Нейромережеві технології в управлінні портфелем простроченої заборгованості
Abstract
Стаття присвячена аналізу та розбудові стратегій управління портфелем простроченої заборгованості за споживчими кредитами.
Для цього здійснено структуризацію проблеми стягнення заборгованості на проблему встановлення контакту та проблему оплати боргу. Показано, що фактори, які визначають контактність та платоспроможність, є різними. Для формування стратегій стягнення запроваджено скоринговий
підхід до пріоритезації колекторських зусиль як у випадку контактності, так і випадку платоспроможності. Побудову скорингів пріоритезації здійснено на основі технології штучних нейронних мереж. Актуальність використання нейромережевих технологій обумовлена можливістю їх «навчання». The article is devoted to analysis and development of strategies of consumer credits overdue debts portfolio management. For this purpose authors are carry out structuring of the collection problem on
the problem of contact establishing and problem of pay ability. It is shown that factors which determine contact ability and pay ability are different.
For collection strategies forming the scoring approach is utilized for
prioritizing of collector efforts, both in the case of contact ability and in
the case of pay ability. The construction of scoring for prioritizing is
carried out on the basis of artificial neuron networks technology. The
actuality of neural networks technologies using is conditioned by their
ability of «learning».
Collections
- Випуск № 84 [19]