Лента новостей

Все новости

Популярное

Искусственный интеллект будет одобрять кредиты в «Бинбанке»

    Фото: hurriyet.com.tr

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.  

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.  


Новости партнеров

В России и мире

Если к вам лезут с вопросами личного характера: 5 хитрых способов поставить любопытного на место
Астрология темперамента: холерики среди знаков Зодиака
Ваша жизнь может быть под угрозой: сигналы о формировании тромба в ногах
Он изменит, но не по своей воле: 6 признаков того, что вашего мужчину приворожили
Исследование, которое спасет вам жизнь: многие забывают о нем, и потом жалеют
Июнь будет периодом расцвета для этих 2 знаков Зодиака
Ванночка для ног от «застарелых» мозолей: просто смешайте эти два подручных средства
Так ведет себя невоспитанная хабалка: 3 неочевидных ситуации, которые покажут ее истинную сущность
Очередной карлик лягнул Россию, а та опять утерлась и жаждет дружбы
Если не знаете, что делать с чечевицей, приготовьте из нее этот суп-пюре: невероятно вкусный и сытный