ML-скорынг і мадэлі крэдытнай рызыкі

ML-скорынг SPTNK ацэньвае верагоднасць дэфолту па гісторыі вашых пазык і рэгулярна перанавучаецца па меры росту партфеля. Мадэль працуе ўнутры стратэгіі скорынгу разам з правіламі, данымі бюро і ПДН, а яе ўклад у рашэнне бачны аналітыку.

Якія мадэлі ёсць у платформе

Мадэлі рызыкі на розных этапах жыцця пазыкі.

  • Скорынг заяўкі

    Верагоднасць дэфолту для новай заяўкі.

  • Паўторныя кліенты

    Мадэль на гісторыі пазык кліента ў вас.

  • Верагоднасць вяртання

    Прыярытэт спраў у калекшне.

  • Адток і паўторныя пазыкі

    Каму і калі прапанаваць новую пазыку.

Дзе ML-скорынг працуе ў інтэрфейсе

ШІ ўбудаваны ў працоўныя прасторы SPTNK: кліент бачыць яго ў кабінеце, супрацоўнік — у картцы заяўкі, адміністратар — у наладах.

Кабінет пазычальніка

Кліент не бачыць мадэль, але адчувае вынік: хуткі адказ па заяўцы і ўмовы, падабраныя пад яго профіль рызыкі.

Што ўнутры

Імгненнае рашэнне па заяўцы і персанальныя ўмовы пазыкі.

Таксама ў платформе

  • Мультыкабінет супрацоўніка — бал мадэлі і фактары ў картцы заяўкі
  • Супер-адмін — версіі мадэляў, парогі і маніторынг
1 / 3

Мадэль вучыцца на вашым партфелі

Мадэль навучаецца на гісторыі вашых выдач і плацяжоў і перанавучаецца па раскладзе. Якасць мадэлі і яе ўклад у рашэнні бачныя ў маніторынгу стратэгіі.

  • Навучанне на вашых даных
  • Маніторынг якасці
  • Версіі мадэляў

Дзе ШІ дапамагае на шляху пазыкі

Агенты і мадэлі працуюць на кожным буйным этапе — ад заяўкі да спагнання.

  1. На заяўцы мадэль атрымлівае даныя анкеты, бюро і антыфроду — усё, што патрэбна для ацэнкі рызыкі.

  2. Мадэль ацэньвае верагоднасць дэфолту і перадае бал у дыяграму рашэнняў: ліміт і ўмовы падбіраюцца з улікам рызыкі.

  3. Мадэль паўторных кліентаў выкарыстоўвае гісторыю плацяжоў і падказвае, каму прапанаваць новую пазыку.

  4. Мадэль ранжыруе пратэрмінаваныя справы па верагоднасці вяртання — калектар пачынае з тых, дзе кантакт дасць вынік.

1 / 4

Як мадэль убудавана ў рашэнне

ML-скорынг — частка стратэгіі, а не асобная «чорная скрыня».

  • Стратэгія

    Мадэль — блок у дыяграме рашэння.

  • Парогі

    Рызык-менеджар задае межы балаў.

  • Фактары

    Уклад прыкмет у бал.

  • Версіі

    Новая мадэль запускаецца без прыпынку.

  • Тэставы прагон

    Мадэль правяраецца на тэставых заяўках.

  • Журнал

    Бал і версія мадэлі па кожнай заяўцы.

Пакажам ML-скорынг

Пакажам мадэль, яе фактары і маніторынг якасці на дэма-партфелі.

або напішыце

Чаму ML-скорынг SPTNK

Мадэль працуе разам з правіламі і данымі бюро, а аналітык бачыць, як яна ўплывае на рашэнні.

  • 0,62GiniЯкасць на тэставым партфелі.
  • Вашы даныядля навучанняМадэль навучана на вашым партфелі.
  • 4мадэліЗаяўка, паўтор, вяртанне, адток.
  • ФактарытлумачальнасцьБачны ўклад прыкмет у бал.
  • Версіібез прыпынкуНовая мадэль без прастою.
  • 13 гадоўдосведуСкорынг для МФА і банкаў.

Каму падыходзіць ML-скорынг

ML-скорынг працуе ва ўсіх галіновых рашэннях SPTNK — выберыце свой сегмент.

ML-скорынг у крэдытаванні: калі мадэлі лепшыя за правілы

Правілы добра адсякаюць відавочныя адмовы, але дрэнна адрозніваюць сярэднюю рызыку. ML-мадэль на гісторыі вашых пазык знаходзіць заканамернасці, якія не бачныя ў асобных правілах.

Правілы і мадэль разам

Стоп-фактары адсякаюць відавочную рызыку, мадэль ацэньвае астатняе — так хутчэй і танней.

Мадэль старэе

Кліенты і рынак мяняюцца. Рэгулярнае перанавучанне захоўвае якасць мадэлі.

Тлумачальнасць для рызык-менеджара

Уклад прыкмет у бал паказвае, чаму заяўка атрымала такую ацэнку.

Кантроль якасці

Gini, доля адабрэнняў і дэфолты па сегментах адсочваюцца ў маніторынгу.

Пытанні пра ML-скорынг

Не знайшлі адказ — спытайце на дэма, пакажам на жывой сістэме.

  • Мадэлі машыннага навучання, якія ацэньваюць верагоднасць дэфолту па гісторыі вашых пазык і працуюць унутры стратэгіі скорынгу.

  • Так, мадэль навучаецца на вашых даных. Для старту без гісторыі выкарыстоўваюцца правілы і знешнія скорынгі.

  • Па раскладзе, звычайна штомесяц, і пры прыкметным змяненні партфеля.

  • Так, аналітык бачыць уклад прыкмет у бал па кожнай заяўцы.

  • Так, знешняя мадэль падключаецца як блок стратэгіі праз API.

  • Gini, долі адабрэнняў і дэфолтаў па сегментах бачныя ў маніторынгу стратэгіі.

  • У складзе модуля «Скорынг» або модуля прыняцця рашэнняў.

Мадэль на вашым партфелі

Раскажыце пра партфель і гісторыю выдач — ацэнім, якую мадэль можна пабудаваць.

або напішыце

Нам давяраюць

З намі супрацоўнічаюць вядучыя крэдытныя і некрэдытныя арганізацыі, якія прадастаўляюць сучасныя фінансавыя прадукты і паслугі.

Кліенты 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, Фінансава-сацыяльная сетка, Сберфонд, Rapicredit
Кліенты 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, Фінансава-сацыяльная сетка, Сберфонд, Rapicredit