Коротко

Новости

Подробно

Фото: ООО МФК «Лайм-займ»

Секреты скоринга, или как внедрить искусственный интеллект в бизнес

При оценке заемщика автоматизированные системы микрофинансовых организаций анализируют тысячи параметров. Один из лидеров рынка, компания LIME, разработала собственную скоринговую систему и рассказала, как специалисты обучают машины и когда скоринг полностью заменит ручной труд людей.


LIME работает в том сегменте рынка, который сейчас принято называть альтернативным кредитованием. С самого начала работы сервиса микрокредитования на территории России (Международный холдинг «Lime Capital Partners», работающий на российском рынке под брендом LIME.— прим. автора) стало понятно, что развивать скоринговую систему при таких объемах входящих данных — не прихоть, а необходимость.

Как обучить искусственный разум

Выход на уровень высокотехнологичной компании обусловлен разработкой собственной инновационной скоринг-подсистемы: при оценке каждой заявки на получение краткосрочного займа скоринговая модель LIME в течение нескольких секунд обрабатывает до 10 000 параметров клиента.

«Уже сейчас искусственный интеллект эффективно работает на всех этапах оценки кредитных рисков. Перед нами были поставлены задачи полной автоматизации процессов наравне с работой человека, а также максимизация абсолютной прибыли по выданным кредитам в целом,— поясняют специалисты компании LIME. Особенность нашей системы скоринга в том, что мы используем не только данные бюро кредитных историй».

В действительности, как подчеркивает компания LIME, используются не только сухие статистические данные о заемщике, но и учитывается поведенческая информация. «Созданный нами алгоритм состоит из множества моделей и числа сегментов с разной информацией о потенциальном клиенте. Наша модель скоринга сложная, но она стабильная и корректная. Например, если по какой-то причине мы не можем получить данные по кредитной истории заемщика, мы идем другими путями и используем иные внешние источники данных. Также наша система начинает тщательно анализировать поведенческие факторы: как пользователь заполняет анкету, как двигает «ползунки» калькулятора, сколько ушло времени на каждое действие. Например, некоторое поведение на сайте система может сразу определить, как мошенническое», — поясняют специалисты технического департамента.

Большие данные большой компании

Как правило, подобные технологии стремительно развиваются. Скоринговая модель LIME — не исключение. По словам Алексея Нефедова, генерального директора компании, сейчас система развивается в нескольких направлениях — разработка алгоритмов data mining (добыча данных) и machine learning (машинное обучение). Цель развития этого направления — предоставить автоматизированные скоринг-услуги внешним партнерам, которые также занимаются кредитной деятельностью. В настоящее время немногие финансовые организации, в особенности СФО, используют алгоритмы искусственного интеллекта, а работают вручную. Мы непрерывно занимаемся обучением искусственного интеллекта в пользу отказа от участия человека в этой работе. Наша скоринговая модель работает с очень высокой точностью и может с вероятностью в 89% предсказать — вернет ли заемщик сумму кредита вовремя. На сегодняшний день мы с уверенностью можем утверждать, что благодаря нашей скоринговой модели качество кредитного портфеля компании значительно улучшилось.

18+

Комментарии

Рекомендуем

Наглядно

обсуждение

Профиль пользователя