Кредитный скоринг на основе машинного обучения
Оценивайте кредитоспособность заёмщиков за секунды с точностью 92%. ML-модели анализируют сотни признаков и выдают обоснованное решение — одобрить, отклонить или направить на ручную проверку.
С чем сталкиваются банки и МФО
Эти проблемы решает AI-скоринг
Высокий уровень дефолтов
NPL портфеля превышает 10%, убытки от невозвратов съедают прибыль. Ручной андеррайтинг не справляется с объёмом заявок.
Долгое рассмотрение заявок
Клиенты уходят к конкурентам, пока ваши андеррайтеры неделями проверяют документы. Теряете до 40% потенциальных заёмщиков.
Thin-file клиенты
Отказываете хорошим заёмщикам без кредитной истории. Молодёжь и самозанятые — упущенный сегмент с низким риском.
Субъективность решений
Разные андеррайтеры — разные решения по одной заявке. Нет единых критериев, сложно объяснить отказ регулятору.
Как работает AI-скоринг
От заявки до решения за 2 секунды
Сбор данных
Система автоматически собирает данные: анкета клиента, запрос в ПКБ/ГКБ, верификация через eGov, анализ транзакций (с согласия клиента).
Feature Engineering
Из сырых данных формируем 500+ признаков: кредитная нагрузка, стабильность дохода, поведенческие паттерны, социо-демография.
ML-скоринг
Ансамбль ML-моделей (XGBoost, LightGBM, нейросети) оценивает вероятность дефолта. Калиброванный скор от 0 до 1000.
Решение + объяснение
Автоматическое решение: одобрить / отклонить / на проверку. Для каждого решения — топ-5 факторов влияния (Explainable AI).
Что получают наши клиенты
Снижение дефолтов и автоматизация окупают внедрение за 3-6 месяцев
ML-модели выявляют скрытые признаки риска, которые не видит человек
Андеррайтеры фокусируются только на сложных кейсах
Альтернативные данные позволяют оценить клиентов без кредитной истории
Что включает скоринговая система
Машинное обучение
Градиентный бустинг, нейросети, ансамбли моделей. Выбираем лучшую архитектуру под ваши данные. Автоматическое переобучение.
Альтернативные данные
Транзакции, поведение на сайте, мобильные данные. Оцениваем клиентов без кредитной истории с той же точностью.
Explainable AI
SHAP-values для каждого решения. Понятные причины отказа для клиента и регулятора. Соответствие требованиям НБ РК.
Готовые интеграции
REST API, SDK для популярных языков. Готовые коннекторы к ПКБ, ГКБ, eGov, популярным ABS. Подключение за 2-4 недели.
Типы скоринга
Кому подходит AI-скоринг
Банки второго уровня
Розничное кредитование, POS-кредиты, кредитные карты. Интеграция с core banking, соответствие требованиям НБ РК.
- Интеграция с ABS
- Отчётность для НБ РК
- On-premise или облако
МФО и онлайн-кредитование
Микрокредиты, PDL, installments. Быстрое решение для мобильных приложений, высокая автоматизация.
- API-first подход
- До 95% автоматизации
- Альтернативные данные
Финтех и BNPL
Buy Now Pay Later, рассрочка в e-commerce. Скоринг в момент покупки, интеграция с платёжными системами.
- Real-time решения
- White-label решение
- До 1000 RPS
Выберите подходящий пакет
Все тарифы включают внедрение, обучение и поддержку
Старт
Для МФО и стартапов
- До 5 000 скорингов/мес
- Базовая ML-модель
- REST API интеграция
- Дашборд аналитики
- Email поддержка
Бизнес
Для банков и крупных МФО
- До 50 000 скорингов/мес
- Кастомная ML-модель
- Explainable AI (SHAP)
- Интеграция ПКБ + ГКБ
- Выделенный менеджер
- SLA 99.5%
Enterprise
Для крупных банков
- Безлимит скорингов
- Множество моделей
- Альтернативные данные
- On-premise deployment
- MLOps + автопереобучение
- SLA 99.9% + 24/7
Часто задаваемые вопросы
Традиционные данные: кредитная история из ПКБ/ГКБ, подтверждённые доходы, стаж работы, семейное положение, демография.
Альтернативные данные: транзакции по карте, поведение в мобильном приложении, история платежей за услуги (с согласия клиента).
Модель использует до 500+ признаков, отбирая наиболее предиктивные для вашего портфеля.
Gini coefficient 60-75% — это соответствует точности прогнозирования дефолтов 88-92%. Для сравнения: типичные logistic regression модели дают Gini 40-50%.
Модели калибруются на ваших исторических данных и постоянно улучшаются. Предоставляем детальные отчёты: AUC-ROC, KS-статистика, PSI для мониторинга.
Время от запроса до решения — менее 2 секунд, включая запрос к ПКБ/ГКБ. Без внешних запросов — менее 100 мс.
Система выдерживает нагрузку до 1000 запросов в секунду. Идеально для онлайн-кредитования, POS-кредитов, мобильных приложений.
Да, система использует Explainable AI (SHAP values). Для каждого решения показываем топ-факторы:
- Для клиента: понятные причины отказа («высокая кредитная нагрузка», «короткий стаж»)
- Для андеррайтера: детальная разбивка по всем признакам
- Для регулятора: полное логирование решений, отчёты для аудита
Да, модели полностью соответствуют требованиям Национального Банка РК:
- Детальное логирование всех решений с хранением 5+ лет
- Документация модели для валидации и аудита
- Мониторинг стабильности модели (PSI, CSI)
- Готовые интеграции с ПКБ и ГКБ
Типичные сроки внедрения:
- МФО (тариф Старт): 4-6 недель — подключение API, настройка базовой модели
- Банки (тариф Бизнес): 8-12 недель — анализ данных, кастомная модель, интеграция с ABS
- Enterprise: 12-16 недель — множество моделей, on-premise, полная интеграция
Запуск пилота на исторических данных возможен уже через 2 недели.
Готовы снизить риски и увеличить одобрения?
Расскажите о вашем кредитном портфеле — мы оценим потенциал улучшения и подготовим персональное предложение с расчётом ROI.
