УБРиР усовершенствовал систему оценки заемщиков
УрБК, Екатеринбург, 19.01.2018. Уральский банк реконструкции и развития (УБРиР) усовершенствовал систему оценки заемщиков. Банк внедрил новое программное обеспечение, которое позволит точнее обрабатывать заявки, увеличит скорость принятия решения о выдаче кредита и позволит формировать индивидуальные предложения для клиентов, сообщает пресс-служба кредитной организации.
Новая система оценки клиентов SAS RTDM включает в себя более совершенные версии уже используемых банком технических методов, таких как скоринговые модели, «деревья принятия решений» и внешние «скоринги», а также предоставляет доступ к новым технологическим решениям, таким как нейронные сети и сервисы биоверификации.
«Уже сейчас на основе технологии нейронных сетей в УБРиР действует так называемая кредитная фабрика: бизнес-процесс, построенный на основе моделирования поведения клиентов с точки зрения исполнения обязательств по кредитам. Система прогнозирует вероятность дефолта того или иного заемщика, что позволяет нам точнее отбирать качественных клиентов», — отметил начальник управления риск-технологий и отчетности УБРиР Александр Плешаков.
Также ПО предоставляет расширенный список параметров оценки заемщика, благодаря чему УБРиР сможет обеспечивать клиентам индивидуальный подход — предоставлять соответствующие их финансовым задачам кредитные продукты: потребительские кредиты и кредитные карты с разными условиями.
«С 2014 года УБРиР, как и другие крупные банки, взял курс на улучшение качества кредитного портфеля и серьезно пересмотрел подходы к оценке заемщиков. Мы расширили источники информации о клиентах: помимо кредитной истории, теперь в нашем арсенале данные телеком-операторов, различные межбанковские и внутрибанковские антифрод-сервисы, включая биометрические, данные из соцсетей, а также информация из государственных органов. В перспективе года мы запустим проект по оценке заемщиков на основе транзакционных данных», — рассказал руководитель дирекции контроля розничных кредитных рисков УБРиР Александр Трофимов.