Когда человек выбирает кредит или заем, он часто смотрит только на ставку. Это понятный ориентир, но далеко не единственный. В реальности финансовая нагрузка зависит от суммы, срока, графика платежей, дополнительных услуг, штрафов, комиссий и поведения самого заемщика.
Один и тот же кредит может быть комфортным для одного человека и рискованн…
В финансовом маркетинге часто используют обещания вроде «одобряем каждому» или «деньги без отказа». Они звучат привлекательно, но в реальности такой подход опасен. Хороший финансовый сервис не должен стремиться одобрять всем. Его задача — помогать клиенту находить решение, которое он действительно сможет обслуживать.
Ответственное кредитовани…
Еще недавно выбор кредита выглядел так: человек шел в банк, заполнял анкету, ждал ответа и часто соглашался на то предложение, которое получил первым. Сегодня клиент ведет себя иначе. Он хочет сравнить варианты, увидеть условия заранее, оформить заявку онлайн и не тратить время на лишние действия. Так финансовые маркетплейсы стали естественной част…
AI-скоринг в кредитовании: как искусственный интеллект меняет подход к оценке заёмщиковКредитование всегда строилось на одном главном вопросе: сможет ли заёмщик вернуть деньги вовремя? Раньше ответ искали через анкету, справки, кредитную историю и ручную оценку. Сегодня к этим инструментам добавился искусственный интеллект — и он меняет сам подход…
Если коротко: пока все спорят, заменит ли нейросеть бухгалтера, российские банки уже посчитали деньги. И цифры там такие, что спорить как-то расхотелось.
Еще несколько лет назад искусственный интеллект в финансах воспринимался как эксперимент: чат-боты, автоматические подсказки, простая аналитика. Сегодня это уже не «дополнительная функция», а часть инфраструктуры финансового рынка. Банки, МФО, страховые компании и финансовые платформы используют ИИ там, где нужно быстро обрабатывать большие объемы…
Когда МФО выдала займ клиенту, который не заплатит, потери — это не просто «выданная сумма минус то, что вернули». Это сумма нескольких компонентов:
Скоринговая модель — это снимок реальности на момент её обучения. Если данные, которыми вы пользовались, относятся к декабрю прошлого года, то модель «понимает» декабрь прошлого года. И только.
Скоринговая модель учится только на тех, кого одобрили. Тех, кому отказали — модель никогда не видела «в работе». Из-за этого она ослепляет сама себя. Разбираемся, как это исправить.
Честный разбор: что большие языковые модели умеют, чего не умеют и почему gradient boosting в скоринге пока вне конкуренции
Каждый месяц появляется новый стартап, обещающий «скоринг на основе GPT». Каждый квартал кто-то на конференции рассказывает, что LLM заменят классический ML. Давайте разберёмся, почему это не так — и где языковые модели…
Ключевая ставка снижается — это меняет не только фондирование, но и всю экономику одобрения. Практическое руководство по пересчёту
Когда ключевая ставка была 21%, логика риск-аппетита была проста: деньги дорогие, маржа сжата, одобряем только лучших. При 15% ситуация меняется — появляется пространство для расширения воронки. Но расширять её на…
Когда я впервые услышал словосочетание «ИИ-финансовый консультант» — мысленно поставил это в один ряд с другими технологическими обещаниями, которые звучат красиво, но на практике оказываются переусложнённым интерфейсом для функций, которые и так уже есть в банковском приложении.
Я ошибся.