Искусственный интеллект снизил частоту выхода на позднюю просрочку на 20%

С запуском инновационных скоринговых моделей ВТБ увеличил выдачи проактивной реструктуризации кредитов на 65% по сравнению с январем-сентябрем прошлого года. Модели учитывают до 1000 различных параметров, включая доступную информацию о клиенте, внешней и внутренней среде, что позволяет банку предлагать наиболее эффективные решения — подбирать инструменты финансового урегулирования персонализировано, исходя из множества параметров, среди которых в том числе и срок образования долга. Например, если клиент не платил по кредиту 3 дня, а его финансовые параметры не изменились, то системе достаточно напомнить о платеже. В ситуации, когда у заемщика просрочка дольше, например, 60 дней, кроме напоминания модель подберет наиболее выгодный инструмент урегулирования, предложит проактивную реструктуризацию и сообщит о предложении клиенту по телефону или в ВТБ Онлайн. После чего с заемщиком свяжется сотрудник банка и поможет урегулировать вопрос с долгом еще до того, как заемщик сам поймет, что необходимо обратиться за помощью в банк. "Ранее для анализа клиентской ситуации и поиска наилучшего решения использовались простые параметрические и непараметрические модели. Сегодня ВТБ первым на рынке начал применять для этого передовые алгоритмы машинного обучения и искусственного интеллекта, которые позволяют предложить каждому персональный, наиболее эффективный инструмент урегулирования. Инновации также помогают высвободить время сотрудников на решение наиболее сложных и редких ситуаций. Такая синергия обеспечивает уникальный клиентский сервис, повышает удовлетворенность и лояльность клиентов. После внедрения новых скоринговых моделей количество клиентов, сталкивающихся с поздники сроками просрочки, снизилось на 20%, а количество обращений по вопросам урегулирования снизилось на 45%", — подчеркнул Евгений Новиков. Автор — руководитель департамента финансового урегулирования — вице-президент ВТБ Евгений Новиков.