Мониторинг и анализ кредитного портфеля
03
/05
О чем мы поговорим сегодня
Узнаем о том, как сервис аналитики, разработанный на основе Qlik Sense в Первом кредитном бюро, помогает кредитным организациям строить data-driven стратегии, а также обсудим важные моменты аналитики кредитного портфеля банка.
На вебинаре в 15:00 по Алматы посмотрим демонстрацию приложения по аналитике кредитного портфеля, а также сервиса Первого кредитного бюро и зададим вопросы экспертам.
На вебинаре в 15:00 по Алматы посмотрим демонстрацию приложения по аналитике кредитного портфеля, а также сервиса Первого кредитного бюро и зададим вопросы экспертам.
ВЕБИНАР
Аналитика кредитного портфеля: демонстрация решения и сервисы аналитики
ИСТОРИЯ УСПЕХА
«Первое Кредитное Бюро» вместе с Qlik
Первое кредитное бюро (ПКБ) является одной из крупнейших технологических компаний Казахстана с самой актуальной базой данных кредитных историй и более 40 сервисами в области предоставления данных для кредитных и некредитных процессов, статистики, а также предиктивной аналитики для финансового рынка.
С 2020 года Qlik стал платформой для аналитического решения FCB Visual Analytics, которым по подписке пользуются клиенты ПКБ, около 80% активного банковского сектора, МФО, консалтинговых компаний.
С 2020 года Qlik стал платформой для аналитического решения FCB Visual Analytics, которым по подписке пользуются клиенты ПКБ, около 80% активного банковского сектора, МФО, консалтинговых компаний.
Алексей Никоноров
Head of Analytics Team, Первое кредитное бюро
“
Решение позволяет топ-менеджерам, аналитикам, экспертам продуктового, рискового и коммерческого департаментов не только анализировать собственный кредитный портфель, но и оценивать свое положение относительно рынка (благодаря инструментам бенчмарка) и планировать краткосрочные и долгосрочные стратегии на основе данных.
Идея разработки аналитического сервиса, который позволит пользователям финансового рынка Казахстана самостоятельно работать с данными кредитных историй по подписке, возникла в 2016 году. В течение трех с половиной лет были протестированы два варианта реализации такого сервиса: первый — на базе OLAP-кубов в сочетании с промышленным BI-решением; второй — на базе стека открытых технологий Python и Django.
После всестороннего анализа было принято решение реализовать новую версию на промышленной BI-платформе Qlik, с возможностью декомпозиции всего массива данных до уровня конкретной записи. Это решение было принято с учетом нескольких критериев:
После всестороннего анализа было принято решение реализовать новую версию на промышленной BI-платформе Qlik, с возможностью декомпозиции всего массива данных до уровня конкретной записи. Это решение было принято с учетом нескольких критериев:
➜
способность работать с большими объемами данных, производя расчеты в оперативной памяти
➜
приемлемое время отклика для пользователя при работе с массивом, включающим более 250 миллионами записей
➜
возможность авторизации пользователей по принципу SSO и гибкое разграничение прав доступа, позволяющее реализовать все необходимые требования по конфиденциальности и защите данных.
Реализация проекта
Пилотный проект, который включал в себя разработку наиболее ресурсоемкого приложения, стартовал в июне 2020 года. По итогам успешного пилотного проекта началась первая волна проекта, которая подразумевала миграцию уже существующих отчетов FCB Visual Analytics с Open Source стека на Qlik. В рамках этих работ также удалось организовать предварительную обработку данных, что позволило внедрить часть отчетов, недоступных ранее (например, расширенную геоаналитику), а также обогатить аналитические приложения новыми фильтрами, справочниками и форматами визуализаций.
Вторая волна проекта включала разработку новых отчетов и продуктов, в том числе внутреннюю управленческую отчетность «Первого кредитного бюро», а также проект ежемесячных аналитических дайджестов.
Сейчас в Qlik интегрировано около 250 миллионов записей из хранилища данных Greenplum, со строгим соблюдением требования по быстродействию: обновление страницы до 1 секунды.
Руслан Омаров
генеральный директор, Первое кредитное бюро
“
Функционал аналитического решения FCB Visual Analytics продолжает активно развиваться в ответ на запросы участников финансового рынка. Важно, что Qlik позволяет нам быстро реализовывать новые сценарии аналитики, которые предлагают пользователи решения: с такой платформой мы не сомневаемся в технической реализации наших идей.
С 2021 года на Qlik также реализованы аналитические дайджесты, которые «Первое кредитное бюро» выпускает ежемесячно. Визуализации Qlik помогают обогатить аналитические отчеты, а также снижают нагрузку с аналитиков в части подготовки данных:
Руслан Омаров
генеральный директор, Первое кредитное бюро
“
Нашим сервисом пользуются специалисты с разными навыками — топ-менеджеры, руководители, аналитики, рисковики, сотрудники розничного бизнеса. И у всех них разные требования к формату информации, которую они привыкли и хотят получать. В рамках реализации FCB Visual Analytics на Qlik нам удалось выстроить интерфейс, в котором можно реализовать любые пользовательские сценарии и спускаться от обобщенных показателей, чтобы исследовать, к примеру, причины снижения доли выдачи кредитов в определенном регионе и принимать управленческие решения в соответствии с данными. Наши заказчики сразу оценили обновленную версию продукта и эргономику интерфейса.
Выступление на Qlik Data Transformation Day 2022 в Astana Hub
Алексей Никоноров из ПКБ рассказал, как в компании удалось создать продукт с интерактивной аналитикой банковского рынка и провел мини-демонстрацию одного из решений
250 000 000
Сейчас в Qlik интегрировано около 250 миллионов записей из хранилища данных Greenplum
1 секунда
...со строгим соблюдением требования по быстродействию: обновление страницы до 1 секунды.
ТЕОРИЯ
Мониторинг и анализ кредитного портфеля:
лучшие практики
лучшие практики
Денис Катюшин
генеральный директор, QUBData
Мониторинг и анализ кредитного портфеля ориентирован на решение задачи по эффективному управлению активами банка. При построении аналитической системы для целей мониторинга и анализа кредитного портфеля, пользователю, как правило, важно получить следующую информацию:
Пример инфопанели с ключевыми показателями по кредитному портфелю банка
Оценка выполнения планов по объемам кредитного портфеля и динамика портфеля год к году
Чем выше динамика и лучше показатели выполнения планов, тем выше эффективность использования активов бизнес-подразделением, которое этими активами управляет (при условии, что соблюдены нормативы потребления капитала в банке, а также обеспечено высокое качества кредитного портфеля посредством оценки заемщиков, формирования обеспечения и резервов)
Пример дашборда по аналитике динамики кредитного портфеля
Оценка темпов наращивания/сокращения кредитного портфеля
Такая аналитика формируется посредством анализа выдач и погашений. Это позволяет менеджеру оценить, насколько может сократиться кредитный портфель, в случае если в ближайшие месяцы планируется большой объем погашений и при необходимости предпринять действия по привлечению новых клиентов/формированию новых сделок, чтобы обеспечить непрерывную работу активов банка и получение процентного дохода
Анализ проблемной задолженности
Аналитика просроченной задолженности позволяет:
- оценить объем просроченной задолженности,
- структуру просроченной задолженности (по основному долгу или процентам),
- понять, какие регионы/отрасли/заемщики способствовали возникновению просрочки,
- сколько прошло дней с момента просрочки по основному долгу/процентам,
- насколько такие кредиты обеспечены залогом, созданы ли по ним резервы,
- оценить вероятность, что просроченная задолженность будет погашена,
- подготовить решение о реструктуризации или списании долга,
- более точно фокусировать маркетинговые усилия, к примеру, исключая аудиторию, сгенерировавшую NPL 90+ по конкретным городам
Пример дашборда по аналитике просроченной задолженности
Анализ резервов
Аналитика резервов позволяет оценить:
- объемы сформированных резервов по конкретным ссудам,
- консолидацию резервов по группам однородных сумм и по кредитному портфелю в целом,
- соответствие сформированных резервов в разрезе категорий качества ссуд требованиям регулятора
Анализ финансового результата
Аналитика включает оценку доходности кредитного портфеля в абсолютном выражении, выявление наиболее прибыльных регионов/заемщиков/продуктов, оценка кредитной и чистой процентной маржи по кредитному портфелю, факторный анализ
Анализ ставок
Расчет средневзвешенной ставки по заемщику, группе ссуд, кредитному портфелю, в разрезе валют с целью оценки эффективности использования активов, сопоставление со ставкой рефинасирования
Александр Полоротов
со-основатель, Datanomix.pro
Приложение по аналитике кредитного портфеля должно включать информацию для разных уровней менеджмента:
- для топ-менеджеров: ключевые показатели по "здоровью" кредитного портфеля
- для линейных руководителей: детальные инфопанели по продуктам, клиентам, NPL и многим другим показателям
- для отчетности и детальной проработки проблемных задолженностей: сводные таблицы с основными данными и простым добавлением дополнительных данных и разрезов
Приложение по аналитике ссудного портфеля: листы с аналитикой для пользователей с различными информационными потребностями
Пример визуализации ссудного портфеля в табличном формате, с переключением по филиалам, видам и конкретным продуктам, менеджерам. С возможностью "провалиться" до конкретного кредита с долей NPL 90+
Полезные ссылки
Если вам интересно узнать больше, переходите по ссылкам для дальнейшего изучения темы и расширения кругозора
Демо-приложение Qlik Sense на основе данных кредитного портфеля по 537 тысячам клиентов за 6 месяцев.
Как сервис аналитики помогает кредитным организациям строить data-driven стратегии
ВЕБИНАР
Аналитика кредитного портфеля: демонстрация решения и сервисы аналитики
Телеграм-сообщество Qlik:
2.500+ специалистов
2.500+ специалистов
Приглашаем вас присоединиться к телеграм-чату Qlik, чтобы общаться с коллегами, задавать вопросы экспертам в области банковской аналитики и оставаться в курсе новостей из мира бизнес-аналитики.
@qlikbi_chat
@qlikbi_chat
предыдущий день
День 02 — Управленческая отчетность для банка
2023