Закрыть [x]

Перейти на мобильную версию

98% кредитов физлицам в «Сбербанке» выдает искусственный интеллект

26.04.2018

В «Сбербанке» искусственный интеллект принимает 98% решений о кредитовании физических лиц и в 30% случаев решает вопрос о выдаче кредитов юрлицам.

«Мы стоим на пороге изменений, которые могут быть сравнимы с зарождением жизни, — сообщил президент, председатель правления «Сбербанка» Герман Греф. — Изменился темп развития технологий, которые определяют наше будущее».

«При этом многие технологии связаны с серьезными рисками», — отметил президент «Сбербанка».

Специально для CFO Russia Арно Дени, первый заместитель председателя правления «Росбанка», рассказал, для чего используется искусственный интеллект в его банке:

«В “Росбанке” мы используем искусственный интеллект для оптимизации процесса открытия и релокации отделений. Мы внедрили систему искусственного интеллекта с использованием современных методик машинного обучения. Она способна накапливать опыт и самообучаться на основании регулярно поступающих бизнес-данных. Таким образом, собрав определённый массив информации и накопив опыт, система начинает предлагать для развития бизнеса более совершенные варианты. Для нас принципиально важно, что она аргументирует их. С помощью таких технологий мы рассчитываем добиться увеличения эффективности работы офисов на новых локациях, а также значительного прироста клиентской базы.
Благодаря внедрению новой системы оценки потенциала локаций, анализа гео-данных, учета текущего проникновения и гравитационной модели конкурентов уже в ближайшие несколько лет мы планируем значительный прирост финансовых показателей работы сети отделений. За счет открытия офисов в локациях с наибольшим потенциалом мы также ожидаем прирост клиентской базы массового и премиум сегментов».


 Вадим Ковалев, управляющий директор «Бинбанка», сообщил:

«В “Бинбанке” первые решения на основе методов машинного обучения были внедрены в 2017 году. В качестве пилотных направлений мы выбрали розничное взыскание и кредитные риски, поскольку эти направления имеют наибольший, по нашему мнению, потенциал в текущих рыночных условиях. К примеру, при работе с просроченной задолженностью мы смогли в большинстве случаев (до 70%) отказаться от звонков клиентам на ранней стадии, чем повысили лояльность клиентской базы без потери эффективности сборов, а также получили существенную экономию расходов на взыскание. Модели машинного обучения на основе статистики определяют тех заемщиков, которые внесут очередной платеж по кредиту без дополнительных напоминаний. Также выявляются заемщики, звонить которым в принципе бесполезно. В результате мы не беспокоим клиентов без необходимости, а звонки поступают только тем, кому необходимы напоминания и консультации».

Узнать больше об опыте и планах «Сбербанка» вы сможете на Шестой конференции «Повышение эффективности корпоративных бизнес-процессов», на которой выступит Тарас Скворцов, старший управляющий директор — начальник управления планирования.

Источник: Iot.ru

Комментарии