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.
|
