Банковское обозрение (Б.О принт, BestPractice-онлайн (40 кейсов в год) + доступ к архиву FinLegal-онлайн)
FinLegal ( FinLegal (раз в полугодие) принт и онлайн (60 кейсов в год) + доступ к архиву (БанкНадзор)
Кредитный конвейер, реализованный на базе платформы Polymatica ML компании SL Soft, создан для автоматического формирования решения о выдаче/невыдаче кредита
Эффективность процесса выдачи кредитов напрямую зависит от качества и точности математических моделей, используемых для обеспечения работы кредитного конвейера. На вход соответствующей модели поступает обширный список параметров, характеризующих конкретного заемщика. Она оценивает, стоит выдавать кредит или нет: ее уверенность транслирует показатель на выходе — он может быть от 0 до 1. Результативность вывода во многом зависит от настройки самого алгоритма (структуры весов в признаках модели): она может подходить к оценке чересчур жестко, что снизит потенциальный доход банка. Или наоборот — будет излишне лояльной к негативным признакам, что может привести к росту объемов кредитных дефолтов. Платформа Polymatica ML может автоматизировать эти процессы. Она может отрегулировать веса параметров, провести дообучение модели на новых данных и дать оценку качеству ее работы. Также система позволяет упростить понимание математических моделей и с помощью графического интерфейса работать над качеством принятия решений.
На создание кредитного конвейера с нуля и «под ключ» на основе платформы Polymatica ML уходит несколько рабочих недель. Через внешний API система может подключаться к бюро кредитных историй, которое в свою очередь также осуществляет специфическую валидацию клиента. Также это позволяет поддерживать любой кастомный скрипт на языке Python или SQL, который требует дополнительной предобработки, агрегации пользователей и т. п. Выходные данные в этом случае будут отображены на дашбордах корпоративной системы бизнес-аналитики.
В ближайших планах — обеспечить интеграцию входов системы с любым ПО банка, ETL-системой, витриной данных или даже привычной таблицей Excel.
Источник: SL Soft
Личные фонды заметно набрали популярность. Запрос на появление такой правовой конструкции в России стремительно формировался среди держателей крупного частного капитала все последнее десятилетие. Институт «прижизненных» личных фондов, т.е. создаваемых при жизни учредителей, появился в законодательстве с 1 марта 2022-го, но статистика показывает, что действительный интерес к ним резко усилился лишь во второй половине прошлого года. Тогда же они стали массовыми: на конец января 2025 года в России зарегистрировали 164 личных фонда, а за весь период с 2022 года по 2023-й — только 16
О том, что может предложить банкам разработчик современного импортонезависимого ПО для работы с рисками, внутренним аудитом и контролем, рассказал Сергей Степаненко, директор дивизиона технологического развития управления рисками и ALM компании «Т1 Иннотех»