Связаться с нами
Укажите свои данные и мы свяжемся с вами
Отправляя форму вы соглашаетесь с политикой конфиденциальности.
Находясь на нашем сайте, Вы даете согласие на обработку файлов cookie.
Рост комиссионных доходов банка
до 10%
Скоринговые модели
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.
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.
Эффект
Рост выявленных мошеннических операций
до х2
Выявление мошенничества
Антифрод-система на базе ML позволяет обезопасить банковские счета клиентов от кражи денежных средств.
Для определения подозрительных транзакций ML-модель обучается на исторических данных о клиентах (транзакции, паттерны поведения, локации и пр.) и уже выявленных мошеннических операциях.
При интеграции ML-решения с IT- инфраструктурой банка, система в реальном времени направляет клиенту предупреждение по операции либо автоматически останавливает ее.
Решение позволяет повысить уровень безопасности и доверия клиентов.
Для определения подозрительных транзакций ML-модель обучается на исторических данных о клиентах (транзакции, паттерны поведения, локации и пр.) и уже выявленных мошеннических операциях.
При интеграции ML-решения с IT- инфраструктурой банка, система в реальном времени направляет клиенту предупреждение по операции либо автоматически останавливает ее.
Решение позволяет повысить уровень безопасности и доверия клиентов.
Эффект
Прогноз оборота денежных средств
ML-модель прогнозирует оборот денежных средств в отделениях и банкоматах и определяет сумму, номинал, периодичность и время обслуживания объектов.
ML-модель учитывает данные по истории банковских операций на каждом объекте, количество обращений в отделение, поисковые запросы, погодные условия и заданные ограничения, связанные с работой инкассаторских служб.
Решение позволяет улучшить качество клиентского сервиса и минимизировать риски кассовых разрывов.
ML-модель учитывает данные по истории банковских операций на каждом объекте, количество обращений в отделение, поисковые запросы, погодные условия и заданные ограничения, связанные с работой инкассаторских служб.
Решение позволяет улучшить качество клиентского сервиса и минимизировать риски кассовых разрывов.
Эффект
Рост оборота
до 5%
Снижение страховых расходов
до 5%
Оценка страховых договоров
Решение на базе ML прогнозирует страховые расходы на каждого конкретного клиента, что позволяет персонализировать тарификацию эффективнее традиционных андеррайтинговых подходов.
Для прогноза ML-модель учитывает и сопоставляет данные о новом клиенте (например, возраст, данные медицинской карты, тип занятости) с данными клиентов, у которых уже случались страховые случаи.
Решение способствует снижению рисков и неоправданных расходов для компании
Для прогноза ML-модель учитывает и сопоставляет данные о новом клиенте (например, возраст, данные медицинской карты, тип занятости) с данными клиентов, у которых уже случались страховые случаи.
Решение способствует снижению рисков и неоправданных расходов для компании
Эффект
снижение оттока клиентов
до 30%
Предсказание оттока клиентов
ML-решение определяет клиентов, которые склонны прекратить пользоваться банковским или страховым продуктом.
ML-модель сопоставляет признаки текущих и ушедших клиентов (например, вовлеченность, историю операций, динамику уровня доходов и пр.), что дает возможность спрогнозировать на ранних этапах, какие клиенты склонны к оттоку.
Благодаря полученным данным компании могут выстраивать своевременные и персонализированные коммуникации для удержания клиентов на платформе.
ML-модель сопоставляет признаки текущих и ушедших клиентов (например, вовлеченность, историю операций, динамику уровня доходов и пр.), что дает возможность спрогнозировать на ранних этапах, какие клиенты склонны к оттоку.
Благодаря полученным данным компании могут выстраивать своевременные и персонализированные коммуникации для удержания клиентов на платформе.
Эффект
Рост продаж
до 15%
Рекомендательные системы
МL-модель прогнозирует, какие банковские и страховые продукты могут быть интересны клиенту.
Модель анализирует историю операций клиента, текущие продукты, кредитный профиль, динамику доходов, взаимодействие с прошлыми предложениями и другие данные.
Решение позволяет лучше понимать поведение клиентов и создавать персонализированные предложения, что способствует росту продаж банковских и страховых продуктов.
Модель анализирует историю операций клиента, текущие продукты, кредитный профиль, динамику доходов, взаимодействие с прошлыми предложениями и другие данные.
Решение позволяет лучше понимать поведение клиентов и создавать персонализированные предложения, что способствует росту продаж банковских и страховых продуктов.
Эффект
снижение издержек
до 5%
Оценка залогового имущества
Для оценки недвижимости в качестве залогового имущества ML-решение анализирует исторические данные о средней стоимости недвижимости в разных районах города с учетом года постройки дома, динамики спроса и других факторов, детализирующих жилой или коммерческой объект.
ML-модель предсказывает объективную стоимость недвижимости, что позволяет банку минимизировать риски при выдаче займов.
Аналогичная модель может быть использована для оценки других типов залогового имущества физических и юридических лиц: в том числе транспортных средств, оборудования и пр.
ML-модель предсказывает объективную стоимость недвижимости, что позволяет банку минимизировать риски при выдаче займов.
Аналогичная модель может быть использована для оценки других типов залогового имущества физических и юридических лиц: в том числе транспортных средств, оборудования и пр.
Эффект
