Меню


Банковская индустрия

Ford Credit улучшает прогнозы по кредитным рискам клиентов по сравнению с традиционной оценкой с помощью машинного обучения

Компания Ford Motor Credit сравнила свою модель оценки ссуд с моделью ZestFinance, которая включает в себя машинное обучение, и обнаружила, что модель Zest лучше предсказывала риск клиента для автомобильного финансирования. В дальнейшем планируется внедрение машинного обучения для оценки кредитоспособности на производстве.

По данным Бюро финансовой защиты потребителей США, 26 миллионов взрослых американцев, или примерно каждый десятый, не имеют кредитной истории, что делает их трудными и зачастую невозможными для скоринга на выдачу кредита традиционными способами.

Хотя эти потребители могут иметь постоянную работу, оценка их кредитоспособность в значительной степени основана на кредитной истории. Запатентованные модели Ford Credit хорошо себя зарекомендовали на протяжении десятилетий, и компания является лидером в области управления автомобильными кредитными рисками. Андеррайтинг, основанный на машинном обучении, изменил правила игры для кредиторов, открывая совершенно новые источники дохода. Миллениалы как правило, представляют собой хорошую аудиторию для выдачи кредита и, как ожидается, к 2020 году их доход будет составлять $1,4 триллиона, но у многих нет финансовой истории, необходимой для прохождения традиционной проверки кредитоспособности.

Компании Ford Motor Credit и ZestFinance объявили о результатах исследования, в котором измерялась эффективность машинного обучения, позволяющая лучше прогнозировать риск при финансировании автокредита и потенциально расширять автофинансирование для миллениалов и других американцев с ограниченной кредитной историей. Исследование машинного обучения сравнивало результаты модели оценки Ford Credit с моделью машинного обучения, разработанной ZestFinance с использованием платформы андеррайтинга для более глубокого анализа данных кандидата.

Исследование показало улучшение предсказания, которая обещает большее количество одобрений, улучшенный опыт работы с клиентами и еще более высокую эффективность бизнеса, в том числе снижение кредитных потерь.

Андеррайтинг на основе машинного обучения может значительно сократить будущие потери по кредитам и потенциально улучшить показатели одобрения для квалифицированных потребителей, поддерживая его последовательные стандарты. В результате успеха исследования Ford Credit разрабатывает планы по внедрению моделей одобрения кредитов машинного обучения для дальнейшего улучшения своей последовательной практики кредитования по всему спектру кредитов.
Результат
Результат внедрения не публиковался
Подпишись на новые кейсы
Оставь свой e-mail и раз в неделю мы будем высылать полезные кейсы тебе на почту
Мы не передаем данные третьим лицам, а храним их согласно №152-ФЗ
Cookies helfen uns bei der Bereitstellung unserer Inhalte und Dienste. Durch die weitere Nutzung unserer Webseite stimmst du der Verwendung von Cookies zu.
Okay
Close
Made on
Tilda