Искусственный интеллект помог банкам спрогнозировать поведение клиентов

Искусственный интеллект помог облегчить работу банков с должниками. Методы машинного обучения жали возможность спрогнозировать поведение клиентов и таким образом отличать «плохих» заемщиков от «хороших». Из этого можно заключить, что при помощи алгоритма можно получить прогноз вероятности поступления платежей по кредиту и уменьшить количество звонков заемщикам. Про это рассказали в крупнейших банках из топ-30.

В процессе принятия решений применяются сведения о поведении клиентов. Таким образом, если раньше это было всего лишь несколько десятков показателей, то сейчас их сотни и даже тысячи, подчеркнул Сергей Герасимов менеджер проекта «Биг дата» Хоум Кредит Банка. Использование машинного обучения дало возможность банку более точного прогноза возможности невозврата кредита, в результате чего уровень просроченной задолженности сократился до 3,7%, подчеркнул он.

Искусственный интеллект даст возможность в 70% случаев отказываться от звонков клиентам на первых стадиях при появлении кредитной просрочки, пояснил Вадим Ковалев управляющий директор Бинбанка. Он считает, что это повысило лояльность клиентов, вместе с тем эффективность сбора просроченной задолженности не снизилась. Помимо этого, банк очень сэкономил на взыскании.

Ковалев отметил, что выявляются заемщики, которым звонить, в принципе, бесполезно. В итоге банк не беспокоит клиентов без лишней необходимости, а звонки поступают лишь тем, кому нужны напоминания и консультации.

Применение алгоритмов увеличило лояльность клиентов и сократило уровень просроченной задолженности, подчеркнули участники рынка. Заемщик довольно часто даже не осознает, что говорит с роботом: машина в некоторых банках принимает 80% решений по ипотечным соглашениям.

Впрочем, оценка банковских рисков — еще не единственная область, где активно используются технологии машинного обучения. Банки запланировали передать роботам большое число рутинных функций, это позволит снизить расходы на персонал. Как подчеркнули в Россельхозбанке, новые технологии увеличат доступность банковских услуг для клиентов, дадут возможность уменьшить риски и лишние затраты банка, и к тому же обеспечат персональный подход. В будущем роботы будут анализировать сведения о потребителе и на основе полученной информации делать индивидуальные предложения.