Рейтинг@Mail.ru
Скоринг для международного бизнеса должен быть универсальным - Займер
Пресс-центр

Займер сделал процесс получения займа онлайн для Вас максимально простым и удобным. Если у Вас возникли вопросы, то ответы на некоторые из них Вы можете найти ниже.

Скоринг для международного бизнеса должен быть универсальным

Cервис онлайн-займов «Робот Займер» принял участие в пятой ежегодной международной конференции «Scoring-2017», которая прошла в Москве 13 июля.

На мероприятии присутствовали представители микрофинансовых компаний, ведущих банков, включая Банк России, большой четверки сотовых операторов, бюро кредитных историй и многих других крупных организаций России и Европы.

Директор по рискам ООО МФК «Займер» Артем Клевцов рассказал участникам конференции о том, как разработать скоринг-модели для оценки платежеспособности клиентов с учетом специфики региона их проживания. По его словам, международный бизнес многих компаний сталкивается с проблемой прогнозирования поведения клиентов, которое по большей части определяется политико-географическими и экономическими факторами. Особенно важно это прогнозирование для иностранных организаций, предоставляющих услуги и товары через Интернет, чья бизнес-модель построена на кредитовании потребителей и постоплате по договору.

Доклад Артема Клевцова содержал данные по обслуживанию сервисом онлайн-займов «Робот Займер» граждан России, республики Казахстан и Испании. Так, бизнес компании подразумевал построение различных моделей скоринга для каждой из указанных стран, ориентируясь на отличия в портретах типичного заемщика. Специалисты сервиса нашли альтернативное решение и создали универсальную модель внутренних и внешних источников данных.

«Внешние данные для анализа мы получаем как из платных источников, так и бесплатных, - сказал Артем Клевцов. – Скоринг-модели разных стран учитывают уровень безработицы, средней и минимальной зарплаты в регионе, плотность населения, величину прожиточного минимума и индекс человеческого развития».

По словам представителя сервиса «Робот Займер», универсальность структуры используемых данных позволила существенно сократить цикл разработки скоринговых моделей, а применение современных алгоритмов машинного обучения - обеспечить высокий уровень качества разрабатываемых скоринг-моделей.