Закрыть и перейти на сайт ComNews.RU
Новости Редколонка Точка зрения

Вт, 16.07.2019

Полная версия сайта   

 Поиск
USD 62.83 EUR 70.86
16 июля 2019 года, Вт

Mail.ru Group переоценит заемщиков

Роман Рожков
25.07.2016

Mail.ru Group совместно с бюро кредитных историй (БКИ) "Эквифакс" разработала модель оценки кредитных рисков для российских банков. Это первый продукт бизнес-направления "большие данные" (Big Data), которое холдинг запустил в январе. Участники рынка предупреждают, что для распространения сервиса придется накопить серьезную историю его применения.

Mail.ru Group и БКИ "Эквифакс Кредит Сервисиз" создали продукт для российской банковской системы — предсказательную модель оценки кредитных рисков, разработанную с использованием методов машинного обучения, рассказали "Ъ" в интернет-компании. Для этого эксперты Mail.ru Group совместно с аналитиками "Эквифакса" провели оценку рынка розничного кредитования, выявив высокорисковые сегменты, которых избегают основные игроки, говорит представитель компании. К примеру, по его словам, есть много людей, у которых прежде были проблемы с получением кредита по разным причинам (несоответствие параметрам банка, кредитная история и т. д.). "Банки очень настороженно относятся к такому сегменту, стараясь минимизировать им выдачу кредитов. Наша модель позволяет среди них выявлять качественных заемщиков",— добавил он.

Как объясняют в Mail.ru Group, эффект для участников финансового рынка состоит в возможности выйти в новые сегменты кредитования, получить минимальную стоимость риска, повысить approval rate (уровень одобрения заявок). "Применение такого продукта в среднесрочной перспективе может привести к снижению процентных ставок за счет контроля над одной из основных составляющих — стоимостью риска",— полагают в компании. По ее расчетам, использование сервиса даст банкам "десятикратную экономию на рисках".

У Mail.ru Group уже есть клиенты, пользующиеся новым сервисом, но их имена и стоимость услуги не раскрываются. "Не исключено, что они будут зарабатывать на внедрении и кастомизации платформы под заказчика, а также примут за основу сервисную модель, в рамках которой деньги берутся либо за количество обработанных заявок, либо в качестве платы взимается некий процент от суммы кредита",— считает глава отраслевых проектов управления сервисов ГК Softline Дмитрий Новиков.

Big Data — аналитика неструктурированных данных огромных объемов и значительного многообразия для получения человеком воспринимаемых результатов. К "большим данным" относят информацию, которая генерируется как пользователем и может быть его персональной, так и техникой, независимо от человека (показатели счетчиков, данные видеонаблюдения, нагрузки на сегменты сетей электроэнергии, геопозиционирования, базовых станций сотовых сетей). По оценке Wikibon, в 2015 году мировой рынок продуктов и услуг для работы с Big Data вырос на 17%, до $33,3 млрд, а к 2020 году увеличится до $61 млрд. Его российский сегмент Московская биржа оценивала в 2015 году в $500 млн, считая, что в 2018 году он вырастет до $1,7 млрд. Mail.ru Group создала направление "большие данные" в январе этого года.

Большинство банков, особенно крупные, сами строят свои модели скоринга, и войти на этот рынок с независимым решением непросто, считает Сергей Скрипников из Фонда развития интернет-инициатив (его портфельный проект Scorista использует 7 тыс. параметров для скоринга высокорисковых заемщиков в микрофинансовых организациях). "Но есть и плюс: многие банки уже работают с "Эквифаксом", выборка у этого БКИ большая и хорошая,— продолжает он.— Вообще, у банков скоринг в решении о выдаче кредитов занимает 20-25%, остальное приходится на "безопасников". Кроме того, в среднем у банков "плохих" заемщиков — 10-15%". Если Mail.ru Group со своим продуктом покажет, что они снижают эти цифры хотя бы на несколько процентов, банки заинтересуются, полагает господин Скрипников.

Предиктивная аналитика и машинное обучение сейчас широко используются многими вендорами: из иностранных — IBM (Watson), SAS (SAS Intelligence Platform), из российских разработок — ABBYY и Cognitive, приводит примеры господин Новиков. Но, по его словам, разработчик столкнется с рядом сложностей: должна накопиться история применения сервиса, поскольку такие системы работают тем точнее, чем больше исторических данных в их распоряжении.


При использовании материалов ссылка на ComNews обязательна.

Свидетельство о регистрации СМИ от 8 декабря 2006 г.
Эл № ФC 77-26395

РекламаПисьмо в редакциюО насAbout us
Новости