The post has been translated automatically. Original language: Russian
Research and practical developments in the field of automated scoring systems using visual customer assessment are actively underway all over the world. The main purpose of such solutions is to improve the quality of borrower identification and reduce credit risks through the use of neural network technologies.
One of the promising directions is the use of neurotypology, a technique for identifying the potential of a person, the characteristics of the psyche and behavior in the form, severity and mutual arrangement of facial features.
A number of microfinance organizations are already testing neural network models based on this technique. Such systems analyze a client's photo, identify markers of facial features and compare them with historical data, allowing them to predict the likelihood of loan repayment, as well as identify potentially destructive borrowers.
In some cases, integration with external solutions is used, for example, Merlin AI (merlinface.com ), specializing in the analysis of facial features and neurotypology.
To date, scammers are actively adapting to existing scoring models. They:
- artificially improve their credit history by paying off small loans;
- fictitious LLP companies are registered;
- they pay taxes retroactively;
- They memorize response scripts in advance to communicate with financial managers.
This creates the illusion of a trustworthy client, which reduces the effectiveness of traditional assessment methods.
In an ideal model, the neural network analyzes the borrower's face at the time of application and automatically signals increased risks, complementing classical scoring with a new level of protection.
To achieve practical effect, the system must be constantly trained on new customer photos and statistical data from the company's loan portfolio. This allows us to improve the accuracy of forecasts over time and adapt to changing patterns of borrowers' behavior.
The introduction of such technology can provide the company with the following benefits:
- An additional level of financial protection.
- Speeding up the decision-making process on applications.
- The opportunity to apply for international innovation awards (including Kaizen).
- Formation of a long-term learnable analysis tool, applicable in other business tasks.
- The status of one of the first to introduce such technology on the market.
- Competitive advantage over traditional scoring systems.
- Potential use in hiring employees (assessment of behavioral and personal characteristics).
- Image effect as an innovative and technological company.
At the same time, it is necessary to take into account a number of difficulties:
- The lack of a well-established practice of implementing such systems.
- Significant time costs for setting up and training models.
- The need to study the legal and ethical aspects of the use of biometric data.
- Requirements for the quality of datasets and the expertise of the team.
The development of this area is consistent with Kaizen's philosophy of continuous process improvement. The use of AI scoring allows us to consistently improve the quality of the portfolio, reduce losses, automate decision-making and strengthen the company's technological leadership.
Во всём мире активно ведутся исследования и практические разработки в области автоматизированных скоринговых систем, использующих визуальную оценку клиентов. Основная цель таких решений — повышение качества идентификации заёмщиков и снижение кредитных рисков за счёт применения нейросетевых технологий.
Одним из перспективных направлений является использование нейротипологии — методики выявления потенциала личности, особенностей психики и поведения по форме, выраженности и взаимному расположению черт лица.
Ряд микрофинансовых организаций уже тестируют нейросетевые модели, основанные на данной методике. Такие системы анализируют фотографию клиента, выявляют маркеры черт лица и сопоставляют их с историческими данными, позволяя прогнозировать вероятность возврата кредита, а также определять потенциально деструктивных заёмщиков.
В отдельных кейсах применяется интеграция с внешними решениями, например Merlin AI (merlinface.com), специализирующимися на анализе лицевых признаков и нейротипологии.
На сегодняшний день мошенники активно адаптируются под существующие скоринговые модели. Они:
- искусственно улучшают кредитную историю, погашая мелкие займы;
- регистрируют фиктивные ТОО;
- оплачивают налоги задним числом;
- заранее заучивают скрипты ответов для общения с финансовыми менеджерами.
Таким образом, создаётся иллюзия благонадёжного клиента, что снижает эффективность традиционных методов оценки.
В идеальной модели нейросеть анализирует лицо заёмщика в момент подачи заявки и автоматически сигнализирует о повышенных рисках, дополняя классический скоринг новым уровнем защиты.
Для достижения практического эффекта система должна постоянно обучаться на новых фотографиях клиентов и статистических данных из кредитного портфеля компании. Это позволяет со временем повышать точность прогнозов и адаптироваться к изменяющимся паттернам поведения заёмщиков.
Внедрение подобной технологии может дать компании следующие выгоды:
- Дополнительный уровень защиты финансовых средств.
- Ускорение процесса принятия решений по заявкам.
- Возможность претендовать на международные инновационные награды (в том числе Kaizen).
- Формирование долгосрочного обучаемого инструмента анализа, применимого и в других бизнес-задачах.
- Статус одного из первых внедривших подобную технологию на рынке.
- Конкурентное преимущество перед традиционными скоринговыми системами.
- Потенциальное использование при найме сотрудников (оценка поведенческих и личностных характеристик).
- Имиджевый эффект как инновационной и технологичной компании.
При этом необходимо учитывать и ряд сложностей:
- Отсутствие устоявшейся практики внедрения подобных систем.
- Существенные временные затраты на настройку и обучение моделей.
- Необходимость проработки юридических и этических аспектов использования биометрических данных.
- Требования к качеству датасетов и экспертизе команды.
Развитие данного направления соответствует философии Kaizen — непрерывного улучшения процессов. Использование ИИ-скоринга позволяет последовательно повышать качество портфеля, снижать потери, автоматизировать принятие решений и укреплять технологическое лидерство компании.
Share
