Исследователи Южно-Уральского государственного университета запатентовали программу для оценки кредитоспособности физических лиц на основе нейросети. Разработка позволяет повысить точность кредитного скоринга и снизить риски при выдаче займов.
Новая система анализирует не только стандартные параметры — кредитную историю, уровень дохода и семейное положение, — но и дополнительные поведенческие признаки. Среди них, например, своевременная оплата коммунальных услуг, регулярность поступлений на счет и другие данные из открытых источников.
По словам профессора кафедры информационных систем и технологий ЮУрГУ Натальи Япаровой, традиционные скоринговые модели остаются эффективными, однако не исключают вероятность ошибок. Новый гибридный подход объединяет классические финансовые показатели и поведенческие сигналы, что позволяет повысить точность прогнозирования и снизить уязвимость системы к мошенничеству и недостоверным данным.
Разработка предназначена для финансовых и кредитных организаций. Программа не требует дополнительного согласия на обработку персональных данных и соответствует действующему законодательству.
