1. SPIDER'S WEB
  2. Bankowość
  3. Biznes
  4. Social media
  5. Tech
  6. Technologie

Media społecznościowe to skarbnica wiedzy. Wykorzystają ją bankowcy, szacując ryzyko kredytowe

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.