Оценка заемщиков МФО через машинное обучение

На конференции Scoring Case Forum 2016 компания «Робот Займер» представила новый кейс “Использование машинного обучения при оценке заемщика”.

На конференции встретились представители Банка России, других крупных банков, МФО и специалистов в области оценки рисков. Основной темой встречи стали современные методы, подходы, технологии и сервисы оценки заемщиков.

Валентин Кобзев, коммерческий директор МФО “Займер” представил свой доклад “Использование машинного обучения при оценке заемщика. Кейс Займер”. Он рассказал о новой модели оценки заемщиков по методу машинного обучения, которая дает возможность провести анализ каждый сегмент заемщиков по отдельным скоринговым картам и, в случае необходимости, делать их автоматизированный перерасчет.

Специалист отметил, что используемые на данный момент методы скоринговых расчетов не дают необходимый уровень эффективности оценки заемщика и именно поэтому была разработана новая модель, на основе метода машинного обучения Матрикснет от Яндекса. Сейчас в компании используются скоринговые модели с коэффициентом GINI=0,63 и выше (ранее этот показатель был не более 0.42).

Владимир Кобзев также рассказал, что новая модель обладает такими преимуществами, как быстрое реагирование на изменение потока заявок, автоматический перерасчет скоринговых карт, сниженные риски человеческого фактора, а также снижение издержек и быстрота принятия решений.