15.082016

Технологии машинного обучения и Big Data найдут потенциальных мошенников среди заемщиков кредитных организаций

Пресс-релизы и новости

Москва, 15 августа 2016 года. Компания Scorista на базе аудиторных данных компании DCA (Data-Centric Alliance) разработала новую модель оценки кредитных рисков для российских микрофинансовых организаций (МФО) и банков. Модель разработана с использованием методов машинного обучения и технологий предиктивной аналитики. Скоринг заемщика принимается на самом раннем этапе менее чем за минуту на основе анализа истории его поведения в Сети и большого количества фактов, накопленных на протяжении нескольких месяцев. По оценкам создателей новая модель способна, например, снизить количество выданных по подложным документам займов на 80%.

На сегодняшний момент проблема мошенничества в сегменте потребительского кредитования крайне актуальна. Наиболее остро она стоит именно у так называемых микрофинансовых организаций, выдающих займы онлайн. В среднем порядка 15-19% от общего объема заемщиков каждого онлайн МФО неблагонадежны (те, кто не платит по кредиту вообще ничего). Это в 1,5 раза больше чем у любого банка, поскольку заемщиками МФО часто становятся люди, которым по каким-то причинам банки отказали. Очевидно, что и процент мошеннических спекуляций у онлайн МФО тоже достаточно высок – около 5-8%.

 В существующих скоринговых моделях Scorista использует данные Бюро Кредитных историй (БКИ), сайта судебных приставов и других открытых источников информации. Однако требования к точности кредитного скоринга растут вместе с учащением случаев мошенничества, кредитования по подложным документам и другим видам недобросовестного поведения клиента.

 В новой предиктивной модели помимо всех этих данных теперь используется огромный массив аудиторных данных, которыми обладает компания DCA. Это позволит существенно обогатить профиль потенциальных заемщиков, и как следствие, повысить качество и эффективность оценки, а главное – сократить число займов, взятых профессиональными кибер-мошенниками по подложным документам. Решение поможет МФО и банкам не только быстрее и качественнее вычислять мошенников и снижать свои риски, но и, в среднесрочной перспективе, может привести к снижению процентных ставок для благонадежных заемщиков.

 Помимо скорингового балла Scorista совместно с DCA разработали набор предсказательных атрибутов, которые можно использовать кредитным организациям для самостоятельного моделирования. Атрибуты в значительной степени облегчат использование аудиторных данных и повысят эффективность внедрения скоринговой модели.
Первый опыт показывает, что при использовании оценки, построенной на данных DCA, число займов, взятых по подложным документам сокращается на 80%, а число заемщиков, которые заплатили менее суммы займа – на 20-30%.

 Помимо сокращения издержек и снижения рисков, новая модель Scorista и DCA является и инструментом повышения доходности: алгоритм выявляет не только заведомо неблагонадежных клиентов, но и увеличивает на 10-15% количество качественных заемщиков, которые ранее получали отказ.

 Система работает следующим образом: на сайт финансовой организации устанавливается специальный пиксель (специальная метка) DCA, который позволяет определить, что пользователь, зашедшей на сайт организации – это один и тот же пользователь в базе данных DCA. Для этого на сторону DCA передается уникальный индикационный номер пользователя, присвоенный ему на стороне организации. После идентификации каждого отдельного пользователя делается запрос в DCA или Scorista на получение всех известных по нему данных, включая атрибуты и скоринговые баллы. Ощутимые результаты в виде снижения количества просроченных и невозвратных займов можно увидеть уже через месяц использования модели и атрибутов.

 «Требования к скоринговым моделям в банках и микрофинансовых организациях растут. Поэтому мы постоянно улучшаем наши модели, внедряем новые источники данных. Сотрудничество с DCA – это еще один качественный шаг в этом направлении», – комментирует Мария Вейхман, Генеральный директор Scorista.

 «Дополнительные знания о поведении заемщиков в сети помогут компаниям грамотно оценивать все риски, выявлять некачественных заемщиков и еще на этапе оформления онлайн заявок отсекать откровенных мошенников», – отмечает Александр Кириллов, Руководитель направления монетизации данных DCA.

 ***
О DCA

DCA – это российская компания, специализирующаяся на работе с «большими данными» и высоконагруженными системами. Располагая одним из самых объемных массивов анонимных данных о пользователях российского интернета, DCA разрабатывает и внедряет ряд программных продуктов, решающих различные задачи современного бизнеса.

Часть разработок компании лежит в области цифрового маркетинга – от programmatic-закупок для онлайн-рекламы, до технологических интеграций с базами данных компаний-клиентов.

Основная задача DCA – развитие и популяризация идеи «больших данных», идеи, способной изменить наше представление об эффективности бизнеса и качестве жизни.

 DCA. Большие данные для большого дела
Узнайте больше на datacentric.ru

 О Scorista

Scorista.ru – уникальный онлайн-сервис по оценке заёмщиков для микрофинансовых организаций (МФО). Используя собственные алгоритмы и математические модели, «Скориста» помогает МФО принимать обоснованное решение о выдаче займа, контролировать риски и увеличить доход. Подключение к системе Scorista.ru осуществляется посредством API, либо при помощи web-интерфейса и позволяет МФО существенно улучшить скоринг. Подробнее о компании и сервисе - на сайте http://www.scorista.ru/

Пресс-служба DCA:

Антон Шестаков
+7 965 341-17-73
a.shestakov@datacentric.ru

Эльмира Минажетдинова
+7 903 132-87-09
e.minazhetdinova@datacentric.ru

Теги: Big Data, Scorista, большие данные, скоринг, scoring

Читайте также: