| | SLO | ENG | Cookies and privacy

Bigger font | Smaller font

Search the digital library catalog Help

Query: search in
search in
search in
search in
* old and bologna study programme

Options:
  Reset


1 - 2 / 2
First pagePrevious page1Next pageLast page
1.
RAZŠIRJENOST ODOBRITVE POTROŠNIŠKEGA KREDITA Z AVTOMATIZIRANO ODLOČITVIJO V EU
Miljana Gaube, 2016, master's thesis

Abstract: V magistrski nalogi sem se posvetila obravnavi standardiziranega procesa odobritve potrošniškega kredita, ki ga odlikuje optimalen potek dela, z vključeno avtomatsko odločitvijo. Standardizacija je dejavnost vzpostavljanja usklajenih pravil in določil z namenom, da se doseže optimalna stopnja urejenosti na danem področju. Standardizacija je nujna, ker predstavlja pogoj za avtomatizacijo. Kreditni proces sestoji iz procesa prodaje, procesa obravnave kreditne vloge, procesa spremljave in odplačila. Večina bank ima v svojih zalednih službah dobro organizirano in avtomatizirano tretjo fazo kreditnega procesa, t.j. proces spremljave, v okviru katerega banka izvaja obračun obresti, spremembe obrestnih mer, spremembe anuitet ipd. Druga faza kreditnega procesa, to je obravnava kreditne vloge, ki je bistveno bolj zahtevna in tudi tvegana, ker je povezana s sprejemanjem odločitev, pa se pogosto izvaja ročno in decentralizirano po poslovalnicah. V ročno izvajanih poslovnih procesih so poslovna pravila in navodila v glavah kreditnih referentov, kar povečuje možnost napak in zlorab, prav tako je čas obdelave kreditne vloge predolg, kar zmanjšuje konkurenčnost banke. Za večino bank so krediti največji in najbolj očiten vir kreditnega tveganja. Za zmanjšanje kreditnega tveganja je ključno dobro upravljanje s tveganji. Banke dobro poznajo tehnike upravljanja s kreditnim tveganjem, saj ima bančni sektor dolgo zgodovino izkušenj na tem področju. S kapitalskim sporazumom Basel II, ki daje velik pomen tehnikam za zmanjševanje kreditnih tveganj in s kapitalskimi olajšavami motivira banke k uporabi notranjih bonitetnih sistemov, so znova pridobili na pomenu modeli kreditnega točkovanja. Modeli kreditnega točkovanja napovedujejo verjetnost, da potencialni kreditojemalec bodisi ne bo poravnal svojih obveznosti ali da bo po določenem časovnem obdobju začel zamujati. Kreditna ocena bankam omogoča hitro in avtomatizirano odločanje, kar je glavna prednost modelov kreditnega točkovanja. Z vidika banke je avtomatizacija odločanja zlasti pomembna pri poslih z velikim številom strank in majhno maržo na enoto produkta, kar je značilno za potrošniške kredite. Na drugi strani, z vidika strank, hitre, transparentne in dosledne bančne odločitve pomembno vplivajo na izboljšanje uporabniške izkušnje. V empiričnem delu naloge, smo na osnovi razkritij iz letnih poročil bank za leto 2014, predstavili in analizirati prakso bank v EU na področju upravljanja in merjenja kreditnih tveganj. Iz vsake izmed 28 držav članic EU smo izbrali po 5 največjih bank, glede na višino bilančne vsote in jih analizirali z vidika uporabe modelov kreditnega točkovanja ter uporabe notranjih bonitetnih ocen za določanje potrebnega kapitala. Analiza vzorca bank je pokazala, da 71% bank držav članic, kreditno sposobnost prebivalstva ocenjuje s pomočjo modelov kreditnega točkovanja in da le 20% bank držav članic kredite prebivalstvu odobrava na podlagi standardiziranega in avtomatiziranega procesa odločanja. Glede na velik razkorak med deležem bank, ki uporabljajo modele kreditnega točkovanja in deležem bank, ki potrošniške kredite odobravajo s pomočjo avtomatiziranega odločanja se poraja upravičen pomislek, da banke v letnih poročilih avtomatiziranega odločanja o kreditu niso razkrile.
Keywords: standardizacija procesov, kreditno tveganje prebivalstva, modeli kreditnega točkovanja, avtomatizacija odločanja
Published in DKUM: 13.09.2016; Views: 928; Downloads: 125
.pdf Full text (1,15 MB)

2.
Uporaba hevristik pri reševanju problemov in odločanju : magistrsko delo
Urška Hozjan, 2012, master's thesis

Abstract: Hevristike so zavedne ali nezavedne kognitivne strategije za reševanje problemov, za katere je značilno neupoštevanje dela informacij. Na tak način hitreje in z manjšimi stroški pridemo do optimalne rešitve (Gigerenzer in Gaissmaier, 2011). Ker si z uporabo hevristik prihranimo veliko časa in napora, so v preteklosti bili mnenja, da rešitve, pridobljene s pomočjo hevristik, v veliko večji meri vodijo do napak in pristranosti kot »racionalne« rešitve, kot jih definirajo logični in statistični modeli odločanja. Vendarle pa je zanimivo pogledati, kako dejansko delujejo kognitivne hevristike v današnjem negotovem svetu, nasičenem z informacijami. Zato, preden sprejmemo tezo, da »merjenje čez palec«, kot radi rečejo hevristikam, ni učinkovita metoda pri iskanju rešitev, raje poglejmo, katere so sploh tiste hevristike, ki jih ljudje uporabljajo in v katerih situacijah ter kdaj naj se raje zanesejo na hevristike kot pa na kompleksnejše strategije. Sodobni avtorji so mnenja, da hevristike ne dajejo samo »dovolj dobre« rešitve, temveč so v določenih okoliščinah celo bolj točne in natančnejše kot kompleksne metode. V magistrski nalogi bodo predstavljene strategije za reševanje problemov, med katere spadajo tudi hevristike, ki jih bomo podrobneje razčlenili, predstavili vrste hevristik ter prikazali njihovo uporabnost na različnih področjih. Opisali bomo faze v procesu odločanja ter opredelili vlogo hevristik pri tem. Ponazorili bomo pozitivne, pa tudi morebitne negativne posledice uporabe hevristik, ki vodijo v pristranosti. Pri tem se bomo oprli na predpostavke v obstoječi domači in tuji literaturi in na raziskave, ki analizirajo omenjeno tematiko.
Keywords: reševanje problemov, odločanje, modeli odločanja, hevristike, hevristično odločanje, intuicija, magistrska dela
Published in DKUM: 17.12.2012; Views: 4037; Downloads: 1278
.pdf Full text (527,53 KB)

Search done in 0.05 sec.
Back to top
Logos of partners University of Maribor University of Ljubljana University of Primorska University of Nova Gorica