Деякі аспекти мінімізації інформаційних ризиків у банківській діяльності - Кузнєцова, Н.В. (Системні дослідження та інформаційні технології, 2014)
Розглянуто основні види інформаційних ризиків, проаналізовано основні інформаційні загрози, що зустрічаються у банківській діяльності. На прикладі аналізу характеристик юридичних осіб-позичальників банку з використанням мереж Байєса було визначено причинно-наслідкові зв’язки між показниками фінансової діяльності підприємств, які збираються у фактор-листах, та виявлено ключові з них. Побудована модель мережі Байєса дозволила встановити взаємозв’язок неповернення кредитів з якістю інформаційного ресурсу, зокрема з неповнотою даних позичальника. На основі аналізу моделі було запропоновано засоби мінімізації інформаційних ризиків шляхом коректної обробки пропущених даних з урахуванням причин їх появи. Рассмотрены основные виды информационных рисков, проанализированы основные информационные угрозы, которые встречаются в банковской деятельности. На примере анализа характеристик юридических лиц-заёмщиков банка с использованием сетей Байеса установлены причинно-следственные связи между показателями финансовой деятельности предприятий, которые собираются в фактор-листах, и определены ключевые из них. Построенная модель сети Байеса позволила установить взаимосвязь невозвратов кредитов с качеством информационного ресурса, в частности c неполнотой данных заёмщика. На основе анализа модели предложены способы минимизации информационных рисков путем корректной обработки пропущенных данных с учетом причин их появления. The basic types of informational risks are considered and the basic informational threats, which are faced in banking, are analyzed. On the example of the analysis of legal persons-borrowers of the bank, using Bayesian networks, the cause-and-effect relations between financial activities in factor-lists and key activities were defined. The built Bayesian network model allowed to define the correlation between credit non-returns and the quality of informational resource, particularly with incompleteness data of a borrower. Based on the analysis of the model the approaches to minimize information risks by correctly handle missing data with regard to their origin reasons were proposed.