Технологии Кредистории
Кредитование стало неотъемлемой частью жизни практически любого современного человека. Оно позволяет воплотиться нашим идеям, стремлениям и мечтам, обеспечивает высокий уровень жизни. В то же время, рынок кредитования очень широк, разнообразен и не всегда прозрачен. Чтобы выбрать наиболее подходящее предложение, требуется много сил и времени. На помощь в этом приходят технологии Кредистории. Они используют всю мощь современных аналитических методов, применяемых на основе одной из крупнейших баз кредитных историй в России.
Технологии Кредистории – это умная аналитическая система под капотом нашей витрины кредитных предложений. Эта система отвечает за персонализированный подбор кредитов и займов и прогноз их условий именно для вас. Ниже мы расскажем, как это устроено и почему нашим технологиям можно доверять.
Главное, к чему мы стремимся, – помочь вам эффективно решить вашу задачу, а именно получить кредит (заём) на наиболее подходящих условиях. При этом:
- стараемся сэкономить ваше время благодаря широкому спектру предложений, собранных в одном месте, доступном онлайн на Кредистории;
- благодаря прогнозу вероятности одобрения помогаем сберечь силы и избавить вас от подачи заявок на кредиты, по которым вам наверняка откажут;
- помогаем выбрать наиболее подходящий вам кредит: прогнозируем условия кредитования (ставку, платёж, размер кредитного лимита) максимально приближенные к реальным, чтобы вы могли сравнить параметры кредитов
Вот так технологии Кредистории делают вашу жизнь проще.
Наши технологии основаны на обработке больших объемов данных (big data):
- с одной стороны, это крупнейшая база кредитных историй в России (более 685 млн. кредитных историй по более 96 млн. заемщиков), которая постоянно пополняется и актуализируется большинством кредиторов в РФ. Это позволяет Кредистории точно понимать, как кредитная история влияет на условия кредитов (ставки, платежи, лимиты), и строить их достоверные прогнозы;
- с другой стороны, это накопленная в течение более 2-х лет информация о предпочтениях в выборе кредитов и займов на платформе Кредистории, т.е. данные о том, какие кредиты заёмщики с какой кредитной историей предпочитают. Это позволяет Кредистории предположить, какой конкретно кредит или заём наиболее вам подходит и интересен, и предлагать его вам в первую очередь.
К указанным данным применяются передовые методы математического моделирования и экспертиза аналитиков Кредистории, полученная на рынке кредитования за последние 10 лет.
Вы, наверняка, брали и оплачивали кредиты. Возможно, один или несколько кредитов или займов вы выплачиваете в текущий момент. Каждое получение кредита, каждый платёж или просрочка являются ключевыми событиями вашей личной кредитной истории, что делает её индивидуальной, не похожей на кредитную историю ваших друзей, знакомых, коллег или соседей. Как же Кредистория делает прогноз и подбирает максимально подходящий кредит персонально для вас?
На основе данных в кредитных историях можно установить статистические закономерности между кредитной историей и условиями кредитования. Например, если у вас есть текущая просрочка, почти наверняка банки вам новый кредит не одобрят. Или напротив, если вы все свои кредиты, включая большую ипотеку, закрывали досрочно и без помарок, то выдать вам кредит, как надежному заёмщику, будет рад любой кредитор. Чем лучше кредитная история, тем выше вероятность одобрения, тем ниже ставки и больше предлагаемые кредитные лимиты. И напротив, если кредитная история пестрит просрочками, то большие суммы кредитов вряд ли одобрят, а если и одобрят, то по повышенной ставке. Таким образом, Кредистория может математически спрогнозировать вероятность одобрения и условия кредитования именно для вас, применяя к вашей кредитной истории выявленные закономерности.
С другой стороны, многочисленные пользователи Кредистории откликаются на кредитные предложения. Это отражает их предпочтения – о том, где они хотят прокредитоваться, о типе продукта и условиях, какие они хотят получить. И между кредитной историей пользователей и тем, что они выбирают, тоже можно установить закономерности. Например, люди, у которых есть непогашенная ипотека, очень редко откликаются на ипотечные предложения. Или же, наоборот, если клиент недавно взял ипотеку, то вероятно очень скоро ему понадобится кредит наличными, чтобы сделать ремонт. Таким образом, на основе вашей кредитной истории можно понять, какие именно кредитные продукты могут оказаться вам интересны, а какие – точно не для вас. Наиболее подходящие по нашим оценкам мы предложим вам первыми, что позволит вам сэкономить время на подбор.
Технологии Кредистории можно разделить на следующие категории:
Модерирующие технологии
Они отвечают за формирование выборки релевантных кредитных предложений и исключение из выборки тех, которые гарантированно пользователю не подходят. При этом они используют кредитную историю как источник информации для классификации кредитных предложений на релевантные и нерелевантные. Модерирующие технологии не основаны на математическом моделировании, здесь главное – здравый смысл. Пример: банк может не предоставлять заемщику более одной кредитной карты. Поэтому, если у вас уже есть карта такого банка, вторую мы вам предлагать не будем.
Предиктивные технологии
Индивидуализированно предсказывают реальные параметры кредитов и займов на основе кредитной истории пользователя. В основе лежит математическое моделирование и машинное обучение. В настоящий момент на основе кредитной истории мы уже научились предсказывать:
- полную стоимость кредита и, соответственно, размера платежа (при указании пользователем величины ожидаемого кредита и срока кредитования);
- размер кредита наличными и максимальный кредитный лимит по кредитной карте;
- вероятность одобрения конкретного кредита.
Технологии ранжирования
Это рекомендательные технологии, основыванные на том, на какие предложения при подборе пользователи Кредистории откликаются (кликают). Откликнувшись на конкретное предложение, пользователи тем самым проявляют заинтересованность в соответствующем продукте, кредиторе или условиях сделки, что в дальнейшем является предметом обучения соответствующих математических моделей. Это позволяет в зависимости от вашей кредитной истории сортировать выборку имеющихся в Кредистории предложений по уровню заинтересованности (оценке вашей склонности на них откликнуться) и показать вам наиболее релевантные предложения в первую очередь, а наименее релевантные – в самом конце.
- Как видим, все перечисленные технологии применяются индивидуально, используя в качестве отправной точки именно вашу кредитную историю