+38 (044) 273-2782, +38 (044) 270-8623, +38 (044) 273-2733, 4office@bms-soft.com.ua
+38 (044) 273-2782, +38 (044) 270-8623, +38 (044) 273-2733, 4office@bms-soft.com.ua
На сегодняшний день в кредитно-финансовых учреждениях для анализа и оценки платежеспособности клиентов успешно используется технология скоринга. Скоринг - это математическая или статистическая модель, с помощью которой банк пытается определить вероятность своевременной выплаты кредита потенциальным клиентом на основе кредитной истории других клиентов.
Задача скоринга принадлежит к такому типу задач, которые не имеют четкого или заранее известного алгоритма решения. Такие задачи, как правило, связаны с анализом больших объемов данных и получения знаний из данных. Чтобы решить такие задачи часто используются различные методы и технологии с элементами искусственного интеллекта.
На основе богатого опыта создания систем с использованием технологий искусственного интеллекта, а также программ для различных финансовых организаций, компания разработала универсальную платформу для автоматизации процесса оценки различных финансовых рисков - Universal Scoring Platform ™.
Universal Scoring Platform ™ - это комплексная платформа для управления кредитной политикой банков, кредитных группировок, страховых компаний и любых других финансовых учреждений, имеющих встроенную scoring-систему, основанную на последних научных достижениях в области искусственного интеллекта.
Universal Scoring Platform™ имеет следующие особые характеристики:
|
• Обеспечивает быстрое построение различного типа моделей для различных типов клиентов. • Построенные модели легко строятся заново с определенной заданной пользователем периодичностью. Известно, что со временем scoring-модели могут потерять свою актуальность. Например, будучи актуальными и весомыми факторы в прошлом, в будущем могут быть незначительными, а в худшем случае - привести и к отрицательному результату. Кстати, одним из требований BASEL II - как раз и является построение заново scoring-моделей не менее чем раз в год. • Обеспечивает централизованный доступ к кредитным данным и scoring-моделям. Эта характеристика важна для организаций с развитой системой удаленных филиалов. Ведь ни для кого не секрет, что в некоторых областных и районных центрах наблюдается ощутимый дефицит квалифицированных кадров в сфере кредитования. Внедрение Universal Scoring Platform ™ платформы позволит организации автоматизировать процесс принятия решений о кредитовании - тем самым сведя к минимуму зависимость человека в процессе выдачи кредита. Стоит заметить, что в некоторых особых случаях, когда сумма кредита превышает некоторую допустимую планку, централизация позволит кредитному эксперту центрального офиса оперативно оценивать заемщика, который обратился в один из отдаленных филиалов. • Платформа позволяет легко интегрироваться в существующую IT-структуру организации. Как правило, финансовые организации уже имеют накопленные ранее базы клиентов, в том числе и так называемый black list. Universal Scoring Platform ™ может быть легко интегрирована с уже существующими данными на этапе внедрения системы. Заметим, что модульная архитектура системы позволяет и другим приложениям, которыми также пользуется банк, осуществлять доступ к некоторой функциональности системы. • Платформа обладает дружественным и интуитивно понятным интерфейсом. • Платформа может использовать внешние источники информации для построения scoring-моделей. Иногда есть необходимость построить модель, используя данные сторонних организаций. Например, кредитных бюро. • Для платформы характерна легкая конфигурация системы. Это важная характеристика, поскольку каждая организация уникальна по своей природе, а следовательно - внедряемая scoring-система должна обеспечить максимальную легкость конфигурации. • Платформа имеет развитую идеологию политик безопасности, с разграничением доступа к элементам системы в зависимости от ролевых прав пользователя. Также стоит заметить короткие сроки внедрения Universal Scoring Platform ™. В целом, запуск системы в работу может быть осуществлен менее чем за один месяц. |