Логотип SpectrumData
Круговой измеритель со стрелкой в зелёной зоне, показывающий 'хорошие' и 'плохие' анкеты

Как это работает

Spectrum PD Score — это скоринг дефолтности физических лиц, построенный на некредитных данных. Скоринговая модель может быть настроена под любой таргет (просрочку 30, 60, 90 дней в течение 6, 9, 12 месяцев) и тип банковского продукта.

Скоринг дефолтности физлиц от SpectrumData увеличивает предсказательную способность собственных моделей банка за счет уникальных данных. Он встраивается в систему принятия решений как один из параметров оценки заемщика.

Данные, на которых построена модель

Скоринговая модель построена на 3-х группах данных, которые влияют на вероятность дефолта клиента

Лист с галочкой на фоне автомобиля
Автомобили во владении
  • Технические характеристики
  • ДТП
  • Штрафы ГИБДД
  • Использование в такси
  • Нахождение в лизинге и залоге
  • Актуальная рыночная стоимость
  • И другое
Двуглавый гербовый орёл рядом с оплаченным документом
Правовая благонадежность
  • Активные исполнительные производства ФССП
  • История исполнительных производств с 2018 года
  • И другое
Анкета, связанная с листом и папкой
Бизнес-активность
  • Деловые связи физлица из ЕГРИП/ЕГРЮЛ
  • Участие в управлении организациями
  • И другое

Особенности скоринга дефолтности

Spectrum PD Score отличается от всех скоринговых моделей, представленных на рынке

Человек на стремянке вешает график на стену рядом с ноутбуком
  • Используется более 40 источников данных, включая уникальные
  • Учитывается тип банковского продукта
  • Не применяются данные по кредитным историям

Эффективность моделей

Результаты пилотных проектов с 4-мя банками из ТОП-10 в РФ

Модель Gini
Generic-модель 42%
POS-кредит 32%
Кредит наличными 34%
Кредитная карта 36%
Автокредит 50%

Результат

Повышение предсказательной способности модели банка на 1,5 п.п. Gini

Мужчина и женщина сидят на кубиках-моделях и работают на ноутбуке

Преимущества

/upload/iblock/1f9/nplu771zcp3ad6wibxssryr45ma122w5/hash.svg

На вход принимаются открытые или хэшированные данные

/upload/iblock/523/60yalxvis2mdwkwx6uhhp52osea9uh10/speed.svg

Скорость ответа менее 1 секунды

/upload/iblock/4e4/p2sl3hdz79yfb6u02nzxn9wbe3wbwn7f/server.svg

Выдерживает нагрузку 100 rps

/upload/iblock/898/oihz4elcemt7x06iqco4dhc89fgvwano/segments.svg

Возможность построения одновременно нескольких моделей под различные типы продуктов и сегменты

Этапы тестирования и интеграции

Подготовка
  • Заказчик передает репрезентативную выборку с полями для мэтчинга и частично заполненными целевыми переменными
  • SpectrumData дообучает модели под таргет заказчика и скорит отложенную выборку
  • Заказчик оценивает метрику в рамках слепого тестирования и выбирает
интересующие модели
Тестирование
  • Заказчик предоставляет необходимую для скоринга выборку целиком
  • SpectrumData скорит выборку отобранными моделям
  • Компании совместно оценивают экономический эффект от использования  моделей SpectrumData
Внедрение
  • Согласование коммерческих условий
  • IT-интеграция

Приглашаем обсудить пилотный проект!

Человек с ноутбуком сидит в большой серверной рядом с суперкомпьютером

Получить
консультацию по решениям

+7 (499) 110 49 83

Или оставьте заявку

Два синих и одно зелёное письмо летят к адресату

Спасибо! Ваша заявка отправлена

Наши специалисты свяжутся с Вами в ближайшее время

Перечёркнутое слово 'Ошибка'

Не удалось отправить заявку

Пожалуйста, попробуйте еще раз или свяжитесь с нами по телефону