моделі, тобто забезпечення можливості експерту оцінити адекватність поточної моделі і, у разі яких або відхилень, перебудувати її, використовуючи нові дані.

Отже, для ефективного формування кредитного портфеля банкам необхідно узяти на озброєння передові технології здобуття знань і застосувати їх для оцінки потенційних позичальників. Завдяки цьому можна буде не боятися майбутньої конкуренції на цьому ринку. Підготовка рішення даного питання зараз дозволить обкачати саму процедуру і надалі уникнути помилок і витрат у зв'язку з масовим застосуванням таких підходів надалі.

Розділ IV. Охорона праці

4.1.Аналіз небезпечних та шкідливих факторів, характерних для праці в відділенні „Міське” МРУ ПриватБанку

В останні роки значно погіршився стан навколишнього середовища. Це викликано “брудним“ виробництвом, безвідповідальністю керівників різного рівня, та не останню роль зіграла катастрофа на Чорнобильській АЕС. У зв’язку з цим необхідно набагато більше приділяти увагу стану здоров’я працівників усіх без виключення професій, тому що це відбивається на працездатності.

Крім цього, постійний вплив шкідливих та небезпечних факторів на перших стадіях приводить до перевтомлення, а потім до появи різних професійних хвороб або до погіршення загального фізичного стану.

Загальна характеристика потенційно шкідливих і небезпечних факторів наведена нижче.

Вентиляція. Під вентиляцією розуміють сукупність заходів та засобів призначених для забезпечення на постійних робочих місцях метеорологічних умов та чистоти повітряного середовища, що відповідають гігієнічним та технічним вимогам. Основне завдання вентиляції – вилучити із приміщення забруднене, вологе або нагріте повітря подати чисте свіже повітря.

Вентиляція класифікується за такими ознаками:

- за способом переміщення повітря - природна, штучна (механічна) та суміщена (природна та штучна одночасно);

- за напрямком потоку повітря - припливна, витяжна, припливно-витяжна;

- за місцем дії – загально-обмінна, місцева, комбінована;

- за призначенням - робоча, аварійна.

Природна вентиляція може бути неорганізованою та організованою. При неорганізованій вентиляції невідомі об'єми повітря, що надходять та

вилучаються із приміщення, а сам повітрообмін залежить від випадкових чинників (напрямку та сили вітру, температури зовнішнього та внутрішнього повітря). Неорганізована природна вентиляція включає інфільтрацію - просочування повітря через нещільності у вікнах, дверях, перекриттях тощо та провітрювання, що здійснюється при відкриванні вікон та квартирок.

Організована природна вентиляція називається аерацією. Для аерації в стінах будівлі роблять отвори для надходження зовнішнього повітря.

У виробничих приміщеннях внаслідок надходження тепла від устаткування, нагрітих матеріалів та речовин, людей температура повітря як в теплий, так і в холодний періоди року, зазвичай, вище температури зовнішнього повітря. Середній тиск повітря в приміщенні практично дорівнює тиску зовнішнього повітря, однак рівність тисків спостерігається в певній горизонтальній площині, що знаходиться приблизно посередині висоти приміщення і називається площиною рівних тисків.

Перевагою природної вентиляції є її дешевизна та простота експлуатації. Основний її недолік у тому, що повітря надходить у приміщення без попереднього очищення, а видалене відпрацьоване повітря також не очищується і забруднює довкілля.

Штучна (механічна) вентиляція, на відміну від природної, дає можливість очищувати повітря перед його викидом в атмосферу, вловлювати шкідливі речовини безпосередньо біля місць їх утворення, обробляти припливне повітря (очищувати, зволожувати тощо), більш цілеспрямовано подавати повітря в робочу зону.

При штучній вентиляції повітрообмін здійснюється внаслідок різниці тисків, що створюються вентилятором. Вона застосовується в тих випадках, коли тепловиділення у виробничому приміщенні недостатні для постійного (протягом року) використання аерації, або коли кількість чи токсичність шкідливих речовин, які виділяються у повітря приміщення є такою, що виникає

необхідність постійного повітрообміну незалежно від метеорологічних умов навколишнього середовища.

Механічна вентиляція може бути робочою або аварійною. Остання повинна передбачатися у приміщеннях, де можливе раптове надходження у повітря значної кількості шкідливих речовин. Аварійна вентиляція повинна вмикатись автоматично при досягненні граничної концентрації небезпечних виділень і забезпечувати швидке їх вилучення із приміщення. Як правило, аварійна вентиляція повинна забезпечувати 8-12-кратний повітрообмін за годину в приміщенні.