Tag : credit scoring

Повече сигурност за бизнеса с бързи кредити по време на COVID-19

„Едва когато приливът отмине, става ясно кой се къпе гол.“
Уорън Бъфет

Тези, които действат бързо и се адаптират навреме в смутни времена, ще се справят с предизвикателствата. В контекста на пандемията от COVID-19, това означава, че банките, както и останалите кредитни институции трябва да имат инструментите да анализират постоянно какво се случва и да реагират своевременно, ако е необходимо.

Като експерти в кредитния скоринг, използващ изкуствен интелект и машинно самообучение, подготвихме тази публикация, която разглежда в дълбочина проблемите, пред които кредитният бизнес се изправя. Фокусираме и върху механизмите за противодействие, като поставяме акцент върху възможностите на автоматизираното вземане на решения като цяло. Рязката промяна в бита на хората, предприетите мерки за социална дистанция и различният ефект на кризата върху отделните сегменти от населението, по конкретно трудовата заетост, както и нуждата от допълнителни финанси доведе до сътресения в сферата на кредитирането. В резултат на това, някои бизнеси драстично свиха операциите си и преминаха изключително към „ръчен режим“ на одобрения за кредит. Това значително намалява скоростта, а и ефективността на процеса на кредитиране. В някои случаи се стигна дори до закриване на дейността в цели пазари, поради опасения от нарастване на лошите кредити и негативния ефект от наложените законови мерки върху събирането на вземанията.

Как автоматизацията на кредитния скоринг направи възможни FinTech заемите

Имаше времена, в които банките бяха единственият легитимен доставчик на кредити, но бързото навлизане на Интернет, навлизането на смарт устройствата и автоматизацията на кредитния скоринг създадоха индустрията на бързите заеми. Днес можеш да получиш пари в брой за минути с няколко клика в мобилния телефон. Добре дошли в света на финансовите технологии, известни още като FinTech. Автоматизираният кредитен скоринг е инструментът, който даде възможност на небанкируемата част от населението да има достъп до финансиране. Съчетаването на традиционната оценка на кредитен риск с machine learning, изкуствен интелект и последваща автоматизация на процесите даде основата на индустрията с бързите онлайн кредити по цял свят.

Защо кредитният скоринг като услуга е най-добрата опция за фирмите за бързи кредити?

Кредитният скоринг е процесът, при който банките и компаниите за бързи кредити определят каква е степента на вероятност определен заемополучател да спре погасяването на кредита си. Този процес утилизира различни данни и малко или много е конструиран около бизнес логиката на компанията или банката. На много пазари като САЩ и Великобритания например, има т.нар. кредитни бюра, които присъждат персонален кредитенг рейтинг/скоринг на всеки човек на база предишното му поведение като кредитополучател. На други места, кредитният скоринг се определя от самите заемодатели, без значение дали са банки, телекоми, лизингови дружества или компании за бързи кредити. При този тип бизнеси, кредитният риск е за тяхна сметка, което обуславя необходимостта от решение като кредитния скоринг. В тази публикация ние обясняваме защо кредитният скоринг като услуга е най-удачната опция за заемодателите, без значение от техния размер и пазар, на който оперират. Тук споделяме трите основни възможности пред компания, която работи с такъв тип финансов риск.

Как AI и аналитичното прогнозиране направиха кредитния скоринг като услуга възможен

Само се замислете! Без кредитния бизнес, повечето от нас не биха могли да си купят жилище или други стоки, когато се нуждаем от тях. Бизнесът трябва да може да расте, разширява и иновира с необходимото темпо. Кредитът е горивото на всяка икономика и това далеч не е тайна.

Но какво стои зад кредитния бизнес? Как той решава дали един или друг потенциален кредитополучател ще бъде изряден платец?

Невронни мрежи и моделиране на кредитен риск

В тази публикация, нашият главен учен доц. д-р Александър Ефремов говори за приложението на изкуствени невронни мрежи в някои методологии за моделиране на кредитен риск. Входните данни в невронните мрежи могат да бъдат наличните характеристики на оценяваните хора като възраст, доход, семейно положение, данни от кредитно бюро и т.н. Изходните данни са вероятността кандидатите за кредит да го изплатят успешно, да предприемат определени действия и т.н.

5 приложения на data analytics във FinTech индустрията

Терминът FinTech идва от словосъчетанието Financial Technologies и е приложим за компании, които предлагат добавена стойност върху вече съществуващи или изцяло нови финансови услуги, осъществявани чрез съвременни технологии. Финансовият бизнес по дефиниция генерира огромно количество данни, известни още като големи данни или big data. Ето тук е пресечната точка между аналитичното прогнозиране и FinTech. Трябва да отчитаме и това, че FinTech покрива много бизнес вертикали във финансовия сектор като управлението на активи, застраховането, кредитирането, електронните разплащания и т.н.

Замислете се за борсовата търговия в миналото. Първо трябваше да се обадите в инсвестиционния посредник, който пък да се обади на брокера си в борсата. Днес имате достъп до платформи за търговия директно на персоналния компютър, таблета или смартфона. Освен това, подобни платформи разполагат и с вградени аналитични инструменти, възможност за автоматизирана търговия и т.н.