Самообучающаяся система будет рассматривать заявки на получение кредита в «Бинбанке». По оценке представителей финансовой организации и экспертов, это позволит в три раза сократить максимальное время принятия решений о выдаче потребительских кредитов.
Ожидается, что искусственный интеллект начнет рассматривать заявки на потребительские кредиты, поступающие в «Бинбанк» в 2018 году. В финансовой организации отмечают, что по большинству стандартных заявок клиенты смогут получить ответ за несколько минут. А максимальное время на одобрение кредита сократится с трех до одного дня. Подобной экономии времени банк рассчитывает добиться с помощью перевода процесса принятия решений на самообучающиеся модели, основанные на алгоритмах машинного обучения.
В «Бинбанке» уверяют, что высокая скорость принятия решений будет сочетаться с качественной и эффективной оценкой платежеспособности. Потенциальных заемщиков будут оценивать с помощью новейших инструментов управления риском. Благодаря этому уровень кредитных потерь в портфеле банка будет рекордно низким, а сам банк оптимизирует операционные расходы. Эксперты банковского сектора отмечают, что использование систем искусственного интеллекта в банках является перспективным направлением.
«Работа подобных алгоритмов может привести к существенному сокращению времени принятия решения по кредиту, потому что данный алгоритм просматривает определенные параметры клиента и на их базе делает анализ того, насколько высок уровень кредитоспособности конкретного потенциального заемщика, – цитирует «Московский комсомолец» старшего аналитика ИК «ФридомФинанс» Богдан Зварич. – При этом алгоритм может принимать решение по текущему запросу на кредит, опираясь на статистику по аналогичным клиентам и видя, как клиенты с такими же параметрами возвращали кредиты. Что касается банков, то это фактически перевод скоринговых моделей на самообучающиеся алгоритмы, которые анализируют текущую базу клиентов, базу должников, то, как они себя ведут в свете выплат по своим обязательствам».
В самом «Бинбанке» отмечают, что разрабатываемые им модели оценки платежеспособности клиентов позволят оперативно изучить максимально широкий пул информации из внешних и внутренних источников.
«Число переменных в модели значительно больше, чем в классических методах скоринга, а сама модель самообучаема, – заметил начальник отдела скоринговых моделей и информационных источников данных» Бинбанка» Дмитрий Герасимов. – Предварительные результаты показывают, что мы сможем увеличить коэффициент Gini (универсальная скоринговая метрика для оценки качества) в 1,5 раза по сравнению с показателем по классическим методам. В итоге банк получит беспрецедентное улучшение качества сегментации клиентов по уровню риска, при этом мы сохраним возможность проводить точечную ручную верификацию в тех случаях, когда это действительно необходимо».
«Бинбанк» одним из первых на рынке внедряет технологии машинного обучения (метод искусственного интеллекта). Это касается также работы с просроченной задолженностью в розничном бизнесе. Перевод всего цикла разработки и внедрения моделей на машинное обучение позволит банку в 70% случаев избежать звонков клиентам на ранних стадиях просрочки, не теряя эффективности.
Искусственный интеллект будет одобрять кредиты в «Бинбанке»
Самообучающаяся система будет рассматривать заявки на получение кредита в «Бинбанке». По оценке представителей финансовой организации и экспертов, это позволит в три раза сократить максимальное время принятия решений о выдаче потребительских кредитов.
Ожидается, что искусственный интеллект начнет рассматривать заявки на потребительские кредиты, поступающие в «Бинбанк» в 2018 году. В финансовой организации отмечают, что по большинству стандартных заявок клиенты смогут получить ответ за несколько минут. А максимальное время на одобрение кредита сократится с трех до одного дня. Подобной экономии времени банк рассчитывает добиться с помощью перевода процесса принятия решений на самообучающиеся модели, основанные на алгоритмах машинного обучения.
В «Бинбанке» уверяют, что высокая скорость принятия решений будет сочетаться с качественной и эффективной оценкой платежеспособности. Потенциальных заемщиков будут оценивать с помощью новейших инструментов управления риском. Благодаря этому уровень кредитных потерь в портфеле банка будет рекордно низким, а сам банк оптимизирует операционные расходы. Эксперты банковского сектора отмечают, что использование систем искусственного интеллекта в банках является перспективным направлением.
«Работа подобных алгоритмов может привести к существенному сокращению времени принятия решения по кредиту, потому что данный алгоритм просматривает определенные параметры клиента и на их базе делает анализ того, насколько высок уровень кредитоспособности конкретного потенциального заемщика, – цитирует «Московский комсомолец» старшего аналитика ИК «ФридомФинанс» Богдан Зварич. – При этом алгоритм может принимать решение по текущему запросу на кредит, опираясь на статистику по аналогичным клиентам и видя, как клиенты с такими же параметрами возвращали кредиты. Что касается банков, то это фактически перевод скоринговых моделей на самообучающиеся алгоритмы, которые анализируют текущую базу клиентов, базу должников, то, как они себя ведут в свете выплат по своим обязательствам».
В самом «Бинбанке» отмечают, что разрабатываемые им модели оценки платежеспособности клиентов позволят оперативно изучить максимально широкий пул информации из внешних и внутренних источников.
«Число переменных в модели значительно больше, чем в классических методах скоринга, а сама модель самообучаема, – заметил начальник отдела скоринговых моделей и информационных источников данных» Бинбанка» Дмитрий Герасимов. – Предварительные результаты показывают, что мы сможем увеличить коэффициент Gini (универсальная скоринговая метрика для оценки качества) в 1,5 раза по сравнению с показателем по классическим методам. В итоге банк получит беспрецедентное улучшение качества сегментации клиентов по уровню риска, при этом мы сохраним возможность проводить точечную ручную верификацию в тех случаях, когда это действительно необходимо».
«Бинбанк» одним из первых на рынке внедряет технологии машинного обучения (метод искусственного интеллекта). Это касается также работы с просроченной задолженностью в розничном бизнесе. Перевод всего цикла разработки и внедрения моделей на машинное обучение позволит банку в 70% случаев избежать звонков клиентам на ранних стадиях просрочки, не теряя эффективности.
