Temps de lecture : 0 Minutes

Андеррайтинг на аснове штучнага інтэлекту з HALO

Bibliophile, Movie buff & a Passionate Storyteller.

Рашэнне крэдытнага андеррайтинга

Нядаўняя дыскусія са старэйшым кансультантам аднаго з вядучых банкаў свету выявіла наступныя праблемы андэррайтынгу:

  • У дзень лёгка паступае 400 запытаў на пазыку. Практычна немагчыма з камандай з 25 андеррайтеров праверыць гэтыя заяўкі.
  • У нас дрэнна разбіраюцца ў андэррайтынгу – хаця агульны ўзровень страт знаходзіцца ў межах прымальных дыяпазонаў, мы не разумеем, як ацэньваць рызыку ў верхняй частцы варонкі, каб мы маглі развіваць наш рынак.

Вось тут якраз і дапамагае HALO . Такое рашэнне андэррайтынгу, як HALO, не з’яўляецца заменай існуючага працэсу андеррайтинга, а дапаўняе яго.

HALO стварае дынамічную сістэму паказчыкаў андеррайтинга, якая пастаянна ўдасканальваецца на аснове бесперапыннага патоку ўваходных і выходных дадзеных і вызначае іншыя фактары, якія крэдыторы нават не ўлічваюць. HALO дазваляе крэдытным арганізацыям пашыраць межы крэдытаздольнасці ў залежнасці ад іх апетыту да крэдытнай рызыкі.

Мы чулі ад крэдытораў, што яны купляюць патэнцыйных кліентаў і даюць пазыкі тым заяўнікам, якім яны не павінны, і перадаюць патэнцыйных кліентаў тым заяўнікам, якім яны павінны. Алгарытмы машыннага навучання HALO ствараюць мадэль ацэнкі, апытваючы ўсе атрыбуты ўводу і вываду, каб выконваць андеррайтинг на аснове штучнага інтэлекту. HALO дапамагае крэдытным арганізацыям стаць разумнейшымі і фінансаваць больш правільных гандляроў і менш няправільных.

Якія крыніцы дадзеных выкарыстоўваюць алгарытмы штучнага інтэлекту HALO для прыняцця рашэнняў аб андэррайтынгу?

A. Крыніца прыкладання (маркетынгавы канал)
B. Колькасць разоў, калі крэдытор бачыў адзін і той жа “лід”
C. Уваходныя дадзеныя, прадстаўленыя заяўнікам самастойна (і тое, як гэта параўноўваецца з фактычнымі данымі, якія крэдыторы атрымліваюць у крэдытных справаздачах і банкаўскіх выпісках і г.д.)
D. Дэмаграфія (геаграфія, прамысловасць, узрост і г.д.)
E. Атрыбуты, якія крэдыторы атрымліваюць ад альтэрнатыўнай крэдытнай ацэнкі (ад такіх кампаній, як MicroBilt)
F. Атрыбуты, якія крэдыторы атрымліваюць з такіх крыніц, як Experian, для махлярства з праверкай асобы
G. Рух грашовых сродкаў і аперацыі з банкаўскіх выпісак заяўніка
H. Выбар сумы, тэрміну і аплаты, які робіць заяўнік
I. Тып банкаўскага рахунку
J. Час выдачы ідэнтыфікатара падаткаабкладальніка кампаніі
K. Тып суб’екта гаспадарання (ТАА, карпарацыя, адзіная кампанія і г.д.)
L. Фактычныя плацяжы кліента, якому крэдытор даў аванс.

HALO у канчатковым рахунку дапамагае крэдыторам высветліць усё, пачынаючы ад “AK”, што служыць прадказальнікам эфектыўнасці пазыкі для ” L ender”.

Leave A Comment

Articles connexes