Компания Affirm представила новую модель машинного обучения на базе архитектуры трансформеров для оценки кредитоспособности заемщиков в режиме реального времени. Система, использующая механизм внимания, аналогичный моделям вроде ChatGPT, была продемонстрирована на форуме инвесторов после 18 месяцев разработки.
В ходе испытаний новая модель показала результаты лучше, чем текущая система андеррайтинга компании. Она анализирует финансовые показатели в реальном времени, включая данные связанных банковских счетов, которые Affirm начала учитывать с января 2026 года для повышения уровня одобрения заявок при контроле просрочек.
С момента основания в 2012 году Affirm сформировала базу данных, охватывающую более 50 миллионов потребителей и свыше $100 миллиардов выданных кредитов. В отличие от конкурентов, компания развивает собственные команды машинного обучения и кредитного инжиниринга внутри организации.
Технология позволяет одновременно оценивать множество факторов, включая данные о продавце, сумму покупки и поведение заемщика. По заявлению компании, внедрение модели направлено на улучшение юнит-экономики за счет более точной оценки рисков и снижения количества дефолтов.
