Оценим кредитоспособность по фото

Российский стартап FscoreLab запустил бесплатную тестовую-версию одноименного сервиса для оценки кредитоспособности потенциальных заёмщиков, ресурс построен на основе нейросетевого анализа фотографии. Руководителем проекта является проекта Никита Николаев.

Никита Николаев — Директор школы бизнеса Grand School. Математик – экономист. Онлайн маркетолог со стажем более 6-ти лет, аналитик. Независимый бизнес – консультант. Консультант по разработке в области SaaS технологий. Сферы деятельности:

• Структуризация отделов продаж и развития
• Бизнес процессинг на предприятии
• SaaS технологии
• Стратегический и аналитический менеджмент
• Онлайн и офлайн маркетинг
• Прогнозирование рынка сбыта

По словам Николаева, сервис работает на основе нейросети, обученную на более 600 тысячах реальных случаев по выплате кредитов, полученных из баз бюро кредитных историй. Программа изучила фотографии заёмщиков с просрочкой по кредитам и без нее и самостоятельно выявила черты, свойственные лицам должников, следует из описания сервиса.

В данный момент демонстрационная версия FscoreLab бесплатно доступна здесь. Пользователи могу либо ввести обычные данные для скоринга вместе с фото, либо загрузить только фотографию.

После этого сервис покажет соотношение степени искажения и количества данных (AUC, упрощенно – точность модели исходя из вводных данных), а также степень кредитного риска – низкую, среднюю, высокую и так далее, сопроводив процентным эквивалентом.

Практическая проверка показала, что программа показывает более низкий кредитный риск для фотографий, где люди улыбаются. Николаев подтвердил это, пояснив, что черты рта и носа – одни из самых значимых для нейросети.
«Согласно статистике [показатель AUC в] 0,6-0,7 – средняя точность, что уже хорошо, поэтому в зависимости от поворота головы, фотографии меняется риск, но по медиане стремится к истинному значению. Также на точность очень сильно влияет поворот головы, поэтому лучше всего скорить по паспортам», – отметил глава FscoreLab.
Николаев добавил, что в проект вложено 3,8 млн рублей. Монетизироваться сервис планирует с помощью проектов скоринга под ключ для крупнейших банков («коробочные решения по данным банков», пояснил гендиректор стартапа). Ранее стартап попал в одну из номинаций конкурса стартапов GoTech 2016, однако не занял призовых мест. По словам Николаева, конкурс помог привлечь внимание банков к технологии.

Сейчас фотографии не могут использоваться как единственный инструмент для оценки кредитных рисков, однако банки уже присматриваются к подобным технологиям, прокомментировал член команды Innovation Team в «Альфа-Лаборатории» Сергей Максимчук.
«Определение кредитоспособности по одному фото на данный момент может рассматриваться лишь как дополнительный инструмент при формировании кредитного рейтинга. Так, по фото можно делать проверку по собственным и сторонним базам данных, которые содержат такую информацию, либо находить профили в социальных сетях и на основании их содержимого делать выводы о кредитоспособности человека (круг друзей, интересов, тональность высказываний, посещенные места, любимые бренды и прочее).

При принятии решения о выдаче кридита вес (значимость) данного параметра пока небольшой, но он непременно будет расти по мере развития и проникновения технологии в различные сферы жизнедеятельности людей. Банки уже давно присматриваются к подобным технологиям и пробуют найти эффективные способы их применения, например, для аутентификации клиентов и сотрудников», – отметил Максимчук.