P1spb.ru является средством массовой информации (СМИ), Свидетельство Роскомнадзора ЭЛ № ФС 77 - 64849 от 10 февраля 2016 года
Информация предназачена лицам 18+
Бинбанк: искусственный интеллект может сократить срок рассмотрения заявки по кредитам в 3 раза
16-11-2017, 20:48
Бинбанк: искусственный интеллект, который самостоятельно обучается на системе алгоритмов машинного обучения может сократить срок рассмотрения заявки по кредитам в 3 раза.
В одном из крупнейших банков России – Бинбанке – был обнаружен современный способ позволяющий сократить в три раза максимальное время принятия решения о выдаче потребительских кредитов. А потому, ожидается, что в 2018 году данная процедура сможет уже занимать не три дня, а всего один день. А также, в большинстве стандартных случаев клиенты смогут узнать ответ банка всего за считанные минуты. При такой значительной экономии времени банк добьется за счет перевода процесса принятия решений на самообучающиеся модели, которые основаны на алгоритмах машинного обучения, о чем сообщается пресс-службой кредитной организации.
Также в банке обращают внимание и на тот факт, что высокая скорость принятия решений будет сочетаться с эффективной и качественной оценкой платежеспособности клиентов. Потенциальных, будущих заемщиков будут оценивать с помощью современных инструментов управления риском. А потому, уровень кредитных потерь в портфеле банка будет оставаться на рекордно невысоком уровне, а кредитная организация оптимизирует операционные расходы. Эксперты банковской отрасли уже успели высоко оценить перспективы использования искусственного интеллекта в банковском деле. «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, - о чем заявляет старший аналитик ИК "ФридомФинанс" Богдан Зварич. - Также стоит отметить, что данный алгоритм может принимать решение по текущему запросу на кредит, опираясь на статистику по аналогичным клиентам кредитной организации и понимая, как клиенты с такими же параметрами возвращали кредиты. По факту это все представляет из себя перевод скоринговых моделей на самообучающиеся алгоритмы, анализирующих текущую базу клиентов и базу должников, а также то, как клиенты ведут себя в свете выплат по своим обязательствам».
В Бинбанке обращают внимание на тот факт, что разрабатываемые им модели по оценке платежеспособности клиентов позволят в оперативном порядке изучить максимально много информации из внешних и внутренних источников кредитной организации. «Число переменных в модели значительно больше, чем в классических методах скоринга, а сама модель самообучаема, – с оообщает начальник отдела скоринговых моделей и информационных источников данных Бинбанка Дмитрий Герасимов. – Предварительные результаты показывают на то, 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». Стоит отметить обратить внимание на тот факт, что ПАО "Бинбанк" одним из первых на рынке уже внедряет технологии основанные на машинном обучении (метод искусственного интеллекта) – в частности, это касается, например, работы с просроченной задолженностью в розничном бизнесе. А также перевод всего сложного цикла разработки и внедрения моделей на современное машинное обучение сможет позволить банку в 70% случаев избежать звонков клиентам на довольно-таки ранних стадиях просрочки, не теряя эффективности и доходов.
В Петербурге на улице Профессора Попова, недалеко от дома №2Д горел багажный отсек в автомобиле марки "Джили". На момент выхода публикации, точные сведения о возможных серьезно пострадавших гражданах - не поступали. Со
Главным тренером петербургского баскетбольного клуба "Зенит" стал черногорский специалист Деян Радонич. Стороны заключили соответствующее соглашение, рассчитанное до конца сезона-2026/2027 по системе «1+1». Свой
В Петербурге на бульваре Александра Грина, недалеко от дома №1, в легковом автомобиле выгорел багажный отсек. На момент выхода публикации, точные сведения о возможных серьезно пострадавших гражданах - не поступали. Со
На Петергофском шоссе, 57 ликвидирован пожар, где в двухкомнатной квартире, в комнате происходило горение обстановки на общей площади около десяти квадратных метров. На момент выхода публикации, точные сведения о
Петербургский баскетбольный клуб "Зенит" обыграл МБА-МАИ в матче Регулярного Чемпионата Единой Лиги ВТБ сезона 2025/2026 со счетом 84:74.Самым активным игроком в матче, который состоялся в Санкт-Петербурге, в КСК
Петербургский хоккейный клуб СКА обыграл "Северсталь" со счетом 3:1 в матче Регулярного Чемпионата Континентальной Хоккейной Лиги сезона 2025/2026. Счет в матче, в Череповце, на 11-ой минуте первого периода открыли
Петербургский хоккейный клуб СКА в Минске обыграл "Динамо" в серии буллитов со счетом 4:3 в матче Регулярного Чемпионата Континентальной Хоккейной Лиги сезона 2025/2026.Счет в матче, на 6-ой минуте первого периода
В Петербурге на Софийской улице, 61к1 ликвидирован пожар, где в бытовке, размером 3х7 метров, происходило горение на площади около пяти квадратных метров. На момент выхода публикации, точные сведения о возможных
В Петербурге на улице Генерала Симоняка ликвидирован пожар, где трехкомнатной квартире площадью 60 кв. метров дома №4 корпус 2 происходило горение обстановки на общей площади около 14 квадратных метров. На момент выхода
Петербургский баскетбольный клуб "Зенит" в Санкт-Петербурге, в КСК "Арене" обыграл "Енисей" со счетом 106:56 в матче Регулярного Чемпионата Единой Лиги ВТБ сезона 2025/2026.Самым активным игроком в матче, в составе
