Компания Affirm внедрила новую модель андеррайтинга на кассах в США, использующую технологию трансформеров для анализа истории платежей. Система опирается на 14-летний опыт кредитования компании и позволяет различать заемщиков, которые уже исправили свою кредитную историю, и тех, кто только начинает сталкиваться с финансовыми трудностями.
Новый алгоритм объединяет трансформеры с традиционным машинным обучением, анализируя данные о кредитах, пользователях и торговых операциях. Это решение помогает оценивать риски для клиентов без кредитного рейтинга FICO. По данным Affirm, модель улучшила способность прогнозировать просрочки платежей в 2,1 раза для этой категории заемщиков.
Технология обеспечивает принятие решений менее чем за одну секунду. Изначально модель применялась для повторной проверки заявок, которые отклонила старая система, а теперь используется для полноценного андеррайтинга новых пользователей. Эффективность системы компания будет отслеживать по уровню одобрений, количеству просрочек и росту базы клиентов.
По мере того как пользователи все чаще применяют Affirm для повседневных трат, включая покупку продуктов и ремонт автомобилей, компании требуется точнее оценивать совокупную долговую нагрузку. Модель помогает устанавливать лимиты по карте Affirm, адаптируя их в зависимости от платежной дисциплины клиента и его способности своевременно погашать обязательства.
