Արհեստական բանականությունը հեշտացրել է բանկերի աշխատանքը պարտապանների հետ՝ մեքենայական ուսուցման ալգորիթմները հնարավորություն են տվել ավելի լավ կանխատեսել հաճախորդների վարքագիծը եւ տարբերակել «վատ» վարկառուներին «լավերից»:

Ռուսաստանյան բանկերի ներկայացուցիչները «Իզվեստիա» պարբերականին պատմել են արհեստական բանականության կիրառման սեփական փորձի մասին:

********
Home Credit Bank-ում որոշումներ ընդունելիս օգտագործվում եմ հաճախորդների վարքագծի մասին տվյալներ: Եթե նախկինում խոսքը գնում էր  ընդամենը մի քանի տասնյակ տվյալների մասին, ապա այսօր դրանց թիվը հասնում է հարյուրների, անգամ հազարների: Մեքենայական ուսուցման կիրառումը հնարավորություն է ընձեռել բանկերին ավելի հստակ կանխատեսել վարկը չվերադարձնելու հավանականությունը, ինչի արդյունքում ժամկետանց պարտքերի ցուցանիշը իջել է մինչեւ 3,7%:


********
Բինբանկում արհեստական բանականությունը հնարավորություն է տվել 70% դեպքերում հրաժարվել հաճախորդներին զանգահարելուց՝ վարկերի ուշացման դեպքերի ի հայտ գալու վաղ շրջանում: Դա բարձրացրել է հաճախորդների հավատարմության մակարդակը, ինչը, սակայն, չի ազդել ժամկետանց վարկերի հավաքագրման արդյունավետության վրա: Միաժամանակ, բանկը տնտեսել է հետգանձման վրա: Մասնավորապես, հանդիպում են այնպիսի վարկառուներ, ում զանգելն անիմաստ է: Արդյունքում, բանկը չի անհանգստացնում հաճախորդներին առանց անհրաժեշտության, իսկ զանգերն հասցեագրվում են միայն նրանց, ում անհրաժեշտ է հիշեցնել եւ խորհրդատվություն տրամադրել:   


********
Տինկոֆ Բանկում արհեստական բանականությունն օգտագործում են հաճախորդների ձայնը ճանաչելու համար, ինչպես նաեւ հիփոթեքային վարկեր տրամադրելիս: Հիփոթեքային գործարքների որոշումների 80%-ն ընդունում է մեքենան (advisory engine): Դա հնարավորություն է տալիս ոչ միայն հրաժարվել մենեջերների ծառայություններից եւ տնտեսել օպերացիոն գործընթացների վրա, այլեւ՝ ընդլայնել ռեսուրսները:

«Ֆինտեխ» բաժնի գործընկեր`