Совкомбанк запустил инновационную систему искусственного интеллекта «Амели», предназначенную для малого и среднего бизнеса (МСБ) и корпоративных клиентов. Этот прорывной проект, основанный на алгоритмах машинного обучения, меняет подход к оценке кредитоспособности и ускоряет принятие решений. Система «Амели» позволяет сократить время анализа заявки с нескольких часов до трех минут. Это обеспечивает обработку до 35 заявок в день, тогда как обычный подход ограничивает андеррайтеров четырьмя заявками в день. Для анализа используются до 250 метрических данных, что значительно превосходит возможности традиционных методов. Обученная модель демонстрирует точность 99,5% по банковским гарантиям и 96% по кредитам. С апреля по октябрь 2024 года «Амели» рекомендовала выдачу 126 кредитов на сумму более 533 млн руб. Просрочка по этим кредитам отсутствует, а чистый процентный доход составил 30 млн руб. при ROE 85,4%. «В условиях жесткой конкуренции в сегменте МСБ и корпоративных клиентов банки сталкиваются с необходимостью ускорять принятие решений и упрощать процедуры кредитования. Каждый день промедления означает потерю клиентов, которые получают решения у конкурентов быстрее. Традиционный подход больше не справляется с объемами и скоростью обработки данных, что делает цифровизацию обязательной. «Амели» предлагает решение этой проблемы. Система, основанная на машинном обучении, анализирует гигантские объемы данных, выявляет скрытые закономерности и предоставляет высокоточные прогнозы, недоступные традиционным методам.», — прокомментировал управляющий директор Цифрового банка Совкомбанка Ярослав Черешнев. «Модель позволит нам создать экосистему единого окна для клиентов МСП, которая сможет давать предодобренные предложения по всем кредитным продуктам для клиентов нашего банка. Это даст нам исключительное преимущество перед конкурентами в данном сегменте. Амели — это большой шаг в цифровизации корпоративного кредитования», — прокомментировал заместитель директора Департамента кредитования малого и среднего бизнеса Совкомбанка Ильшат Закиров. Система интегрирована с анализатором потоков средств Raker и внешними источниками данных, такими как Casebook и ФССП. Это позволяет учитывать финансовую активность клиента во всех банках. В октябре 2024 года запущена тестовая модель по банковским гарантиям, обученная на портфеле из 100 тыс. клиентов. Планируется увеличение выдач вдвое и дополнительный доход более 1 млрд руб. в 2025 году.
