Этот прорывной проект, основанный на алгоритмах машинного обучения, меняет подход к оценке кредитоспособности и ускоряет принятие решений.
Система «Амели» позволяет сократить время анализа заявки с нескольких часов до трех минут. Это обеспечивает обработку до 35 заявок в день, тогда как обычный подход ограничивает андеррайтеров четырьмя заявками в день.
Для анализа используется до 250 метрических данных, что значительно превосходит возможности традиционных методов. Обученная модель демонстрирует точность 99,5 процента по банковским гарантиям и 96 процентов по кредитам.
С апреля по октябрь 2024 года «Амели» рекомендовала выдачу 126 кредитов на сумму более 533 миллионов рублей. Просрочка по этим кредитам отсутствует, а чистый процентный доход составил 30 миллионов рублей при ROE 85,4 процента.
– В условиях жесткой конкуренции в сегменте МСБ и корпоративных клиентов банки сталкиваются с необходимостью ускорять принятие решений и упрощать процедуры кредитования. Каждый день промедления означает потерю клиентов, которые получают решения у конкурентов быстрее. Традиционный подход больше не справляется с объемами и скоростью обработки данных, что делает цифровизацию обязательной. «Амели» предлагает решение этой проблемы. Система, основанная на машинном обучении, анализирует гигантские объемы данных, выявляет скрытые закономерности и предоставляет высокоточные прогнозы, недоступные традиционным методам, – прокомментировал управляющий директор Цифрового банка Совкомбанка Ярослав Черешнев.
– Модель позволит нам создать экосистему единого окна для клиентов МСП, которая сможет давать предодобренные предложения по всем кредитным продуктам для клиентов нашего банка. Это даст нам исключительное преимущество перед конкурентами в данном сегменте. Амели – это большой шаг в цифровизации корпоративного кредитования, – прокомментировал заместитель директора департамента кредитования малого и среднего бизнеса Совкомбанка Ильшат Закиров.
Система интегрирована с анализатором потоков средств Raker и внешними источниками данных, такими как Casebook и ФССП. Это позволяет учитывать финансовую активность клиента во всех банках.
В октябре 2024 года запущена тестовая модель по банковским гарантиям, обученная на портфеле из 100 тысяч клиентов. Планируется увеличение выдач вдвое и дополнительный доход более 1 миллиарда рублей в 2025 году.
Реклама. sovcombank.ru
