Тайны скоринга, или как искусственный интеллект отбирает заемщиков?

Многие микрофинансовые организации указывают на то, что при оценке заемщика их автоматизированные системы анализируют тысячи параметров. Портал «Займи Срочно» решил поинтересоваться у лидеров рынка, как они создавали свою скоринговую систему, почему она допускает ошибки, что такое машинное обучение и когда искусственный интеллект заменит людей?

В компании Webbankir нам рассказали, что при разработке скоринговой системы они делали акцент на две очень важные вещи. Первое, система должна уметь отличать мошенника от добросовестного заемщика. Второе, системе необходимо правильно определять ценность клиента. Выгодно ли компании с ним сотрудничать или нет?

«Чтобы правильно ответить на этот вопрос, нужно учесть множество различных параметров – как часто человек берет займы, на какие суммы, с какой скоростью их отдает и т.п. И чем больше данных накапливает скоринговая система, тем точнее она определяет ценность потенциального заемщика», - отметил в интервью порталу генеральный директор компании Webbankir Андрей Пономарев.

В компании «Честное слово» рассказали, что скоринговая модель была создана собственной командой. Основная задача системы – это сведение к минимуму выдачи рисковых займов.

Почему скоринг допускает ошибки?

Руководитель по управлению рисками компании Moneyman Ирина Хорошко заявила, что сегодня лидеры рынка при выдаче займа клиенту анализируют огромные массивы данных. Речь идет уже о 10 тыс. параметрах.

Однако возникает вопрос. Почему несмотря на столь тщательное изучение, на рынке по сей день существуют должники, почему объемы просроченной задолженности пока и не думают уменьшаться?

«Важно не то, сколько показателей анализирует система, а то, какие параметры она не учитывает: вероятность того, что заемщику задержат зарплату, он потеряет работу или попадет в больницу, спрогнозировать не сможет ни одна программа. Также не стоит забывать, что в систему не закладывается изменение макроэкономических условий», - заявил гендиректор онлайн-сервиса микрокредитования «Честное слово» Андрей Петков.

Его коллега, Андрей Пономарев из компании Webbankir, уверен, что в теории все риски и вероятность дефолта можно свести к нулю, выдавая займы только людям с высоким подтверждением дохода и отличной кредитной историей. Однако, по его словам, при этом объемы выдач будут смешными.

Как скоринг учится?

Одним из важных качеств, которыми обладают современные скоринговые модели, является способность к самообучению. Они накапливают статистику, ищут закономерности, делают выводы и все лучше оценивают заемщиков.

«Машинное самообучение простыми словами – это комплексное применение статистики для поиска закономерностей в данных и построения нужных прогнозов на их основе. В этом процессе человеческое вмешательство не требуется, но есть и нюанс: машинное обучение эффективно только на определенных участках бизнес-процесса», - отметил гендиректор онлайн-сервиса микрокредитования «Честное слово» Андрей Петков.

Какие данные использует скоринг?

Компании активно сотрудничают с бюро кредитных историй, анализируют данные, полученные из государственных и правоохранительных органов, изучают сведения других участников рынка, заглядывают в аккаунты клиента в социальных сетях.

Также система обязательно проанализирует контактные данные заемщика, поищет совпадения с другими клиентами.

Умные системы даже оценивают поведение клиента на сайте перед оформлением заявки и во время этого процесса. Если заемщик не может в форму вписать свои ФИО, а вставляет откуда-то скопированную информацию, то такое поведение вызовет вопросы. Если клиент перед оформлением не пожелал ознакомиться с условиями кредитования, а, выбрав максимальный срок и сумму займа, сразу приступил к заполнению заявки, то к такому клиенту кредиторы, как минимум внимательно присмотрятся.


Читайте также: