Корзина (0)---------

Корзина

Ваша корзина пуста

Корзина (0)---------

Корзина

Ваша корзина пуста

Каталог товаров
Наши фото
2
3
1
4
5
6
7
8
9
10
11
информационная модель в виде ER-диаграммы в нотации Чена
Информационная модель в виде описания логической модели базы данных
Информациооная модель в виде описания движения потоков информации и документов (стандарт МФПУ)
Информациооная модель в виде описания движения потоков информации и документов (стандарт МФПУ)2
G
Twitter
FB
VK
lv

Автоматизированная система оценки кредитоспособности

Современные банковские системы представляют из себя сложные программные комплексы, которые взаимодействуют не только с самим оператором, который вводит данные, но и с значительным количеством серверов, каждый из которых отвечает за обработку, хранение, загрузку и пересылку той или иной информации. Но существуют такие банковские продукты, которые направлены не столько на хранение информации, сколько на оперативное реагирование на запрос сотрудника по отношению предоставления кредита, ипотеки или выдачи займа. Подобные системы – это довольно сложно организованные аналитические комплексы, которые позволяют в течение нескольких минут проверить не только личные данные человека, который берет кредит у банка, но также определить его кредитную историю, просчитать возможные риски и уже на основании этих данных, а также данных из аналитического центра поддержки, принимать решение в одобрении или отказе по кредиту.

Оценка кредитоспособности может происходить в несколько этапов, каждый из которых отличается от другим по мерками продолжительности, выполняемых просчетов и выдачи варианта результата. Разрабатывая подобную систему, банк старается обезопасить самого себя от ошибок и ненужных действий менеджеров, а также от риска неполучения выплат по уже предоставленным кредитам.

Чтобы организовать автоматизированную систему оценки кредитоспособности, многие банки реализовали единую справочную систему, в которой содержаться личные данные всех тех людей, которые когда-то брали кредит, а также вся их кредитная история, начиная с самого первого займа и заканчивая последним. Чтобы такая база данных смогла реально помогать менеджерам считать уровень риска, были придуманы правила, которые смотрят на периодичность совершенных платежей, уровень заработной платы клиента банка, а также на саму кредитную историю. Если в ней фигурируют какие-то отрицательные моменты – например, один из кредитов не был погашен или клиент уже долгое время меняет работу, то процент доверия, который подсчитывается отдельным алгоритмом, резко падает и стремится к отрицательному.

Подобное программное обеспечение позволяет банковским сотрудникам оперативно выполнять возложенные на низ функции, а также быстро определять степень доверия к человеку, который приходит к ним брать кредит. Важно также учесть, что подобные разработки эффективны и в других сферах, связанных в финансовыми рисками.

Оцените стоимость дипломной работы, которую точно примут
Тема работы
Срок (примерно)
Файл (загрузить файл с требованиями)
Выберите файл
Допустимые расширения: jpg, jpeg, png, tiff, doc, docx, txt, rtf, pdf, xls, xlsx, zip, tar, bz2, gz, rar, jar
Максимальный размер одного файла: 5 MB
Имя
Телефон
Email
Предпочитаемый мессенджер для связи
Комментарий
Ссылка на страницу
0Избранное
товар в избранных
0Сравнение
товар в сравнении
0Просмотренные
0Корзина
товар в корзине
Мы используем файлы cookie, чтобы сайт был лучше для вас.