MoneyMan внедряет в свою работу систему статистического анализа данных

Компания MoneyMan, которая является лидером в области онлайн-кредитования на территории России, внедрила в свою работу уникальную систему статистического анализа данных. Речь идет о  SAS Enterprise Miner и SAS Text Analytics, позволяющих существенно повысить эффективность процесса кредитного скоринга, целевого маркетинга и сбора данных по просроченным платежам.

Необходимость внедрения подобной системы объяснить очень просто. Поскольку оценка платежеспособности потенциального заемщика происходит удаленно, для MoneyMan огромную роль играет возможность осуществлять интеллектуальный автоматизированный анализ тех данных, которые предоставил о себе потенциальный клиент. У компании уже есть собственный технологический стек, получивший название «Скоринг 5.0». Уникальный алгоритм предусматривает около 500 агрегатов, среди которых стоит отметить и рейтинговые модели. Ключевой особенностью системы скоринга выступает возможность принятия важных решений в полностью автоматическом режиме. Благодаря использованию технологической платформы имеется возможность для более гибкого принятия решений. Для этого модель берет во внимание множество различных данных, в том числе и внутреннюю кредитную историю, информацию, поступившую из БКИ и прочих источников, среди которых, к примеру, операторы мобильной связи и социальные сети. Нередко на оценку платежеспособности может оказывать влияние поведение пользователя на сайте MoneyMan.

Внедрение новых решений позволит обнаруживать случаи мошенничества. Для этого происходит глубинный анализ данных текста, позволяющий определять скрытые закономерности в собираемой информации. С помощью уникальных инструментов SAS в дальнейшем компания MoneyMan запланировала разработку новых маркетинговых компаний, направленных на повышение уровня эффективности программ лояльности потенциальных заемщиков. Также планируется создание механизма, который сможет подбирать для каждого клиента MoneyMan наиболее подходящие предложения. Для этого интеллектуальные алгоритмы SAS находят и получают важные сведения, позволяющие максимальным образом обогатить структуру данных.