 |
Сервис «Робот Займер» разработал специализированный скоринг
Разработчики компании «Займер» в числе первых проанализировали массив данных, накопленных в ходе работы микрофинансовой организации, и разработали специализированную скоринговую программу.
Специфика кредитного продукта формата PayDay Loans и его потребителей определила необходимость создания скоринговой программы с ориентацией на небольшие суммы и краткосрочные договоры займа. Для построения скоринговых моделей сервис онлайн-кредитования «Робот Займер» использовал такие математические методы, как логистическая регрессия, деревья классификации и нейронные сети.
Сегодня в работе компания «Займер» использует скоринговые модели с коэффициентом GINI=0,55 и выше. Данный показатель свидетельствует о хорошей дискриминирующей способности моделей. Программный комплекс осуществляет структурирование полученных данных и оценку кредитных рисков, он способен к самообучению и ретроспективному анализу поведения заёмщика МФО.
Эффективность работы скоринговых систем сервиса «Робот Займер» подтверждает стабильно низкий процент просрочки в общем объеме клиентов – показатель NPL 90+ в среднем равен 15%. При этом, уровень мошенничества в марте 2016 года снизился до 0,19% от общего числа одобренных заявок.
«При разработке сервиса «Робот Займер» мы изначально ориентируемся на уникальный продукт - создали все собственными силами: от программного обеспечения до скоринговых программ. К слову, компания «Займер», как и технологии в широком смысле, не стоит на месте и максимально быстро старается реагировать на те или иные изменения. Мы постоянно проводим мониторинг качества скоринговых моделей в процессе их эксплуатации, что позволяет нам своевременно улучшать работу», - комментирует Сергей Седов, генеральный директор сервиса онлайн займов «Робот Займер».
Скоринговая программа сервиса “Робот Займер” автоматически находит сведения по двум тысячам параметров. Используется такая информация, как данные ведущих бюро кредитных историй (ОКБ, НБКИ и Эквифакс) и сведения из доступных государственных баз данных. Также проводится анализ социально-демографических параметров: пол, возраст, адрес регистрации и проживания, семейное положение и состав семьи, образование, профессиональная деятельность и уровень дохода. Еще одна анализируемая категория данных - это идентификация заёмщика. Проводится сопоставление объективных данных с тем, что клиент рассказывает о себе в социальных сетях, оценка количества записей и их лингвистический анализ. Анализируется также круг друзей и фотографии клиента.
Исходя из анализа всего доступного объема данных, в каждом случае скоринговые модели сервиса “Займер” формируют индивидуальное предложение по сумме, сроку и процентной ставке предоставляемого займа.
Постоянный адрес новости в интернете:
https://www.zaymer.ru/company/presscenter/press-release/servis-robot-zaymer-razrabotal-specializirovannyy-skoring
https://docs.google.com/document/d/1Vof-6yyy7e_OQk1_AyeCOOZ5XfXiNyakxVNe4em5elg/edit#
СПРАВКА:
"Робот Займер" - международный сервис онлайн-кредитования. Представляет собой высокотехнологичный FinTech-продукт, основанный на инновационных технологиях, ориентированный на мгновенную выдачу займов и максимальное удобство клиентского пользования.
Сервис "Займер" (https://www.zaymer.ru) впервые запущен в эксплуатацию в России в феврале 2014 года, и на данный момент является полностью автоматизированным роботом, выдающим онлайн займы без участия человека быстро, круглосуточно, без праздников и выходных. В августе 2015 года роботизированный сервис приступил к работе в Республике Казахстан (http://zaimer.kz).
В России МФО “Займер” является одним из лидеров рынка онлайн займов. Компания выдает ежемесячно более 30 тысяч займов на сумму более 100 млн рублей. За время работы обслужила более 100 тысяч заемщиков, 85% из которых сегодня - постоянные клиенты. Предоставляет займы до 30 000 рублей на срок до 30 дней.
По оценкам независимых экспертов, сервис «Робот Займер» занимает 1 место среди онлайн-МФО по скорости оформления и получения займов и 2 строку в рейтинге наиболее выгодных предложений по выдаче средств на карту среди онлайн-компаний, специализирующихся на предоставлении займов.
Для анализа рынка и оценки управленческих решений в 1 квартале 2015 года компания создала "Аналитический центр", издающий ежеквартальные отчеты о работе компании и о состоянии рынка онлайн-кредитования.
В январе 2016 года с целью повышения уровня знаний граждан о микрофинансовых услугах сервис "Займер" внедрил проект "Центр финансовой грамотности".
Контактное лицо: Клавдия Логинова
Компания: ООО МФО "Займер"
Добавлен: 13:14, 28.05.2016
Количество просмотров: 750
Страна: Россия
| Эксперт Lime Credit Group рассказал финансовым советникам о секторе ВДО, ГК Lime Credit Group, 20:48, 15.10.2025, Россия88 |  |
| На конференции «Личное финансовое планирование. Времена года» директор департамента корпоративных финансов ГК Lime Credit Group Павел Огнев рассказал финансовым советникам и розничным инвесторам об особенностях сектора высокодоходных облигаций (ВДО), которые в текущих рыночных условиях делают облигации интересным инструментом для приумножения капитала. |
| Caranga прошла надзорный аудит СМК, Caranga, 23:27, 24.09.2025, Россия316 |
| В сентябре 2025 года компания Caranga (МФК “Каранга”) прошла процедуру первого надзорного аудита оценки соответствия системы менеджмента качества по международному стандарту ISO 9001:2015. |
| 35% опрошенных киберспортсменов не знают о том, что должны платить налоги, Выберу.ру, 23:01, 24.09.2025, Россия184 |
| Финансовый маркетплейс «Выберу.ру» провёл исследование, чтобы выяснить, как россияне зарабатывают на киберспорте и относятся ли к этому всерьёз — в том числе в части уплаты налогов. Опрос охватил 1 500 респондентов, имеющих опыт участия в турнирах, стриминге или продаже внутриигровых активов. |
|
|
