Уральский банк реконструкции и развития (УБРиР) снизил ожидаемые относительные кредитные потери на 8%. Это произошло после внедрения в скоринговую модель банка данных оператора сотовой связи «Мегафон». Как рассказали в пресс-службе «Мегафона», применение сервиса машинного обучения (machine learning) в банковском секторе помогает точнее определять платежеспособность потенциальных заемщиков и более эффективно управлять кредитными рисками, а также помогает защитить финансовые организации от мошенничества. «Оценивается как вероятность социального дефолта заемщика, так и вероятность мошеннических действий. Только за счет использования этих данных удалось добиться повышения на 5-10% качества скоринговых моделей – рейтингование заемщиков, выражаемого через коэффициент Gini, что привело к снижению доли ожидаемых относительных кредитных потерь», — отметил начальник управления анализа кредитного риска Уральского банка реконструкции и развития Александр Трофимов.