Новосибирск , 19 мар, 11:25

Как использование нейросетей скажется на росте отказов по займам

Кредиторы начали оценивать риски банкротства заемщика с помощью нейросетей

Кредиторы в России начали включать в систему оценки рисков заемщиков прогноз, оценивающий вероятность личного банкротства, на основе нейросетей. Количество отказов по кредитным заявкам может вырасти на 20–30%, сообщают «Известия».

Издание со ссылкой на представителей БКИ пишет, что если до конца прошлого года на этапе рассмотрения заявки кредитные организации рассчитывали возможность дефолта заемщика (просрочка свыше 90 дней), то сейчас многие из них включили в скоринг прогноз, оценивающий вероятность личного банкротства с помощью нейросетей.

По словам директора по маркетингу Национального бюро кредитных историй (НБКИ) Алексея Волкова, многие банки и МФО уже внедрили процедуру в систему оценки рисков заемщиков, а некоторые активно тестируют.

rbc.group

Как рассказал РБК Новосибирск генеральный директор МФК «Честное слово» Андрей Петков, по сути, ничего нового в этом подходе нет. Оценка платежеспособности и риска дефолта клиента с помощью алгоритмов машинного обучения давно входит в практику финансовых организаций. Обычно применяют ансамблевые алгоритмы, например, бустинг, ярким промышленным примером которого является разработанный Яндексом пакет CatBoost.

rbc.group

«Предсказание банкротства может отличаться набором входящих параметров, то есть другими датасетами для обучения, дополнительными поставщиками данных, большим количеством категориальных (не числовых) параметров», — сообщил он.

Генеральный директор МФК «Саммит» («ДоброЗайм») Алексей Имховик отметил, что несмотря на низкий уровень проникновения банкротств в сегмент МФО (всего около 1,5%), выстраивать прогнозирование и включать многофакторность в скоринг модели на перспективу необходимо. МФО, как и банки, уже давно это делают. Во всяком случае крупнейшие компании.

«Что касается конкретно нейросетей, то мы также уже провели ее обучение и включили нейросеть в кредитный конвейер, где она сейчас активно используется и показывает результаты не хуже скоринговых моделей. Разумеется, в дальнейшем мы планируем ее развивать, в том числе и с фокусом на прогнозирование банкротств», — добавил спикер.

Нейронные сети относятся к направлению искусственного интеллекта (ИИ) и применяются для распознавания скрытых закономерностей в необработанных данных, группировки и классификации. Нейронные сети широко используются в самых разных областях — от медицины и до сферы развлечений.

Генеральный директор МКК «Академическая» (сервис онлайн-займов «ВебЗайм») Константин Шарапов, говоря о перспективах развития искусственного интеллекта, отметил, что ИИ — это не панацея для решения бизнес-задач. Очень многое, если не все, зависит от решений, принимаемых человеком.

«Я считаю, что на данном этапе развития ИИ можно использовать как инструмент оптимизации и автоматизации некоторых бизнес-процессов. Его будущее будет зависеть от того, насколько правильно мы его обучим и сделаем более осознанным. Внедрение должно происходить постепенно: нужно задавать новые функции и смотреть, как они работают», - заключил эксперт.

Следите за деловыми новостями РБК Новосибирск в Telegram-канале и в группе ВКонтакте