Скоринг-продукты

Сервис для скоринга клиентов на основе данных крупнейших банков, телекомов и сотен других партнёров

Ещё сто лет назад кредитные аналитики определяли надёжность заёмщика по внешнему виду. Согласитесь, довольно скудный набор данных для анализа. Сегодня они строят сложные скоринг-модели при помощи нейросетей — набор параметров стал шире, но доступ к некоторым данным по-прежнему ограничен.

Мы разработали инструмент, который не только открывает бизнесу доступ к разносторонним данным, но и помогает правильно их интерпретировать. Узнать больше →

полная де-персонализация

Обезличенные данные более 90 млн физических и 5 млн корпоративных клиентов

безопасность, которой доверяют банки

Безопасный закрытый контур для обмена данными в онлайн-режиме

разнообразные датасеты

Абсолютно любые сочетания экзотических параметров аудиторий

решение типовых задач быстрее и дешевле

Готовые предикторы для скорингов или модели «под ключ»

Помогаем

Банкам

Страховым компаниям

Микрофинансовым организациям

Ритейлу

Госструктурам

Интернет-магазинам

Маркетплейсам

Транспортным компаниям

Застройщикам

Оцениваем

Способность клиента платить кредит

Интересы и доходы аудитории

Надёжность партнёров

Как это работает

Определяем таргет — цель построения модели, и формируем выборку данных, на основе которых будем её строить. Находим соответствия между данными заказчика и Platforma.

Когда выборка готова, формируем предикторы (переменные). Они содержат информацию о клиенте — кредитные данные, финансовый статус, социальные характеристики.

Выбираем предиктoры, которые лучше всего коррелируют с таргетом. Выбираем таргет и на его основе задаём предиктoры. Они могут быть бинарными, категориальными или непрерывными. В зависимости от типа предиктора, модель отвечает на разные запросы:

  • выплатит клиент кредит или уйдёт в просрочку,
  • наступит или нет страховой случай;
  • в какое время лучше звонить клиенту (утром, днём или вечером)
  • классифицировать клиентов по уровню дохода (низкий, средний, высокий);
  • какая сумма дохода у этого клиента

Строим математическую модель. Метод, который мы выбираем, зависит от объёма входящих данных и задач клиента. Например, для задач бинарной классификации подходят традиционные уравнения логистической регрессии. А если нужно категоризировать клиентов на основе десятка различных характеристик, используем алгоритмы машинного обучения — нейронные сети или деревья решений.

Результатом применения модели будет скоринговая карта, в которой каждой характеристике присвоен балл — чем он выше, тем значимей характеристика.

Баллы позволяют вычислить кредитный рейтинг заёмщика, распределить клиентов по категориям, оценить экономические потери или решить другие задачи, которые формулировались на первоначальном этапе.

Выбирайте готовое решение или заказывайте разработку модели под свои задачи

У нас есть решения для всех

до 25 000 запросов в месяц

Малый и средний бизнес: транспортные компании, интернет-магазины

Скоринговый балл или оценка надёжности партнёров

Банки, МФО и страховые компании, которые хотят усилить свои скоринги

Рассчитанные коэффициенты, которые встраиваеются в модели заказчика

Крупный бизнес: банки и страховые компании

Готовая скоринг-модель, адаптированная под задачи заказчика с поддержкой в течение года

Качественная оценка рисков нужна многим бизнесам

напишите нам, заполните квиз справа →

© 2022 Platforma
,