Компания Mail.ru Group совместно с бюро кредитных историй «Эквифакс Кредит Сервисиз» разработала модель оценки кредитных рисков для российских банков. Это первый продукт бизнес-направления Big Data, которое холдинг запустил в январе.
Отличительная особенность вновь созданного высокотехнологичного продукта – использование новейших и ранее не применявшихся на подобном уровне в России методов обработки информации. Это позволяет получить устойчивую к внешним факторам предиктивную модель оценки кредитных рисков.
Эффект для игроков финансового рынка состоит в возможности выйти в новые сегменты кредитования, получить минимальную стоимость риска, повысить Approval rate. Подобный продукт, помимо влияния на бизнес отдельных игроков, имеет глобальное влияние на весь банковский рынок, так как его применение в среднесрочной перспективе может привести к снижению процентных ставок за счет контроля над одной из основных составляющих - стоимостью риска. В частности модель позволит банкам выявлять качественных заемщиков среди пользователей, у которых ранее были проблемы с получением кредитов по различным причинам (несоответствие параметрам банка, кредитная история и проч.), тем самым увеличивая для банков рынок кредитования, а для клиентов – доступ к кредитам и возможностям снижения процентных ставок.
Роман Стятюгин, директор по развитию бизнеса направления Большие данные компании Mail.Ru Group:
«В Mail.Ru Group работают лучшие специалисты в области data science, а в бюро кредитных историй «Эквифакс» – сильнейшие эксперты в области оценки банковских рисков. Мы объединили усилия, чтобы создать инновационный продукт, который будет полезен всей российской банковской системе. Методы data science и машинного обучения и раньше применялись для построения моделей оценки кредитных рисков, но сегодня их использование набирает все большую популярность. Наши специалисты создали инновационные алгоритмы, позволяющие решать данную задачу гораздо более эффективно».
Mail.Ru Group выделила в отдельное направление работу с big data своих клиентов в январе 2016 года. Направление «Большие данные» предоставляет услуги по созданию предиктивных математических моделей, проведению маркетинговых исследований, консалтингу в области развития инфраструктуры и методологии работы с большими данными. В проекте используются собственные технологии Mail.Ru Group, как, например, NoSQL базы данных Tarantool, и другие open source-решения (Apache Hadoop, Apache Spark). При построении предективных математических моделей используются методы машинного обучения (Machine Learning), в том числе собственные разработки компании, например, алгоритм построения моделей Multiclass Look-alike, являющийся развитием метода PU Learning.
