Банк Москвы — один из крупнейших универсальных банков России. Банк входит в топ-5 крупнейших российских кредитных организаций по размеру активов и капитала и в топ-3 по объему привлеченных средств населения. Ключевым акционером Банка с момента основания в 1995 году является Правительство Москвы. Сегодня город владеет около 44% акций Банка напрямую и 15,4% через ОАО «Столичная страховая группа». Банк представлен практически во всех экономически значимых регионах страны и насчитывает 396 обособленных подразделений, включая дополнительные офисы, обменные пункты и операционные кассы. В сеть Банка также входят 5 дочерних банков, находящихся за пределами России: ОАО «БМ Банк» (Украина), ОАО «Банк Москва-Минск» (Беларусь), Латвийский Бизнесбанк (Латвия), Эстонский кредитный банк (Эстония) и АО «Банк Москвы» — (Белград) (Сербия). Представительство Банка Москвы действует во Франкфурте-на-Майне (Германия).

Задачей проекта являлось создание системы кредитного скоринга для оценки рисков неплатежей по кредитам, связанным с каждым из заемщиков. Основной задачей являлась необходимость значительного увеличения кредитного портфеля и снижение операционных расходов, связанных с этим. Кроме того, необходимо было обеспечить индивидуальный подход к заемщику, персональное формирование параметров продукта с учетом его демографических параметров и поведенческих особенностей с тем, чтобы расширить круг клиентов, включив в их число тех, кто раньше по тем или иным причинам был лишен возможности получения кредита.

Рассмотрев различные варианты решений разных производителей, Банк Москвы остановил свой выбор на системе SAS Credit Scoring for Banking. Реализацию проекта осуществила компания Business & Decision. Генеральным подрядчиком являлась компания SAS. В ходе проекта в банке был автоматизирован технологический цикл разработки скоринговых моделей. Он включает несколько этапов, в том числе: - Создание банковского хранилища данных о заемщиках-физических лицах, а также по кредитным операциям. В хранилище собирается информация по всем продуктам и по всем точкам продаж, включая региональные филиалы. Данные поступают из нескольких систем-источников и обновляются ежедневно. - Создание в банке технологии разработки скоринговых моделей, включающей разработку, тестирование, передачу в эксплуатацию и мониторинг качества моделей в процессе эксплуатации. Реализована автоматизированная технология сопоставления различных моделей и выбора наиболее точных и стабильных. - Построена система отчетности для задач управления розничными кредит-ными рисками и анализа продаж кредитных продуктов. Эта система построена на основе SAS Business Intelligence с использованием портальных технологий. Пользователями отчетности являются сотрудники департаментов рисков, розничного бизнеса, планово-экономического департамента и других подразделений банка, заинтересованных в получении аналитических данных для принятия как оперативных, так и стратегических решений. В настоящее время более 150 специалистов Банка Москвы используют систему анализа розничных кредитных рисков, внедренную специалистами Business & Decision. Применение этой системы привело к упрощению и ускорению процесса принятия решений о выдаче кредитов и, благодаря более точной оценке рисков, позволяет банку увеличить количество выдаваемых физическим лицам кредитов без опасно-сти роста объемов просроченной задолженности. "Внедрение скоринговой системы от мирового лидера в этой области - компании SAS - мы расцениваем как успех, который даст банку новые возможности для развития розничного бизнеса". Юрий Максутов, Вице-президент Банка Москвы

SAS Credit Scoring Solution Это решение обладает полной функциональностью, настраивается под специфику использования в банке и является составной частью семейства продуктов SAS Banking Intelligence Solutions. Дополнительные продукты: Base SAS Профессиональный пакет статистического анализа. Включает в себя методы дискриминантного, дисперсионного, регрессионного, кластерного анализа, многомерного шкалирования и другие процедуры. SAS / Access Семейство продуктов, предназначенное для доступа к внешним источникам данных. Обеспечивают доступ к более чем 50 различным форматам данных. SAS / STAT Продукт для статистического анализа информации SAS / Enterprise Miner Продукт для проведения углубленного анализа данных, разработанный специально для поиска и анализа скрытых закономерностей в данных (data mining). Использует такие методы, как регрессионный анализ, деревья решений, нейронные сети, генетические алгоритмы, кластерный анализ и другие методы анализа данных