ML-скоринг и модели кредитного риска

ML-скоринг SPTNK оценивает вероятность дефолта по истории ваших займов и регулярно переобучается по мере роста портфеля. Модель работает внутри стратегии скоринга вместе с правилами, данными бюро и ПДН, а её вклад в решение виден аналитику.

Какие модели есть в платформе

Модели риска на разных этапах жизни займа.

  • Скоринг заявки

    Вероятность дефолта для новой заявки.

  • Повторные клиенты

    Модель на истории займов клиента у вас.

  • Вероятность возврата

    Приоритет дел в коллекшене.

  • Отток и повторные займы

    Кому и когда предложить новый заём.

Где ML-скоринг работает в интерфейсе

ИИ встроен в рабочие пространства SPTNK: клиент видит его в кабинете, сотрудник — в карточке заявки, администратор — в настройках.

Кабинет заёмщика

Клиент не видит модель, но чувствует результат: быстрый ответ по заявке и условия, подобранные под его профиль риска.

Что внутри

Мгновенное решение по заявке и персональные условия займа.

Также в платформе

  • Мультикабинет сотрудника — балл модели и факторы в карточке заявки
  • Супер-админ — версии моделей, пороги и мониторинг
1 / 3

Модель учится на вашем портфеле

Модель обучается на истории ваших выдач и платежей и переобучается по расписанию. Качество модели и её вклад в решения видны в мониторинге стратегии.

  • Обучение на ваших данных
  • Мониторинг качества
  • Версии моделей

Где ИИ помогает на пути займа

Агенты и модели работают на каждом крупном этапе — от заявки до взыскания.

  1. На заявке модель получает данные анкеты, бюро и антифрода — всё, что нужно для оценки риска.

  2. Модель оценивает вероятность дефолта и передаёт балл в диаграмму решений: лимит и условия подбираются с учётом риска.

  3. Модель повторных клиентов использует историю платежей и подсказывает, кому предложить новый заём.

  4. Модель ранжирует просроченные дела по вероятности возврата — коллектор начинает с тех, где контакт даст результат.

1 / 4

Как модель встроена в решение

ML-скоринг — часть стратегии, а не отдельный «чёрный ящик».

  • Стратегия

    Модель — блок в диаграмме решения.

  • Пороги

    Риск-менеджер задаёт границы баллов.

  • Факторы

    Вклад признаков в балл.

  • Версии

    Новая модель запускается без остановки.

  • Тестовый прогон

    Модель проверяется на тестовых заявках.

  • Журнал

    Балл и версия модели по каждой заявке.

Покажем ML-скоринг

Покажем модель, её факторы и мониторинг качества на демо-портфеле.

или напишите

Почему ML-скоринг SPTNK

Модель работает вместе с правилами и данными бюро, а аналитик видит, как она влияет на решения.

  • 0,62Gini

    Качество на тестовом портфеле.

  • Ваши данныедля обучения

    Модель обучена на вашем портфеле.

  • 4модели

    Заявка, повтор, возврат, отток.

  • Факторыобъяснимость

    Виден вклад признаков в балл.

  • Версиибез остановки

    Новая модель без простоя.

  • 13 летопыта

    Скоринг для МФО и банков.

Кому подходит ML-скоринг

ML-скоринг работает во всех отраслевых решениях SPTNK — выберите свой сегмент.

ML-скоринг в кредитовании: когда модели лучше правил

Правила хорошо отсекают явные отказы, но плохо различают средний риск. ML-модель на истории ваших займов находит закономерности, которые не видны в отдельных правилах.

Правила и модель вместе

Стоп-факторы отсекают явный риск, модель оценивает остальное — так быстрее и дешевле.

Модель стареет

Клиенты и рынок меняются. Регулярное переобучение сохраняет качество модели.

Объяснимость для риск-менеджера

Вклад признаков в балл показывает, почему заявка получила такую оценку.

Контроль качества

Gini, доля одобрений и дефолты по сегментам отслеживаются в мониторинге.

Вопросы про ML-скоринг

Не нашли ответ — спросите на демо, покажем на живой системе.

  • Модели машинного обучения, которые оценивают вероятность дефолта по истории ваших займов и работают внутри стратегии скоринга.

  • Да, модель обучается на ваших данных. Для старта без истории используются правила и внешние скоринги.

  • По расписанию, обычно ежемесячно, и при заметном изменении портфеля.

  • Да, аналитик видит вклад признаков в балл по каждой заявке.

  • Да, внешняя модель подключается как блок стратегии через API.

  • Gini, доли одобрений и дефолтов по сегментам видны в мониторинге стратегии.

  • В составе модуля «Скоринг» или модуля принятия решений.

Модель на вашем портфеле

Расскажите о портфеле и истории выдач — оценим, какую модель можно построить.

или напишите

Нам доверяют

С нами сотрудничают ведущие кредитные и некредитные организации, предоставляющие современные финансовые продукты и услуги.

Клиенты SPTNK: Деньги Маме, MobiFinans, DigitalBank, Simplyfi, E.M.A.N. Group, Центрофинанс, Касса взаимопомощи, Лови Займ, Спешкэш, O·money, MigMoney, Ontime, Datadev, Русский Стандарт, Заначка, SimpleFinance, Уралсиб, FinTrend, MoneyDay, Финансово-социальная сеть, Сберфонд, Rapicredit
Клиенты SPTNK: Деньги Маме, MobiFinans, DigitalBank, Simplyfi, E.M.A.N. Group, Центрофинанс, Касса взаимопомощи, Лови Займ, Спешкэш, O·money, MigMoney, Ontime, Datadev, Русский Стандарт, Заначка, SimpleFinance, Уралсиб, FinTrend, MoneyDay, Финансово-социальная сеть, Сберфонд, Rapicredit