Скоринговые модели на базе ML позволяют оценить кредитоспособность клиента точнее, чем традиционные методы.
Для обучения алгоритм использует демографические данные, кредитную историю клиента, данные о его доходах, занятости, образовании, активность в социальных сетях и другие данные. В результате, инструмент определяет кредитоспособность клиента.
Решение также может быть адаптировано под прогноз дефолта по платежам текущих заемщиков.
ML- модель позволяет снизить банковские риски и сократить расходы.