Технологии

Белорусы создали платформу, которая оценивает кредитоспособность заемщиков по их поведению в соцсетях и не только

Автор: Лев Евгеньев, Office Life
В Беларуси прошел национальный отбор в австрийский стартап-акселератор Elevator Lab. Первое место в нем заняли авторы «умного» кредитного скоринга — это проект GiniMachine белорусской компании HiEnd Systems (HES). Платформа использует алгоритмы для оценки кредитоспособности заемщика и расчета вероятности его дефолта. О том, как это работает, корреспондент Office Life расспросил создателей GiniMachine.

— Какие данные помимо кредитных историй используются в GiniMachine для оценки заемщика?

— Кредитная история, безусловно, важна, однако она не всегда нужна, чтобы оценить кредитоспособность заемщика. Например, так часто происходит в странах, где у заемщиков нет кредитной истории или банковского счета. GiniMachine в таких случаях позволяет использовать альтернативные источники данных. Ими могут быть информация из социальных сетей, внутренние и внешние базы данных банка, данные телеком-операторов, транзакционные данные заемщика, поведенческие факторы в процессе заполнения онлайн-заявки и т. д.

Мы не ограничиваем наших клиентов в выборе источников данных. Но хотели бы подчеркнуть, что GiniMachine работает с той информацией, которая у клиента уже есть. То есть банкам не нужно тратить годы и копить сведения.

Главная задача, которую решает GiniMachine как инструмент анализа, — поиск так называемого сигнала. То есть определение тех параметров, которые имеют значение и влияние на силу скоринговой модели. Очевидно, что в зависимости от типа бизнеса клиента, географии, целевой аудитории и достоверности данных наиболее значимые параметры для скоринговой модели могут отличаться. Используя современные методы машинного обучения, GiniMachine позволяют быстро находить скрытые зависимости, которые неочевидны и очень трудно найти, а также определить, какие из собираемых данных содержат искомый сигнал.

GiniMachine на конкурсе Elevator Lab Challenge
GiniMachine на конкурсе Elevator Lab Challenge. Фото: onliner.by

— Чем ваше скоринговое решение отличается от существующих специализированных программ по автоматической оценке кредитоспособности?

— Самое главное преимущество GiniMachine — инновационный, полностью автоматический подход к построению скоринговых моделей. В том виде, в котором это делает GiniMachine, конкурентов мало — буквально 2-3 компании во всем мире.

Все, что использует GiniMachine — подход, методы машинного обучения, собственные исследования и наработки, — позволяет строить модель в автономном и автоматическом режимах, не нужно привлекать оператора специфических знаний в области машинного обучения, программирования или статистических методов.

В итоге экономятся сотни и тысячи человеко-часов труда высокооплачиваемых специалистов отдела рисков и аналитики. В среднем GiniMachine строит модель за 5-10 минут, в то время как традиционные методы требуют недели кропотливого труда.

Количество «плохих» кредитов снижается до 50%, улучшается процент одобрения кредитов.

Белорусы создали платформу для банков, которая снизит количество «плохих» кредитов до 50%
Изображение: ginimachine.ru

— Судя по проекту GiniMachine, для его авторов уже не стоит вопрос о том, заменят ли однажды роботы-алгоритмы кредитные комитеты...

— Мы в GiniMachine не ставим перед собой задачу заменить кредитные комитеты как часть процесса принятия кредитных решений. Наше решение позволяет менеджерам банков, сотрудникам скоринговых отделов, риск-аналитикам быстрее строить более качественные модели и лучше оценивать заемщиков.


Поделиться:
Курс бел. рубля 24.03.2019
Нал. (банки Минска)
покупкапродажа
$12.10402.1100
12.38002.3880
p1003.27503.2850
Б/нал. (НБРБ)
$12.1022
12.3879
p1003.2896