​​«Случайный лес» и «градиентный бустинг» помогают оценивать добросовестность заемщиков

Для каждого кредитора жизненно важным является на этапе выдачи заемных средств верно предсказать будущее поведение заемщика в плане выполнения взятых на себя кредитных обязательств.

Поэтому банки и МФО вкладывают огромные средства в развитие скоринговых моделей. Но при этом уровень просрочки у них несопоставимо выше, чем на краудлендинговых платформах.

Zaim.com поинтересовался, как Penenza удается сводить уровень дефолтов к 0.2%: «Скоринг делали самостоятельно. Потому что подход был принципиально иной – оценивать не заемщика, а заем, не вручную, а автоматически, не по 15 параметрам, а по 400+ параметрам. Поэтому все делалось инхаус, командой математиков, дата-сайентистов, аналитиков и кодеров. Весь скоринг построен на AI и ML».

Полная версия материала доступна на информационном портале zaim.com