Kokia mūsų patirtis finansų sektoriuje?

Individualūs kredito vertinimo sprendimai

Įprastiniams modeliams dažnai trūksta specializuotoms programoms reikalingo detalumo. Kuriame pritaikytus kredito vertinimo modelius, skirtus konkretiems naudojimo atvejams, pavyzdžiui, MVĮ arba konkrečios pramonės šakos scenarijams, užtikrindami, kad rizikos vertinimas tiksliai atspindėtų konkrečius kliento poreikius.

Tikslios paskolų grąžinimo prognozės

Prognozuojant paskolų vėlavimą dvejetainiais terminais, gali nepakakti informacijos strateginiams sprendimams priimti. Mūsų modeliai leidžia tiksliau prognozuoti, pavyzdžiui, tikimybę grąžinti paskolą per tam tikrus vėlavimo intervalus (pvz., 0-60 dienų), ir taip sudaryti tikslesnį rizikos profilį.

Finansinių duomenų analizė

Finansinių duomenų rinkiniams taikome pažangius analizės metodus, išgaudami įžvalgas, kurios ne tik padeda priimti svarbiausius verslo sprendimus, bet ir yra pagrindas kurti mašininio mokymosi modelius ateities rezultatams prognozuoti.

Individualizuoti rizikos modeliai

Kuriame individualius rizikos modelius, į kuriuos įtraukiami unikalūs kliento duomenys ir specifiniai srities kintamieji, kad būtų galima tiksliai įvertinti riziką, pvz., konkretaus sektoriaus pažeidžiamumą ar makroekonominius veiksnius. Šis metodas didina strateginį pritaikomumą.

Išsprendžiamos verslo problemos

Netikslus rizikos ir kredito vertinimas → Tradiciniai kredito vertinimo modeliai ir kredito limitų rekomendacijos dažnai neatsižvelgia į specifinius MVĮ finansinius profilius arba konkrečios pramonės šakos riziką.

Prognozavimo tikslumo stoka → Standartiniai finansiniai modeliai paprastai siūlo dvinarius rezultatus, kurie gali būti nepakankamai išsamūs išsamiam rizikos valdymui. Mūsų modeliuose pateikiamos niuansuotos prognozės, pavyzdžiui, tikimybė grąžinti paskolą per tam tikrą laikotarpį (pvz., 0-60 vėluojančių dienų), prognozės, pateikiamos pasirinktinai pagal tam tikrą klasių skaičių, šioms prognozėms priskirtos tikimybės ir kitos parinktys, todėl galima priimti labiau pagrįstus sprendimus.

Neefektyvus duomenų panaudojimas → Finansiniai duomenys dažnai nepakankamai panaudojami strateginiam planavimui. Siūlome išsamią finansinių duomenų rinkinių analizę, kad būtų išgautos naudingos įžvalgos, suteikiančios įmonėms galimybę priimti duomenimis pagrįstus sprendimus ir pagerinti finansinį prognozavimą.

Nepastebėta konkretaus sektoriaus rizika → Daugelyje finansinių modelių neatsižvelgiama į konkrečios pramonės šakos kintamuosius, kurie gali turėti didelės įtakos įmonės finansinei būklei. Mūsų modeliai apima šiuos veiksnius, todėl galima tiksliau įvertinti riziką, pritaikytą kiekvienam sektoriui. Į mūsų modelius taip pat galima įtraukti nestandartinius duomenis, pavyzdžiui, socialinės žiniasklaidos naujienas, žiniasklaidos pranešimus, teismų informaciją ir kitus konkrečiam sektoriui būdingus duomenų šaltinius.

Rankiniai arba pasenę finansiniai procesai → Daugelis įmonių, analizuodamos finansinius duomenis ir priimdamos kredito sprendimus, remiasi rankiniais arba pasenusiais metodais. Mes siūlome automatizuotus sprendimus, kurie supaprastina duomenų analizę ir padidina sprendimų priėmimo efektyvumą, sumažina žmogiškųjų klaidų skaičių ir padidina tikslumą.

Kaip tai veikia?

Klientas pateikia esamų arba istorinių klientų duomenis, pasiūlymus dėl duomenų šaltinių arba duomenų tipų, kuriuos reikėtų įtraukti.

• Dvejetainis klasifikavimas: kai teigiamų atvejų procentinė dalis yra < 10 %, teigiamų atvejų skaičius turi būti bent 200-300.

• Daugiaklasis klasifikavimas: kai klasių skaičius didesnis (daugiau nei 8), rezultatai paprastai būna prastesni naudojant < 4,000 atvejų. Tačiau kai duomenų aibės dydis pasiekia 4,000-5,000 atvejų, pridėjus daugiau duomenų taškų rezultatai apskritai nepagerėja.

• Paprasto 2 klasių prognozatoriaus turėtų pakakti maždaug 2,000 stebėjimų, iš kurių bent 10 % turėtų priklausyti mažesnei klasei. Rezultatų > 90 % nebus, tačiau praktiškai tai jau yra pritaikoma.

Naudojame šiuos pateiktus duomenis, kad sukurtume individualius kredito vertinimo ar rizikos vertinimo modelius, o viso proceso metu bendraujame su klientu, kad įsitikintume, jog sprendimas atspindi verslo poreikius.‍

Rezultatai

Modelis pateikia išsamias įžvalgas, rodančias kiekvienos savybės poveikį sprendimui dėl vertinimo balais. Šią informaciją galima naudoti toliau tobulinant modelį arba atliekant kitus vertinimo balais procesus.

Tokį sprendimą galima integruoti į esamas kliento IT sistemas ir verslo procesus. Galime pateikti „Docker“ failą su modeliu, prieinamą per API, kurį galima talpinti naudojant kliento infrastruktūrą arba kitus debesų kompiuterijos sprendimus ir integruoti į esamą sistemą.