Методы идентификации качества клиентов в системах автоматизированного кредитования с помощью визуального скоринга
Автор: Николаев Никита Алексеевич
Журнал: Теория и практика сервиса: экономика, социальная сфера, технологии @tps-esst
Рубрика: Теория и технологии сферы услуг
Статья в выпуске: 3 (33), 2017 года.
Бесплатный доступ
С развитием микрофинансирования в Российской Федерации всё большую актуальность набирает направление кредитного скоринга. В сложившихся условиях тесной конкуренции и высокой регуляторной нагрузки со стороны Центрального Банка микрофинансовые организации начинают применять всё более нетрадиционные инструменты обогащения данных о заёмщике. Таким инструментом стал визуальный скоринг. В данной статье автор приводит примеры практик визуального скоринга, используемых онлайн МФО, и делится результатами своего исследования, согласно которому допускается гипотеза о возможности наличия связи между чертами лица заёмщика и вероятностью просроченной задолженности по кредиту. Весь анализ и выводы к статье являются результатом применения технологий машинного обучения, глубинного обучения и базовых алгоритмов компьютерного зрения, доступных рядовому пользователю.
Машинное обучение, распознавание лиц, кредитный скоринг, нейронные сети, визуальный скоринг
Короткий адрес: https://sciup.org/14876215
IDR: 14876215
Список литературы Методы идентификации качества клиентов в системах автоматизированного кредитования с помощью визуального скоринга
- Обзор ключевых показателей микрофинансовых институтов за 2-й квартал 2017 года/Центральный Банк РФ. М., 22 с.
- Эйтшгтон В.Н., Анохин С.А. Прогнозирование банкротства: основные методики и проблемы. М.: ИНФРА-М, 2007. 124 с.
- Serrano-Cinca C. A social and environmental approach to microfinance credit scoring. University of Bucara-manga, Colombia. 75 p.
- Kraus A. Recent Methods from Statistics and Machine Learning for Credit Scoring. Cuvillier Verlag, 2014. 166 p.
- Augsburg B., Fouillet C. Profit empowerment: The microfinance institution's mission drift. University of Oxford, 2013. 233 p.
- Ravinna E. Love & Loans. The Effect of Beauty and Personal Characteristics in Credit Markets. Columbia business school, 2012. 79 p.
