Создавая свою кредитную историю, Вы создаете себе будущее

Social Attributes

Social Attributes – данные из социальных сетей, подготовленные для использования в прогнозных (скоринговых) моделях

Social Attributes – набор интерпретируемых переменных, рассчитанных на основе данных из профилей заёмщика в социальных сетях. Все переменные приведены к простой числовой форме и протестированы на значимость для моделей кредитного скоринга. Итоговый вектор переменных полностью готов для встраивания во внутренние статистические (скоринговые) модели кредитной организации. Использование переменных Social Attributes позволяет повысить предсказательную силу действующих моделей на 5-8 пунктов Gini. Во многом, этот результат достигается благодаря тому, что факторы Social Attributes имеют очень слабую корреляцию с собственными данными кредитной организации и данными кредитной истории, то есть дают уникальную, ранее недоступную информацию о клиенте.

  • Повышение эффективности скоринговых моделей
    • Применение Social Attributes добавляет к силе моделей предсказания социального и мошеннического дефолтов порядка 5-8 процентных пунктов Gini.
    • Факторы Social Attributes имеют очень слабую корреляцию с собственными данными кредитной организации и данными кредитной истории, то есть, дают уникальную, ранее не доступную кредиторам информацию о заемщике.
  • Простота интеграции в процесс принятия кредитного решения
    • Social Attributes не требуют затрат на IT-интеграцию – переменные передаются кредитной организации вместе с кредитным отчетом бюро НБКИ
    • Переменные специально подготовлены для встраивания в скоринговые модели и снабжены подробным описанием, что делает анализ этих переменных максимально простым
    • Помимо интерпретируемых переменных, вектор Social Attributes содержит несколько специально созданных скоринговых оценок на основе этих данных для различных кредитных портфелей
  • Social Attributes для моделей collection-scoring и маркетинговой сегментации
    • Переменные Social Attributes применимы для множества других задач, помимо оценки кредитного риска. Подтверждена эффективность использования Social Attributes для уточнения сегментации и определения склонности клиентов к тем или иным банковским продуктам, а также для определения стратегии работы с должниками на этапе взыскания.
  • Постоянное развитие продукта
    • Как новые, так и существующие источники данных постояннно исследуются в поиске новых факторов, позволяющих увеличить силу предсказательных моделей банков. А в архитектуре сервиса Social Attributes исходно заложена возможность добавления новых переменных, разрабатываемых аналитическим подразделением Double Data. Таким образом, использование сервиса позволяет кредитной организации поддерживать свои технологии принятия кредитных решений максимально современными и конкурентными.

Отправить заявку

 
 
 
Описание
 
 
 

Если вы забыли логин или пароль,
свяжитесь с своим
персональным менеджером

Этот сайт использует «cookies» и собирает следующие данные в целях улучшения его работы (Google Analytics): IP-адрес компьютера, страна, дата и время посещения, тип браузера сайта, тип операционной системы, модель мобильного устройства, тип мобильного устройства, идентификатор клиента в системе Google Analytics. Условия использования и порядок отключения смотрите здесь. Для продолжения работы с сайтом нажмите: «Согласен(на)»