Введение 4
1. Telegram-боты и кредитование в банке 7
1.1. Мессенджер Telegram 7
1.2. Чат-боты и их применение в банках 8
1.3. Кредитование и кредитный процесс 10
1.4. Скоринговый метод оценки кредитоспособности 12
1.5. Применение Data Mining для определения кредитоспособности 13
1.6. Кредитный калькулятор 14
1.6.1. Способы погашения оплаты и их влияние на сумму кредита 14
1.6.2. Выбор способа погашения при расчете суммы кредита 15
2. Проектирование чат-бота для потенциального заемщика 15
2.1. Технология разработки приложения 15
2.2. Архитектура разработки приложения 17
2.3. Математическая модель программы для вычисления
кредитоспособности 19
2.3.1. Обучение бота. Метод логистической регрессии 19
2.3.2. Оценка эффективности модели 22
2.4. Кредитный калькулятор. Расчет суммы кредита 30
2.4.1. Расчет по аннуитетному способу погашения кредита 31
2.4.2. Расчет по дифференцированному способу погашения кредита 32
3. Реализация Telegram-бота для потенциального заемщика 33
3.1. Модель базы данных 33
3.2. Разработка Telegram-бота 37
3.2.1. Создание бота и подключение к Telegram
3.2.2. Интерфейс бота. Меню 38
3.2.3. Кредитный калькулятор 40
3.2.4. Анализ кредитоспособности 46
3.2.4.1. Обучение бота 46
3.2.4.2. Оценка кредитоспособности пользователя 48
3.2.5. Документы на кредит 52
3.2.6. Дополнительная информация 53
3.3. Графический интерфейс для ROC-анализа 54
Заключение 60
Список литературы 62
Приложение 65
В современном мире чат-боты пользуются большой популярностью и широко применяются коммерческими организациями, в том числе и банками, для продвижения бизнеса и взаимодействия с клиентами. Они зачастую конкурируют с мобильными приложениями, так как способны решать те же задачи что и приложения, но обходятся намного дешевле. Чат-боты помогают узнать клиентам банков о местоположении банкоматов, офисов, получить информацию о валютах, процентной ставке, принимать заявки от клиентов и даже рассчитать сумму кредита, при этом клиенту не нужно тратить время на поездку в банк и стоять в очередях.
Кредитование является одним из приоритетных направлений деятельности банка, поэтому наличие программы, способной определить кредитоспособность заемщика, является одним из основных элементов управления кредитным риском. Также при кредитовании важную роль играет подсчет ежемесячной и общей суммы платежа кредита, который зависит от множества факторов (суммы займа, сроков и способов погашения кредита, процентной ставки). Зачастую для получения информации и расчета этих данных клиентам неоднократно приходится посещать банк и стоять в очередях. Сотрудникам банка в свою очередь приходится затрачивать много времени на обслуживание клиентов и обработку их информации. Как известно, для эффективности работы коммерческой организации важно обслужить как можно больше клиентов, затрачивая при этом минимальное количество времени и средств. Для поддержания конкурентоспособности на рынке и привлечения новых клиентов необходимо использовать информационные технологии и Интернет-ресурсы, в частности чат-ботов в мессенджерах, благодаря которым обслуживание клиентов может происходить дистанционно вне зависимости от времени суток.
Таким образом, можно заметить, что задача разработки приложения для заемщика, с помощью которого пользователь сможет узнать всю необходимую информацию о кредитовании, рассчитать сумму кредита и определить кредитоспособность, является актуальной. Решить данную задачу можно с помощью создания чат-бота, который поможет банку оптимизировать работу и повысить качество обслуживания клиентов.
Объектом исследования является оптимизация процесса кредитования и обслуживания клиентов банка с помощью Telegram-бота.
Предметом исследования является анализ кредитоспособности потенциального заемщика и разработка соответствующего приложения для клиентов банка.
Целью данной работы является разработка чат-бота для потенциального заемщика в мессенджере Telegram, предназначенного для определения кредитоспособности заемщика, расчета суммы кредита с учетом процентной ставки, сроков и способов погашения кредита, а также для получения информации о необходимых документах и о новостях в сфере кредитования на наиболее известных веб-сайтах.
В ходе работы были поставлены следующие задачи:
1. Изучить документацию мессенджера Telegram и его функционал;
2. Изучить структуру работы чат-ботов в Telegram и их применение;
3. Изучить технологию, методы и способы разработки Telegram-ботов на C# с применением облачных сервисов для хранения баз данных SQL Azure;
4. Изучить процесс кредитования: условия кредитования, документы, необходимые для кредитования, расчет кредита, способы погашения и определение кредитоспособности клиента методом скоринга;
5. Разработать кредитный калькулятор для расчета суммы кредита с учетом процентной ставки, сроков и способа погашения кредита (аннуитетный и дифференцированный);
6. Изучить метод логистической регрессии и его применение в скоринге;
7. Построить скоринговую модель для определения кредитоспособности пользователя, используя алгоритм логистической регрессии, и оценить эффективность данной модели, используя ROC-анализ;
8. Разработать интерфейс чат-бота в мессенджере Telegram и создать кнопки для навигации пользователя.
Данная работа состоит из введения, 3 глав, заключения и приложения.
В первой главе описываются теоретические основы процесса кредитования и способы применения мессенджеров и чат-ботов при кредитовании. Во второй главе содержится информация о модели программы для хранения и обработки информации, технологии разработки программы, формулах и данных для реализации кредитного калькулятора, алгоритме, используемого для обучения бота, и оценке созданной модели. В третьей главе продемонстрирована реализация программы: чат-бота для потенциального заемщика.
В результате выполнения выпускной квалификационной работы были выполнены все поставленные цели и задачи, а именно был разработан Telegram-бот для потенциального заемщика на языке программирования C#. Чат-бот представляет собой приложение, которое помогает потенциальному заемщику получить всю необходимую информацию о кредитовании и определить свою кредитоспособность. Для определения кредитоспособности была использована скоринговая модель с использованием методов логистической регрессии, с помощью которого вычислялась вероятность кредитоспособности заемщика. Для оценивания эффективности реализованной модели был использован ROC-анализ и построена ROC-кривая. Проанализировав данные, полученные при ROC-анализе, был сделан вывод, что полученная модель (классификатор) является весьма эффективной и достаточно точной. Так же был разработан кредитный калькулятор, который рассчитывает итоговую сумму кредита и сумму ежемесячных платежей с учетом срока кредитования, суммы займа, способа погашения кредита и процентной ставки банка по введенным пользователем данным. Для того чтобы пользователь мог посмотреть список документов, необходимых для оформления кредита, и узнать о новостях кредитования, были созданы специальные вкладки меню с необходимой для этого информацией.
Для хранения данных была использована реляционная облачная база данных SQL Azure, который позволяет хранить большое количество данных в облаке и получить эти данные мгновенно, не боясь за безопасность наших данных.
Таким образом, благодаря данному Telegram-боту клиентам банка не нужно тратить времени на поездку в банк, стоять в очередях или скачивать специальное приложение. Теперь клиенты банка могут мгновенно получить всю необходимую информацию о кредитовании через чат-бота в Telegram. В свою очередь, данный чат-бот также поможет банку оптимизировать работу сотрудников в отделе кредитования: минимизировать время обслуживания
клиентов и сократить время сбора информации сотрудниками, ведь теперь получить все необходимые расчеты и данные для кредитования клиентов можно в рамках одного приложения.
Помощь студентам и аспирантам в выполнении работ от наших партнеров
