How to Apply Machine Learning in Your Lending Business
ZestCash, онлайн-кредитная служба для заемщиков с более низким доходом, начала использовать новый большой метод принятия решений, основанный на данных, который он утверждает, что он будет кредитовать на 25 процентов больше людей и повышать ставки погашения на 20 процентов.
Используя новую структуру, ZestCash получает данные о претендентах на получение кредита от альтернативных кредиторов, таких как сотовые операторы и кредиторы до зарплаты. Он объединяет биты информации в вероятные отношения и запускает ее через несколько разных моделей для обеспечения более надежных результатов. Затем он рекомбинирует результаты, чтобы определить, насколько рискован данный заявитель, определяя, предоставлять ли ему этот кредит, сколько и с какой скоростью.
Шон Буддэ, главный операционный директор компании и бывший глава нестандартных кредитных карт в США . bank Capital One описал новую модель как морское изменение.
Более точные прогнозы о том, кто будет погашать кредиты, позволят ZestCash предоставить кредиты большему количеству людей, говорится в сообщении компании, в том числе о тех, кто может были вынуждены прибегать к кредитам на день выплаты жалованья просто потому, что обычная модель не могла получить достаточную информацию о них.
Немногие нашли способы внедрить метод кредитного скоринга FICO, с помощью которого большинство крупных кредиторов определяют, кто может погасить кредит, Сказал Будде. В результате кредиторы обычно наслаждаются повышением ставок кредитования и погашения на единичные цифры.
«Мы наблюдаем постепенное улучшение в том, как выполняется андеррайтинг, но на самом деле фундаментальные основы того, как работают кредитные модели, составляют примерно 40 лет», Budde сказал.
Budde и соучредитель Дуглас Меррилл считают, что обновленный процесс принятия решений в компании, названный Hollerith («после долгого мертвого статистика», сказал Будде) станет волной следующих 40 лет.
Budde и Merrill, бывший главный информационный директор Google, видят, что приносят большие данные в кредитную отрасль.
«Вся эта математика, которая действительно крута, не была применена к кредитному пространству кем-то еще до этот момент, - сказал Будде.
Но на данный момент ZestCash надеется использовать Hollerith для того, чтобы помочь американцам с более низким доходом оказаться в ловушке в порочном круге долговых кредитов, которые могут помочь.
Как ZestCash складывается до payday кредиторы? Типичный кредит через ZestCash, согласно его веб-сайту, составляет эффективную годовую процентную ставку в 330 процентов. По данным Центра ответственного кредитования, средний APR в среднем день выплаты жалованья составляет 400 процентов.
ZestCash также заявляет, что, взимая процентные ставки вместо сборов за просрочку по кредиту, как и многие кредиторы по получению зарплаты, он поощряет своих заемщиков выйти из долгов.
В настоящее время компания имеет лицензию на кредитование всего в пяти штатах, но соучредители компании говорят, что они ожидают продолжения расширения, поскольку они устраняют нормативные барьеры.
Cameron Scott охватывает поиск, веб-сервисы и конфиденциальность для Служба новостей IDG . Следуйте за Cameron на Twitter в CScott_IDG.
Претензии ZestCash о привлечении больших данных для потребительского кредитования приведут к революции в отрасли
ZestCash, онлайн-кредитная услуга для заемщиков с более низким доходом, начал использовать новый большой метод принятия решений, основанный на данных, который, по его утверждению, позволит ему предоставлять ...
Salesforce.com покупает программное обеспечение «Перкс» для венчурного кредитования
Salesforce.com приобрела веб-компанию ChoicePass, предлагающую услуги компании для предоставления сотрудникам льгот и скидок в местных компаниях.