14.09.2021  Новости, ОС и разработка приложений, Планирование и проекты, Финансы, страхование, недвижимость

Технологии Machine Learning позволят ускорить выдачу кредитов и сократить рутинные задачи Райффайзенбанк автоматизировал оценку грузовых автомобилей и жилой недвижимости как залога в корпоративном кредитовании с помощью технологий машинного обучения (ML). Это позволит повысить скорость оценки (time to collateral) и выдачи кредитов клиентам. По данным экспертов банка, грузовой транспорт и жилая недвижимость выступают залогом по корпоративным кредитам в 10% случаев. Эффективная оценка объектов залога в кредитовании — ключевой элемент сохранения высокого качества кредитного портфеля банка. В зависимости от опыта команды, на этот механический процесс может уходить более 8 часов. Теперь для двух типов залога в корпоративном кредитовании — жилой недвижимости и грузовых автомобилей — оценка объектов в Райффайзенбанке происходит с помощью систем поддержки принятия решений, а в будущем станет полностью автоматической. При этом скорость оценки залога вырастет в три раза — с 8 до 2,5 часов. «Мы используем большие данные и машинное обучение для того, чтобы повысить скорость кредитных решений и эффективность наших риск-моделей, — отметил Роланд Васс, руководитель дирекции рисков Райффайзенбанка. — Наша стратегическая цель — построить организацию, в которой решения принимаются на основе данных. Автоматизация оценки объектов залога в корпоративном кредитовании — это очень большой шаг вперед в создании data-driven банка. При этом технологии машинного обучения позволяют не только повысить ... читать далее.