Обличчям не вийшов: кредит не отримаєш

2017-02-03T14:45

Проект FscoreLab запустив демонстраційну версію системи, яка вміє по фотографії користувача визначати, чи видасть банк кредит чи ні.

Як повідомляється на сайті компанії, система вміє розпізнавати серед потенційних позичальників майбутніх боржників за їх особам з точністю до 75%. Все що потрібноце завантажити на сайті фотографію і натиснути кнопку «розрахувати», сервіс тут же визначить рівень кредитного ризику потенційного позичальникасередній, вище/нижче середнього, низький або високийі навіть вкаже, наскільки точний прогноз (виражається у відсотках, у програмі вказано як AUC). Для ще більшої точності користувач може вказати свою стать, вік і розмір кредиту, який би хотів отримати.

Як влаштований сервіс?

«По суті це ансамбль різних класифікаторівнейронна мережа, градієнтний бустинг, SVM та інші, які ми навчили, використовуючи інформацію про позики клієнтів МФО та їх фотографії», – розповідає технічний директор проекту Євген Нікітін.

За його словами, після того як система розпізнала особа та її риси (очі, губи, овал особи, ніс і т. д.), розраховуються різні характеристики геометрії особи на основі координат певних рис.

«Попередньо можна сказати, що важливу роль відіграють різні особові пропорції, наприклад, міжзінична відстань», – пояснює Євген Нікітін.

Так, штучне зміна цієї відстані в однієї і тієї ж фотографії, дає різні результатичим воно більше, тим нижче оцінка ризику. Правда, не можна розглядати цей показник у відриві від інших параметрівважлива їх комбінація.

«Цікаво, що усміхнені люди отримують меншу оцінку кредитного ризику. Оскільки в нашій базі даних фотографії людей були зроблені в момент заявки на отримання позики, це може означати, що якщо людина почуває себе комфортніше і посміхається під час видачі кредиту, то ризик неповернення знижується», – каже Нікітін.

Звичайно ж, ніхто не пропонує банкам МФО оцінювати позичальників тільки по фотографіях, скоріше це додатковий інструментодин з. «Те ж саме вірно і для інших параметрів, наприклад, я б не став пророкувати ризик тільки на основі віку, але в комбінації з іншими змінними можна домогтися гарних результатів. У демоверсії ми даємо можливість оцінити ризик тільки на основі фото, щоб користувачі могли «погратися» з моделлю і оцінити якість розпізнання. Для потенційних клієнтів ми пропонуємо навчання індивідуальних моделей, заснованих на даних, які у них є в розпорядженні, включаючи фотографії» – зазначає технічний директор FscoreLab.

Ми вирішили оцінити за допомогою сервісу кредитоспроможність пизвестных особистостей. Ось, що з цього вийшло:

 

Петро Порошенко, призидент

Якщо Петро Порошенко зверниться до  банку, який використовує технологію FscoreLab, то йому, швидше за все, відмовлять у наданні кредиту. Програма зчитала з його лиця, високий рівень кредитного ризику. Точність прогнозу становить 74%.

 

Ігорь Коломойський, бізнесмен, колишній власник Приват банку

Не вдалося Ігорю Коломойському отримати високий рейтинг, система вважає, що ймовірність того, що бізнесмен допустить прострочку, вище середнього.

 

Володимир Зеленський, лідер студія «95 квартал»

Український шоумен, кіноактор, сценарист, продюсер, художній керівник і беззмінний лідер студії «Квартал-95» отримав середній рівень кредитоспроможності.

 

Тіна Кароль,відома співачка

Якби Тіна Кароль оформила три роздрібних кредита або ще краще – три позики МФО, то один з них могла б і не повернути, вважає система. Кредитний ризик 38,83%.

 

Рінат Леонідович Ахметов, мільярдер

Найнижчий рівень кредитного ризику з учасників у Ріната Ахметова – ось він ідеальний позичальник.)