453

Моментальные решения по кредитным заявкам

Декабрь, 2020 год.

Система автоматического принятия решений по заявкам клиентов на кредитные продукты.

alt

Какую проблему решали

Развитие розничного направления — один из стратегических приоритетов Газпромбанка.

Сотрудники банка (андеррайтеры) изучали заявки и принимали решение о выдаче кредита. На проверку уходило двое суток.
Необходимо было уменьшить время принятия решения, повысить качество оценки заявок и, соответственно, снизить долю проблемных кредитов.
Решение проблемы
Банк разработал и внедрил систему принятия решений по заявкам клиентов на кредитные продукты на основе искусственного интеллекта.
Основываясь на анкетных данных, информации о клиенте, кредитной истории, данных внешних источников, система рекомендует решение. В зависимости от продукта и уровня риска, решение принимается автоматически или поступает на дополнительную верификацию андеррайтеру.
Внедренная система позволяет банку гибко управлять портфелем кредитных продуктов в зависимости от его риск-аппетита.
Применяемые технологии

В основе системы — технология классификации данных по клиенту на основе модели градиентного бустинга CatBoost.

Для обучения модели сгенерировано 600+ признаков по заявкам клиентов (анкетные данные, информация о клиенте, данные кредитных бюро, внешние источники).

Сложность проекта — оценка качества решений модели, так как просрочки по заявкам созревают после 6 мес. выдачи кредита. Проводились различные ретро-тесты, которые доказывали ее эффективность и применимость.

Бизнес-процесс

До проекта:

  • Верификация кредитных заявок в серой зоне андеррайтерами банка.
  • Конверсия одобренной заявки в выдачу — 90%.
  • Time-To-Yes по заявке — 48 часов.
  • Объем просрочек — 3,2%.

После проекта:

  • Автоматический прогноз выдачи/отказа по заявке клиента.
  • В зависимости от продукта и риск-аппетита банка принимается автоматическое решение по заявке, или она направляется на верификацию андеррайтерам.
  • Time-To-Yes по заявке, обработанной моделью, составляет 1 минуту.
  • Просрочка по портфелю продуктов — 0,3-1% в зависимости от кредитного продукта и риск-аппетита.

Результаты

Команда проекта

Адель Валиуллин
Руководитель отдела ИИ
Геннадий Волчков
Управляющий директор
Святослав Емельяненко
Ведущий аналитик-исследователь
Дмитрий Фомичев
Заместитель начальника департамента рисков розничного бизнеса