Как российские банки применяют машинное обучение

Tags Данные Искусственный интеллект Кредитный скоринг Операционная эффективность

Интернет-издание FutureBanking представило обзор применения технологий на основе искусственного интеллекта (ИИ) и машинного обучения (МО) в российских банках. В редакционной статье «Машинное обучение: кейсы применения в российских банках» авторы ссылаются на успешный опыт следующих финансовых организаций:

• Сбербанк. В рамках созданного Центра технологических инноваций банк ежегодно запускает около 20 успешных пилотных проектов на базе МО и ИИ совместно с функциональными блоками. Основная цель — создание новых интеллектуальных продуктов и сервисов для внутреннего и внешнего клиента, а также оптимизация банковских процессов.
• УРАЛСИБ. По словам руководителя департамента электронных продаж и сервисов Светланы Шмыковой, УРАЛСИБ использует методы МО и модели склонности к потреблению того или иного продукта для деления клиентов на группы с точки зрения вероятного отклика на продуктовое предложение.  Кроме того, банк анализирует транзакционную активность клиента.
• Бинбанк. Использование методов МО в розничном взыскании позволило Бинбанку существенно повысить эффективность. По словам замруководителя блока рисков и комплаенса банка Вадима Ковалева, на некоторых моделях МО коэффициент Джини вырос с 65% до 82%.
• ВТБ. Банк проводит эксперименты с машинным обучением в традиционных приложениях (рисковый скоринг, модели отклика и т.д.). Главные точки роста в разрешающей способности моделей ВТБ видит в утилизации и генерации новых внутренних данных о клиенте.

Source: futurebanking.ru