ВКР Синергия: «Автоматизированная информационная система оценки кредитоспособности заемщика (на примере конкретной организации)»
→ Бесплатная консультация по вашей теме: Telegram: @Diplomit Телефон/WhatsApp/MAX: +7 (987) 915-99-32, Email: admin@diplom-it.ru,
Актуальность темы ВКР
Эффективная оценка кредитоспособности заемщика является ключевым элементом работы банков и кредитных организаций, напрямую влияющим на уровень просроченной задолженности и прибыльность кредитного портфеля. Согласно данным Банка России, около 30% кредитов, выданных без применения современных методов оценки кредитоспособности, заканчиваются просрочкой платежей, что приводит к значительным финансовым потерям.
Многие кредитные организации до сих пор используют упрощенные методы оценки кредитоспособности, что приводит к высокому уровню просроченной задолженности и снижению прибыльности кредитного портфеля. Современные информационные технологии позволяют создавать автоматизированные системы оценки кредитоспособности, использующие методы машинного обучения и анализ больших данных для повышения точности прогнозирования. Требования Руководства по написанию ВКР для Синергии особо подчеркивают необходимость разработки систем, обеспечивающих эффективное управление кредитными рисками, что делает данную тему особенно актуальной для студентов, обучающихся по специальности "Прикладная информатика в экономике".
Цель и задачи
Цель исследования: разработать автоматизированную информационную систему оценки кредитоспособности заемщика, обеспечивающую повышение точности прогнозирования и снижение уровня просроченной задолженности.
Для достижения поставленной цели необходимо решить следующие задачи:
- Провести анализ оценки кредитоспособности в банке "КредитЭкспресс" (пример организации)
- Изучить существующие системы оценки кредитоспособности в банковской сфере
- Выявить проблемы и узкие места в текущей системе оценки
- Разработать концепцию новой системы оценки кредитоспособности
- Спроектировать информационную модель и архитектуру системы
- Разработать алгоритмы анализа данных и прогнозирования кредитоспособности
- Выполнить расчет экономической эффективности внедрения системы
Объект и предмет исследования
Объект исследования: процесс оценки кредитоспособности заемщика в кредитной организации.
Предмет исследования: автоматизированная информационная система оценки кредитоспособности заемщика.
В качестве примера конкретной организации будет рассмотрен банк "КредитЭкспресс" — коммерческий банк, предоставляющий потребительские кредиты и кредиты для малого бизнеса. Анализ его кредитных процессов позволит создать систему, адаптированную к реальным условиям работы кредитной организации.
Примерный план (Содержание) работы
Типовая ВКР для Синергии по прикладной информатике содержит три главы:
В аналитической главе будет проведен анализ оценки кредитоспособности в банке "КредитЭкспресс", существующих систем оценки и выявлены проблемы, требующие решения.
Проектная глава будет посвящена разработке архитектуры системы, проектированию информационной модели, алгоритмов анализа данных и прогнозирования, а также разработке ключевых модулей системы.
Экономическая глава включит расчеты экономической эффективности внедрения системы, анализ затрат и выгод, а также определение срока окупаемости проекта.
Возникли трудности с проектированием алгоритмов прогнозирования? Наши эксперты по ВКР Синергия помогут! Звоните или пишите: Telegram: @Diplomit
+7 (987) 915-99-32 (WhatsApp/MAX), admin@diplom-it.ru.
Ожидаемые результаты и практическая значимость
Результатом исследования станет автоматизированная информационная система оценки кредитоспособности заемщика, обеспечивающая повышение точности прогнозирования и снижение уровня просроченной задолженности.
Практическая значимость работы заключается в том, что разработанная система:
- Снизит уровень просроченной задолженности на 25-30%
- Повысит точность прогнозирования кредитоспособности на 35-40%
- Сократит время оценки кредитоспособности на 50-60%
- Обеспечит комплексный анализ данных заемщика из различных источников
- Создаст основу для персонализированного предложения кредитных продуктов
- Будет соответствовать требованиям Центрального банка РФ к оценке кредитных рисков
Пример введения для выпускной квалификационной работы
Эффективная оценка кредитоспособности заемщика является ключевым элементом работы банков и кредитных организаций, напрямую влияющим на уровень просроченной задолженности и прибыльность кредитного портфеля. Согласно данным Банка России, около 30% кредитов, выданных без применения современных методов оценки кредитоспособности, заканчиваются просрочкой платежей, что приводит к значительным финансовым потерям. Это обуславливает актуальность разработки специализированных информационных систем для оценки кредитоспособности заемщиков.
Актуальность темы исследования обусловлена тем, что многие кредитные организации до сих пор используют упрощенные методы оценки кредитоспособности, что приводит к высокому уровню просроченной задолженности и снижению прибыльности кредитного портфеля. Современные информационные технологии позволяют создавать автоматизированные системы оценки кредитоспособности, использующие методы машинного обучения и анализ больших данных для повышения точности прогнозирования. Это снижает уровень кредитных рисков и позволяет банкам оптимизировать свою кредитную политику.
Целью данной работы является разработка автоматизированной информационной системы оценки кредитоспособности заемщика на примере банка "КредитЭкспресс". В рамках исследования предполагается провести анализ оценки кредитоспособности в банке, выявить проблемы и узкие места, разработать концепцию новой системы, спроектировать ее архитектуру и информационную модель, а также выполнить расчет экономической эффективности внедрения разработанного решения.
Что написать в заключении?
В результате проведенного исследования была разработана автоматизированная информационная система оценки кредитоспособности заемщика для банка "КредитЭкспресс", соответствующая современным требованиям к системам управления кредитными рисками. Аналитическая часть работы позволила выявить ключевые проблемы существующей системы оценки и определить требования к новой системе.
Проектная часть содержит детальную разработку архитектуры системы, включая информационную модель, алгоритмы анализа данных и прогнозирования кредитоспособности, а также описание ключевых модулей: сбора данных, анализа, прогнозирования и формирования рекомендаций. Особое внимание уделено применению методов машинного обучения для повышения точности прогнозирования и обеспечению информационной безопасности персональных данных заемщиков. Разработанная система позволяет снизить уровень просроченной задолженности, повысить точность прогнозирования и сократить время оценки кредитоспособности.
Экономический анализ подтвердил целесообразность внедрения разработанной системы: расчетный срок окупаемости составляет 9 месяцев при годовом эффекте в 3,5 млн рублей за счет снижения уровня просроченной задолженности и оптимизации кредитной политики. Практическая значимость работы заключается в том, что предложенное решение может быть адаптировано для использования в любых кредитных организациях, что особенно актуально в условиях усиления конкуренции на рынке кредитных услуг.
Требования к списку источников
Согласно методическим рекомендациям Синергии, список использованных источников должен содержать не менее 40 позиций, из которых не менее 70% должны быть опубликованы за последние 5 лет. Источники должны быть оформлены в соответствии с ГОСТ 7.1-2003 "Библиографическая запись. Библиографическое описание. Общие требования и правила составления".
Примеры корректно оформленных источников:
- Положение Банка России от 28.06.2017 № 590-П "О порядке формирования кредитными организациями резервов на возможные потери"
- Иванов А.В. Управление кредитными рисками в коммерческом банке: учеб. пособие / А.В. Иванов. — М.: Финансы и статистика, 2022. — 320 с.
- Smith J. Machine Learning in Credit Risk Assessment / J. Smith. — Journal of Banking & Finance, 2023. — Vol. 145. — P. 112-125.
Полезные материалы для самостоятельного написания
Нужна помощь с ВКР Синергия?
Наши эксперты — практики в сфере ВКР для Синергии. Мы напишем для вас уникальную работу по этой теме с глубоким анализом, реальными кейсами и расчетами, готовую к защите в Синергии.
? Что вы получите: полное соответствие методичке, гарантию оригинальности от 85%, сопровождение до защиты.
→ Свяжитесь любым удобным способом:
Телефон/WhatsApp/MAX: +7 (987) 915-99-32
Email: admin@diplom-it.ru
Telegram: @Diplomit
→ Или оформите заказ онлайн: Заказать ВКР