Вадим Ковалев рассказал, как технологии машинного обучения позволили повысить эффективность рабочего процесса в БИНБАНКе

Как сообщает пресс-служба БИНБАНКа, в этом российском банке одним из первых начали успешно внедрять в рабочий процесс технологии машинного обучения в работе с клиентами из розничного бизнеса. Тем самым, удалось на 70% сократить число звонков клиентам с «ранней просрочкой».

Как рассказал замглавы блока рисков и комплаенса БИНБАНКа Вадим Ковалев, использование uplift-моделей позволяет существенно оптимизировать рабочий процесс и выработать оптимальный подход к каждому заемщику. Система самостоятельно определяет, кому из клиентов требуется дополнительно напоминать о необходимости совершить платеж. По словам Вадима Ковалева, использование технологий машинного обучения позволяет снизить издержки и увеличить платежную дисциплину. Это позволит в будущем году БИНБАНКу заработать дополнительно 1 млрд. рублей.