Группа компаний Mail.ru оценит заемщиков на риски

Как стало известно нашему обменнику криптовалют, группа компаний Mail.ru Group совместно с партнерами разработала программный продукт, предназначенный для банковской системы. Данное ПО призвано предсказывать кредитные риски по конкретному клиенту. При этом используется принцип машинного обучения. Для создания уникального метода аналитики компании «Эквифакс» совместно с экспертами Mail.ru проанализировали сферу розничного кредитования, отметив наиболее рискованные сегменты. Отсеивались все ситуации, которые избегают крупнейшие участники рынка.

Эксперты отмечают, что у многих граждан возникают трудности с получением кредитов. На то есть разные причины, среди которых плохая или отсутствующая кредитная история или определенные требования банка. Банки с осторожностью относятся к рискованным сделкам, сводя до минимума вероятность выделения кредита. Новая программа позволит находить благонадежных заемщиков даже в «черном списке», оценивая ряд сведений о людях.

В Mail.ru Group разработали возможность для банковских учреждений в поиске новых сегментов кредитования. Это даст возможность повысить количество подтвержденных заявок на кредитование и снизить риски по займам. Использование продукта позволит в кратчайших перспективах снизить процентные ставки для пользователей. Разработчики считают, что банки смогут сэкономить благодаря использованию сервиса огромные деньги.

Разработчики заключили договор с несколькими банковскими учреждениями, которые уже начали испытания новой системы. Но сумма сделки и партнеры компании пока не разглашаются. Можно предположить, что отдельно Mail.ru будут получать доход на внедрении системы и подгонке под конкретного заказчика. Возможно, за основу будет принята сервисная модель, которая будет зарабатывать на количестве обработанных запросов. В качестве платы могут изымать также определенную часть полученных кредитов.

Подразделение Mail.ru «Big Data» занимается объемным анализом данных, а также различной информацией, которая позволяет человеку получать сведения в доступной форме. Анализируется технические и персональные данные, которые создаются пользователем. К ним будут относиться показатели видеокамер, счетчиков, географическое положение, нагрузки на электрические сети, а также сотовых сетей. Компания Wikibon оценивает глобальную долю услуг и продуктов, с которыми может работать Big Data в 33,3 миллиарда долларов, что на 17 процентов выше, чем в 2014 году. Уже к 2020 году объемы этого рынка увеличатся до 61 миллиарда долларов, тогда как российский рынок пока занимает лишь 1/60-я часть мирового объема.

Многие крупные банки пытаются самостоятельно строить модели оценки клиентов, но идеальное решение создать непросто. Ведь для создания независимой программы необходимы специалисты и большие технические возможности, что не под силу многим участникам валютного рынка. Некоторые банки уже начали сотрудничество с «Эквифаксом» и отмечают его прекрасную выборку БКИ. Как правило, на запросы о кредитовании финансовые учреждения в 75—80 процентах случаях отвечают согласием. В среднем, каждая десятая сделка все равно заключается с «плохим» заемщиком. Если новая разработка Mail.ru Group позволит изменить эти цифры хотя бы на 1—2 процента, многие банки заинтересуются этим программным обеспечением.

Современные компании используют машинное обучение и предиктивную аналитику. Такую практику используют отечественная ABBYY Cognitive, зарубежные SAS и IBM. Но перспективы разработки Big Data можно будет оценить лишь со временем, ведь изначально им придется столкнуться со сложностями. Для эффективной работы, нужно накопить историю работы и создать информационную базу, ведь с накоплением данных система будет работать точнее.