ruen
ML/AI
Предиктивная оценка платёжеспособности
AI-модель оценивает вероятность дефолта, прогнозирует способность клиента обслуживать обязательства и помогает принимать обоснованные кредитные решения.
Система использует поведенческие, транзакционные, социально-демографические, внешние и альтернативные данные, выявляя скрытые корреляции и риски, которые невозможно увидеть при классическом скоринге.
Решение снижает долю просрочки, ускоряет процесс одобрения и делает выдачу кредитов более безопасной и прибыльной.
Выгоды системы
на
20
–40%
Снижение доли просрочки
до
10
–25%
Рост одобрения при том же уровне риска
до
5
–10 раз
Ускорение скоринга
до
15
–30%
Снижение потерь от невозвратов
Функционал продукта
Модель прогнозирования риска неплатежа
Прогнозирует вероятность дефолта клиента с точностью выше традиционных моделей.
Поведенческий и транзакционный скоринг
Анализирует действия клиента, привычки расходования, регулярность операций.
Анализ альтернативных источников данных
История платежей, цифровые следы, данные устройств, исторические паттерны.
Сегментация клиентов по уровням риска
Разделение на уровни, группы и рекомендации по лимитам и продуктам.Мониторинг риска в режиме реального времени
Пересчёт PD при изменении поведения или новых событиях.
Рекомендации по кредитной политике
Оптимальные лимиты, ставки, условия, необходимость дополнительных проверок.
Решаемые задачи
Высокие кредитные риски
Неэффективные классические модели скоринга
AI выявляет скрытые паттерны и точно прогнозирует дефолтность.
Длительный процесс одобрения заявок
Ручные проверки и анализ большого объёма данных
Мгновенный скоринг ускоряет одобрение и снижает нагрузку на сотрудников.
Потеря качественных клиентов из-за жёстких правил
Традиционные скоринги часто завышают риски
AI позволяет одобрять больше клиентов без увеличения потерь.
Отсутствие раннего предупреждения о росте риска
Не видно изменений поведения клиента
Система пересчитывает риск при каждом изменении паттернов.
Сроки внедрения
От 1,5 до 3 месяцев
Зависит от количества источников данных и сложности модели.
Стоимость внедрения
От 3 до 6 млн ₽
Определяется глубиной интеграции, объёмом данных и набором функций.
Этапы реализации
1. Выбор пилота для быстрого запуска
Одна категория клиентов или один кредитный продукт — для проверки точности и откалибровки.011. Выбор пилота для быстрого запуска
022. Диагностика и сбор данных
033. Построение и обучение модели прогнозирования риска неплатежа
044. Интеграция с процессами скоринга
055. Пилотирование и калибровка
066. Полный запуск и масштабирование
