Media społecznościowe to skarbnica wiedzy. Wykorzystają ją bankowcy, szacując ryzyko kredytowe
Analiza danych i algorytmy mówią bankom sporo o ich klientach. Teraz pomogą w tym też media społecznościowe.
Nowe technologie pomagają bankom. Specjalnie do tego stworzone matematyczne algorytmy potrafią “mówić” o klientach naprawdę dużo. Przewidują przyszłe zarobki, a nawet rozstanie z partnerem, co też przecież wpływa na nasz osobisty budżet i tym samym relacje z instytucjami finansowymi.
Big data podpowiada na co wydajemy do tej pory pieniądze i jaki będzie nasz cel konsumpcyjny w przyszłości. To decydujące dla banków w planowaniu strategii, z nowymi propozycjami – instrumentami dla klientów idywidualnych.
Ryzyko wyliczone teorią grafów.
Teraz liczby mają bankom i innym instytucjom finansowym posłużyć do czegoś innego. Narodowe Centrum Badań i Rozwoju przyznało spółce FinAi, skupiającej ekspertów z dziedziny finansów, nowych technologii i bezpieczeństwa w sieci, 7,3 mln zł dofinansowania.
Pieniądze ma pochłonąć budowa modelu szacowania ryzyka kredytowego dla klienta detalicznego. Z wykorzystaniem alternatywnych źródeł danych oraz najnowszych badań i narzędzi z zakresu teorii grafów.
Nie dziwi więc, że partnerem projektu jest Wydział Matematyki i Nauk Informacyjnych Politechniki Warszawskiej oraz jeden z wiodących banków w Polsce. Pracami zespołu naukowców pokieruje prof. dr hab. Jarosław Grytczuk.
- To pierwsza nasza współpraca z instytucją finansową - mówi prof. Jarosław Grytczuk w rozmowie ze Spider’s Web. - Ja z moim zespołem, reprezentując Politechnikę Warszawską, jesteśmy podwykonawcą dla FinAi. Idea jest taka, żeby dane o potencjalnych klientach zbierać ze znacznie szerszego niż do tej pory pola. Wykorzystując w pierwszej kolejności media społecznościowe. Oczywiście, wszystko zgodnie z prawem. To będzie bardzo dużo danych, dodatkowo zmiennych w czasie. Narzędziem do ich analizy mają być grafy czasowe - dodaje.
Nowy matematyczny algorytm ma wskazać, które kredyty będą efektywne (spotkają się z zainteresowaniem klientów), a które niosą ze sobą zbyt spore ryzyko. Pozwoli też na dotarcie bankom i instytucjom finansowym ze swoimi propozycjami kredytowymi do szerszej grupy ludzi – odbiorców.
Poprawić ma się wskaźnik wykluczenia finansowego.
- Na rynku europejskim wciąż brakuje gracza, który oferowałby bankom i klientom nową jakość w obszarze oceny ryzyka kredytowego. Stoimy przed niepowtarzalną szansą, aby polski fintech odegrał znaczącą rolę w eksporcie polskiej myśli naukowej i technologicznej na skalę europejską, w kontekście kluczowego dla sektora bankowego procesu - przekonuje Łukasz Dziekan, CTO FinAi.
Algorytm nie tylko wskaże bankom poziom ryzyka dla poszczególnych instrumentów kredytowych, ale również pozwoli ocenić pod względem takich możliwości znacznie większą liczby potencjalnych klientów. To z kolei – jak twierdzą przedstawiciele FinAi – miałoby pomóc w poprawie wskaźnika wykluczenia finansowego Polaków.
Całkowity koszt projektu to 9,5 mln zł. 7,3 mln zł z tej sumy to dofinansowanie z funduszy europejskich, przyznane przez NCBiR.
