Искусственный интеллект в три раза сократит время рассмотрения заявки по кредитам в Бинбанке

Ненастоящий интеллект в три раза сократит время рассмотрения заявки по кредитам в Бинбанке

Искусственный интеллект в три раза сократит время рассмотрения заявки по кредитам в Бинбанке
фото: pixabay.com

Одинешенек из крупнейших банков страны – Бинбанк – нашел способ в три раза сжать максимальное время принятия решения о выдаче потребительских кредитов. Планируется, что в 2018 году эта процедура будет занимать уже не три дня, а итого один. Причем по большинству стандартных заявок клиенты смогут разузнать ответ банка всего за несколько минут. Такой экономии поре банк добьется за счет перевода процесса принятия решений на самообучающиеся модели, основанные на алгоритмах машинного обучения, сообщает пресс-служба кредитной организации.

В банке помечают, что высокая скорость принятия решений будет сочетаться с качественной и эффективной оценкой платежеспособности. Потенциальных заемщиков будут оценивать с поддержкой новейших инструментов управления риском. Благодаря этому степень кредитных потерь в портфеле банка будет оставаться на рекордно низеньком уровне, а сам банк оптимизирует операционные расходы.

Эксперты области высоко оценивают перспективы использования искусственного интеллекта в банковском деле.

«Труд подобных алгоритмов может привести к существенному сокращению поре принятия решения по кредиту, потому что данный алгоритм просматривает определенные параметры клиента и на их базе мастерит анализ того, насколько высок уровень кредитоспособности конкретного потенциального заемщика, — помечает старший аналитик ИК «ФридомФинанс» Богдан Зварич. — При этом алгоритм может принимать решение по льющемуся запросу на кредит, опираясь на статистику по аналогичным клиентам и видая, как клиенты с такими же параметрами возвращали кредиты. Что касается банков, то это фактически перевод скоринговых моделей на самообучающиеся алгоритмы, какие анализируют текущую базу клиентов, базу должников, то, как они себя ведут в свете выплат по своим обязательствам».

В самом Бинбанке помечают, что разрабатываемые им модели оценки платежеспособности клиентов позволят оперативно изучить максимально размашистый пул информации из внешних и внутренних источников. «Число переменных в модели гораздо больше, чем в классических методах скоринга, а сама модель самообучаема, – сообщает начальник отдела скоринговых моделей и информационных источников этих Бинбанка Дмитрий Герасимов. – Предварительные результаты демонстрируют, 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 степени риска, при этом мы сохраним возможность проводить точечную ручную верификацию в тех случаях, когда это подлинно необходимо».

Стоит отметить, что ПАО «Бинбанк» одним из первых на базаре внедряет технологии машинного обучения (метод искусственного интеллекта) – так, это прикасается, к примеру, работы с просроченной задолженностью в розничном бизнесе. Перевод итого цикла разработки и внедрения моделей на машинное обучение позволит банку в 70% случаев избежать звонков клиентам на ранних стадиях просрочки, не теряя эффективности.