Мошенников-заемщиков будет искать Big Data

Разработана новая скоринговая модель для МФО на базе методов машинного обучения и технологий предиктивной аналитики. Система работает очень быстро – за минуту принимается решение на основе поведения заемщика в сети. Как говорят разработчики, это позволит намного снизить количество выданных по подложным документам кредитов.

Кредитное мошенничество в сети – актуальная проблема, которая более всего касается МФО, работающих в онлайн сегменте. По статистике, около 15–19% клиентов оказываются неблагонадежными, а около 5–8% вообще мошенниками.

На данный момент в скоринговом процессе участвует информация из БКИ, сайта судебных приставов и других открытых источников информации. Новая модель использует гораздо больше данных, что намного повышает уровень эффективности проверки и позволяет сократить число займов, взятых мошенниками. Такая система поможет не только бороться с преступниками, но и, возможно, позволит увеличить количество качественных заемщиков и снизить ставки для благонадежных клиентов.

При помощи набора предсказательных атрибутов, разработанных также Scorista совместно с DCA, МФО смогут заниматься самостоятельным моделированием. 
Как работает система? На сайте будет находиться специальная метка, которая «увидит», что зашедший пользователь – тот же, что и в базе данных (по уникальному идентификационному номеру). По этому номеру проводится полная проверка всей имеющейся на клиента информации.

Мария Вейхман, Генеральный директор Scorista, говорит о качественном прорыве в процессе изготовления скоринговых моделей для финансовых организаций, а Александр Кириллов, Руководитель направления монетизации данных DCA, отмечает, что именно новые источники информации дают возможность выявить мошенников еще на этапе оформления онлайн заявок.