Ми перетворюємо ваші дані, щоб вони слугували вам якнайкраще!
Що таке кредитний скоринг на основі ШІ?
Кредитний скоринг на основі ШІ – це сучасний метод оцінки кредитоспроможності позичальника. На відміну від традиційного підходу, який базується на статичних змінних і історичній інформації, кредитний рейтинг на основі штучного інтелекту використовує потужність алгоритмів машинного навчання (ML) для ретельного вивчення великого масиву даних із різних джерел. Цей вдосконалений підхід спрямований на прогнозування ймовірності погашення кредиту позичальником. Як наслідок, кредитний скоринг на основі штучного інтелекту пропонує комплексну оцінку кредитного ризику, надаючи кредиторам точне та багатогранне розуміння фінансової поведінки позичальника.
Бюро кредитних історій і кредитори використовують моделі оцінки кредитоспроможності для аналізу кредитоспроможності фізичних осіб або підприємств і оцінки ймовірності невиконання кредитних зобов’язань. Ці моделі враховують численні фактори, такі як історія платежів, використання кредиту, кредитна історія, типи кредитних рахунків і останні запити. Кожному фактору присвоюється вага, і кредитна оцінка обчислюється за допомогою формули на основі цієї оцінки.
Кредитні оцінки зазвичай коливаються від 300 до 850, причому вищі оцінки вказують на менший ризик дефолту. Кредитори використовують ці бали для визначення умов позики, включаючи відсоткові ставки, тривалість погашення та суму позики. Вищий кредитний бал може призвести до більш сприятливих умов позики, тоді як нижчий бал може призвести до менш вигідних умов, включаючи вищі процентні ставки та суворіші вимоги до погашення.
Як моделі кредитного ризику додають цінності бізнесу?
У світі фінансового бізнесу моделі кредитного рейтингу відіграють вирішальну роль. Це додає цінність бізнесу таким чином:
Управління кредитними ризиками
Моделі кредитного ризику дозволяють кредиторам оцінювати кредитоспроможність окремих осіб і організацій і гарантувати, що їхня вразливість є керованою. Це дозволяє кредиторам оцінити рівень ризику у своєму кредитному портфелі.
Відповідність нормативним вимогам
Сьогодні моделі кредитного ризику є обов’язковими за законом. Базель III (набір міжнародних банківських правил) вимагає від банків використовувати такі моделі для виконання нормативних вимог, коли очікується, що вони підтримуватимуть певну суму капіталу на основі рівня кредитного ризику, визначеного моделлю кредитного ризику.
Аналіз сценарію
Стрес-тестування можна проводити за допомогою моделей кредитних оцінок, які дозволяють компаніям-кредиторам аналізувати різні сценарії та перевіряти стійкість свого кредитного портфеля. Це, у свою чергу, допомагає керувати збитками у разі таких подій, як рецесії та інші фінансові кризи.
Моделі кредитного ризику також дозволяють фірмам, що надають позики, залишатися конкурентоспроможними, зменшувати витрати та зменшувати ризик. Як бачите, використовується кілька моделей кредитної оцінки. Однак слід обговорити деякі серйозні недоліки разом із різними перевагами.
Як працює кредитний скоринг на основі ШІ?
Моделі оцінки кредитоспроможності на основі ШІ покладаються на алгоритми машинного навчання для оцінки кредитоспроможності особи. Ці алгоритми навчаються з використанням обширних історичних наборів даних, які містять інформацію про фінансову поведінку позичальників і результати погашення кредиту. Аналізуючи ці історичні дані, моделі ML виявляють закономірності та кореляції, що вказують на здатність або ймовірність погашення позики позичальником.
Кредитний рейтинг може значно вплинути на фінансове та особисте життя людини. Тому було встановлено кілька вказівок для побудови моделі кредитної оцінки. Наприклад, такі моделі повинні бути прозорими та неупередженими. Дані, які використовуються для побудови моделі, повинні бути високої якості.
Ось більш детальна розбивка того, як працює кредитний скоринг на основі ШІ:
Збір даних: моделі оцінки кредитоспроможності на основі ШІ збирають дані з різних джерел. Традиційна кредитна інформація, як-от історія платежів, наявні борги та тривалість кредитної історії, є основоположним джерелом даних. Однак те, що відрізняє моделі на основі штучного інтелекту, це їх здатність включати альтернативні джерела даних, які забезпечують більш повне уявлення про фінансову поведінку позичальника. Ці альтернативні джерела можуть включати:
Дані про транзакції: інформація про фінансові операції особи, зокрема доходи, витрати та витрати.
Поведінка під час веб-перегляду: статистичні дані про онлайн-діяльність, зокрема пошуки, відвідування веб-сайтів і поведінку при покупці.
Активність у соціальних мережах: Аналіз дописів у соціальних мережах, зв’язків і взаємодій, щоб зрозуміти спосіб життя людини та соціальну мережу.
Обробка даних і розробка функцій: після збору даних вони проходять обробку та розробку функцій. Розробка функцій передбачає вибір відповідних функцій (змінних), які модель машинного навчання використовуватиме для прогнозування. Цей крок має вирішальне значення для створення ефективних прогнозних моделей.
Навчання моделі: алгоритми ML використовують попередньо оброблений і розроблений набір даних для навчання. Під час навчання модель вчиться розпізнавати складні закономірності та зв’язки в даних. Він визначає, які характеристики мають найбільший вплив на прогнозування кредитоспроможності та як вони взаємодіють.
Прогноз: після навчання модель може робити прогнози на основі нових, невідомих даних. Коли заявка на позику подається, модель використовує інформацію про позичальника для оцінки його кредитного ризику та прогнозування ймовірності погашення. Це передбачення базується на закономірностях і кореляціях, отриманих з історичних даних.
Комплексна оцінка: моделі кредитного скорингу на основі штучного інтелекту забезпечують більш комплексну оцінку кредитного ризику шляхом аналізу широкого діапазону джерел даних. Традиційні методи оцінки кредитоспроможності спираються на історичні кредитні дані, які можуть не відображати фінансову поведінку людини. Навпаки, моделі на основі ШІ розглядають традиційні та альтернативні джерела даних, пропонуючи цілісне уявлення про фінансову поведінку та кредитоспроможність особи.
Однак урахування проблем справедливості, прозорості та конфіденційності даних має важливе значення під час впровадження оцінки кредитоспроможності на основі штучного інтелекту для забезпечення точних і етичних рішень.
Що таке RFM і чому це так важливо для роздрібного бізнесу?
RFM - це коротка форма:
Давність: коли клієнт востаннє купував у вашому бренді.
Частота: кількість покупок, які клієнт зробив у вас загалом або протягом певного періоду часу.
Грошова вартість: сума грошей, яку клієнт витрачає на транзакцію.
Аналіз RFM дає змогу націлювати клієнтів за допомогою повідомлень, які найкраще відповідають їхнім стосункам із вашим брендом. Наприклад, ви, ймовірно, досягнете більшого успіху, пропонуючи дорогі речі клієнтам, які витрачають часто та великі суми. З іншого боку, ви, швидше за все, підвищите цінність для клієнтів своїх стосунків із споживачами, які роблять покупки часто, але лише на невеликі суми, винагороджуючи їх за їхню лояльність або пропонуючи акції за рекомендаціями.
Етапи RFM аналізу
Наведені нижче кроки надають загальний огляд того, як виконується RFM аналіз і сегментація.
Побудуйте модель RFM
Щоб побудувати модель RFM, вам потрібно призначити оцінку нещодавності, оцінку частоти та грошову оцінку кожному унікальному клієнту. Необроблені дані, які можна зібрати з бази даних клієнтів із попередніх транзакцій, потім компілюються в електронну таблицю або базу даних.
Розділіть сегмент клієнтів
Далі розділіть базу даних RFM на багаторівневі групи для кожного з трьох значень оцінки RFM. Позначення рівня базується на від найбільшого до найменшого. Наприклад, перший рівень для грошової вартості призначається тим, хто витрачає більше грошей, а рівень п’ятий – тим, хто витрачає найменше.
Виберіть цільові групи клієнтів
Третій крок передбачає вибір сегментованої групи споживачів з високою цінністю споживача. Організовуючи сегмент RFM, ви можете почати призначати назви сегментам, які вас цікавлять, наприклад вашим найкращим клієнтам, тим, хто найбільше витрачає, вірним клієнтам і клієнтам групи ризику.
Розробіть персоналізовану маркетингову стратегію
Нарешті, розробіть унікальну маркетингову стратегію, розроблену для кожного сегмента RFM, зосереджену на їхніх моделях поведінки. Використовуючи RFM Analysis, маркетологи можуть ефективно передавати свої повідомлення клієнтам відповідно до поведінки клієнтів.
Залучайте клієнтів і збільшуйте продажі за допомогою RFM і моделей рекомендацій продуктів.
Надання персоналізованих рекомендацій щодо продуктів на основі попередніх покупок допомагає підвищити взаємодію, особливо з клієнтами, визначеними моделлю RFM як «потребують уваги» або «засинають». Фреймворк DSE дозволяє автоматично генерувати список рекомендованих продуктів для кожного клієнта.
У пошуках ідеї?