03.12.2020  Новости, Консалтинг и системная интеграция, ОС и разработка приложений, Планирование и проекты, Финансы, страхование, недвижимость

Сбер внедрил собственные модели машинного обучения (Machine Learning, ML) для прогнозирования денежных потоков клиентов блока «Корпоративно-инвестиционный бизнес» банка. Новые модели позволили Сберу сократить срок подготовки финансового прогноза корпоративного клиентов для принятия решения о кредитовании с одного дня до меньше чем одного часа — теперь процесс занимает всего 45 минут. При этом качество прогнозирования, осуществляемого с применением искусственного интеллекта (AI, ML), существенно выше качества работы кредитного инспектора. Об этом в ходе пресс-конференции сообщил вице-президент СберБанка, директор дивизиона «Кредитные продукты и процессы» Сергей Бессонов. «Машинное обучение cash-flow-модели мы внедряем поэтапно и только после тщательной валидации и пилотирования, потому что не можем позволить себе ошибок в столь важном процессе. Сейчас финансовые модели на основе искусственного интеллекта уже применяются в сегменте ʺТорговляʺ, покрывая 30% нашего кредитного портфеля. Пилотируем модели в пищевой промышленности и растениеводстве и планируем в перспективе разрабатывать и применять и на другие отрасли», — поделился Сергей Бессонов, Вице-президент Сбербанка, директор дивизиона «Кредитные продукты и процессы». Также в 2020 году Сбер запустил робота-юриста, который в автоматическом режиме оценивает правоспособность клиентов (АО, ООО и ИП). «Робот-юрист извлекает более 1000 атрибутов из общего массива документов и анализирует их с качеством 95%. За счёт ... читать далее.