Контрольная работа: Сегментація позичальників та прийняття рішення за допомогою карт Кохонена

Опишемо кожний із представлених сегментів.

- 0 сегмент – найбільший, представляє всіх позичальників старше 30 років. Це найбільш консервативна частина всіх позичальників, тому їй властиві подібні риси і, отже, необхідний однаковий підхід при наданні їм послуг кредитування, а також їхньої класифікації. Позичальники ж молодше 30 років поділяються ще на 4 сегменти:

- 1 сегмент – більш заможні молоді родини, що бажають облаштувати своє житло. Причому верхня частина сегменту – проблемні позичальники, що неадекватно оцінюють свої можливості;

- 2 сегмент – працюючі студенти;

- 3 сегмент – позичальники, що здобувають у кредит дешеві товари;

- 4 сегмент – група позичальників, що бере кредит на ремонт;

- 5 сегмент – позичальники, що одержують у кредит освіту і різні послуги.

Кластеризація показала, що на ринку кредитування фізичних осіб існують не тільки різні напрямки - кредитування товарів, освітні кредити і т.д., але і різні сегменти позичальників, що користуються тим самим видом послуг.

Для цих груп потенційних позичальників необхідно дати нечітку оцінку його кредитоспроможності, наприклад, увівши поняття ймовірності повернення кредиту повністю й у строк Для побудови такої моделі необхідно представити рішення про видачу кредиту в числовому виді: 0 - "поганий кредит", 1 - "добрий кредит".

Тоді після побудови моделі на виході вийде саме ймовірність повернення. Керуючому ж залишається лише задати граничне значення ймовірності, і якщо результат вище його, то ухвалювати рішення щодо видачі кредиту, якщо нижче, то відмовляти.

Отримана модель дає можливість прямо управляти рівнем ризику. Можна звести ризик до мінімуму, указавши як поріг 1 або підвищити його при менших значеннях порога (але й, відповідно до практики, що застосовується в банках, перекласти його на позичальників).

Це дозволить залишатися у виграшному положенні перед конкурентами: знизити вартість певних послуг до рівня конкурентів, але також при цьому збільшити поріг, знизивши ризик.

Проведемо апробацію експертної системи. Для цього візьмемо кредитну історію позичальників (150 записів), як з поганими так і добрими характеристиками, а також кілька анкет, заповнених позичальниками для перевірки правильності ухвалення рішення по видачі кредитів. Анкети позичальників візьмемо з зовсім різними вхідними факторами, для того щоб вони потрапили в різні кластери при сегментації на картах Кохонена з підсумковою відповіддю про видачу кредиту.

Проведемо аналіз отриманих результатів.

Рисунок 5 – Результат сегментації на картах Кохонена

На рисунку 5 видно, що приклади анкетних даних, узятих для тестування системи були сегментовані з подібними даним з навчальної вибірки за допомогою карт Кохонена, вони на картах позначені мітками.

На виході було отримано 4 кластери, у яких дані сегментовані по подібних вхідних і вихідних факторах.

На карті видно що приклади 1, 3, 4 потрапили в кластер 3, і відповідно до вихідних параметрів навчальної вибірки, передбачуване рішення по видачі кредиту = 0, тобто кредит не видавати.

По матриці помилок квантування, видно що по дані приклади сегментовані з нульовою помилкою.

Приклад 2 потрапив у 2-ий кластер, і передбачуване рішення по видачі кредиту =1 – видавати кредит.

На карті помилок видно, що рішення по даному кредиті було прийнято з мінімальною помилкою. Розглянемо приклад 2, на карті видно, що він потрапив у 0-ий кластер, рішення по видачі кредиту = 0,5, при помилці = 0,25.

У такий спосіб параметри даного кредиту необхідно уточнити або переглянути, або сегментувати з великою кількістю прикладів у навчальній вибірці.