EN

Crediograph от Endorphin поможет определить, насколько вы кредитоспособны

2432
58

Команда украинского стартапа Endorphin запустила инструмент Crediograph, который позволяет подсчитать свой кредитный рейтинг на основании данных из социальных сетей Facebook, «ВКонтакте», LinkedIn и Foursquare. Платформа рассчитана на сервисы онлайн-кредитования и банки, которые могут использовать ее для минимизации кредитных рисков и времени, затрачиваемого на принятие решения о кредитовании. Расчет рейтинга пользователя занимает до 15 минут. Оценка производится на основании поведенческих паттернов «хороших» и «плохих» заемщиков.

По словам СЕО проекта Артема Завьялова, сайт запустили только вчера, а результат уже внушает оптимизм. «Единственное, что сделали при запуске — я и Виктор (Стрельбицкий, СОО Endorphin) запостили свои рейтинги в Facebook. За день сайт посетило около 3000 людей и появилось 7 компаний, заинтересованных в использовании Crediograph API», — утверждает Завьялов. 
По его словам, команда Endorphin работает над алгоритмом кредитного скоринга уже полгода. В основе платформы лежит алгоритм оценки кредитоспособности человека, который по мере увеличения объема данных будет самообучаться и совершенствоваться. «Сейчас мы готовы к первым пилотным проектам с банками, микрофинансовыми и p2p сервисами. Уже активно ведем переговоры. Чуть позже запустим отдельный сайт, на котором клиенты смогут создавать свой кабинет, производить интеграцию с Crediograph, кастомить алгоритм, получать аналитику и т.д.», — рассказал Завьялов.
В рамках первых пилотных проектов клиентам предоставляется бесплатная трехмесячная программа. В дальнейшем сервис планируют монетизировать по Pay-per-API вызов. Клиентам будет предоставлено пробное количество запросов бесплатно для того, чтобы протестировать решение на работоспособность, а дальше он уже будет платить за каждую оценку заемщика.
Crediograph.me — это демонстрационный сайт, на котором каждый может проверить свой кредитный рейтинг по социальным сетям при помощи нашего алгоритма. Цель сайта — понять, насколько людям интересен собственный кредитный рейтинг судя по социальным сетям, а также, презентовать способности платформы для будущих клиентов платформы.

Чтобы узнать свой кредитный рейтинг, достаточно выбрать социальную сеть, разрешить Crediograph доступ к данным вашего аккаунта, а через пару минут узнать, насколько вы кредитоспособны. Если не стыдно, можно поделиться своим рейтингом с друзьями в Facebook, Twitter, Google+ или «ВКонтакте».
«Crediograph использует Endorphin, как платформу по быстрой выгрузке, оценке и сохранению «больших» данных из разных соцсетей — это критично так, как необходимо за считанные секунды оценить большой массив данных. Это одно из самостоятельных направлений по использованию Endorphin. По сути, это алгоритм по оценке кредитоспособности, загруженный в систему Endorphin», — пояснил Завьялов.
Напомним, о том, как пивотили Endorphin, что он собой представляет, а также о запуске В2В-направления — платформы скорингового маркетинга для e-commerce, Артем Завьялов рассказал AIN.UA в интервью в июне.
Оставить комментарий

Комментарии | 58

  • интересно узнать хотя бы в общих чертах принципы построения рейтинга.

    • Это, конечно, сложно объяснить, но если очень вкратце, то мы делаем application-скоринг и поведенческий скоринг на основе собственных скоринговых карт: что человек лайкает, комментирует; что пишет и как; с кем дружит в личном и профессиональном плане, как и кто эти люди; куда ходит; куда путешествует; насколько стабилен; какими устройствами пользуется; семантический анализ + компания, должность, индустрия, стаж, образование, возраст, месторасположение и т.д., а также, мы тестируем fraud-скоринг.

      • Ваша система такова, что если человек талантлив, но плевал на всякие линкедины и фейсбуки, то ему нихрена не светит.

        Я не имею ничего против вас. Но, что-то у вас не так…

        • Сервис не ставит перед собой цель — определить достоинства и таланты человека, а лишь предлагает людям в потенциале возможность получить быстрые деньги в кредит он-лайн без лишних проблем. А сервисам кредитования, в свою очередь, снизить риски. Безусловно чем больше данных будет у системы в течении какого то времени тем лучше она сможет самообучиться.

          • Так то оно так. Но вас могут использовать инвесторы для оценки талантливого человека. А он не распыляется на «лайки» и пр. линкединовый выпендрёж. Он весь в трудах, и другой жизни не знает, да и времени просто у него на другое нет.

            В результате, этот талант, остаётся без инвестиций.

            Я понимаю, что вы не хотели ему зла. Но, вы нечаянно убиваете его проект. Представьте, что потом этот отчаявшийся талант лезет в петлю (доказан большой суицид у стартаперов).

            Нифига себе у вас услуги…

          • Комментарии на АИНе не засчитываются. Понимаю ваше негодование.

          • не думаю, что он способен определить потенциальную возможность получения кредита. Т.к. фин. установы смотрят далеко не на социальный статус человека, а при расчете коэффициентов учитываются более 100 параметров включая кредитные истории и т.п. 🙂 И поверьте, если человек активен в социальной сети, но у него есть проблемные кредиты — то вероятность получения кредита стремится к нулю ))

          • Вы правы. Дело вовсе не в активности человека а в соответствии поведенческим моделям которые выявляет нейронная сеть в ходе своего существования.

          • Возможно и так, но на данный момент я бы сказал что она не работает на текущий день 🙂 В плане соответствия реальности относительно меня лично

          • А вы при помощи какого инструмента оцениваете себя?

          • на основе реальности 🙂 своих финансовых обязательств на текущий момент и подачи запросов в фин. учреждения ) и влияние когда-то прошедших проблем, которые числятся в истории.

          • Чаще всего оценка самого себя на основе реальности и оценка скоринговой модели банка немного отличаются, поэтому я и спросил.

          • возможно 🙂 Но у них есть давно проверенные временем инструменты. которыми они пользуются. Лично я показывал этот сервис знакомому с одного из крупных банков Украинских, который занимается вычислением рисков кредитования… правда он по предприятиям 🙂 вероятность внедрения показателей соц. сетей в расчеты банковской системы мало вероятны.. каким-то небольшим фин. учреждениям, рассрочкам и т.п. — более вероятно.

      • «на основе собственных скоринговых карт» — я правильно понимаю, что алгоритм строится на Ваших гипотезах, но подтверждения правильности гипотез на данный момент нет?

        • Алгоритм строится на экспертном опыте профессиональных скоринг-мейкеров, data-ученых и поставленных нами гипотезах, которые были провалидированы на небольшом массиве данных.
          Следующим этапом в сторону максимизации адекватности модели будет партнерство с несколькими финансовыми организациями и усовершенствования алгоритма за счет увеличения объема данных с дефолтами.

          • Возьмем три активно кредитующих население банка А, Д и П у которых хороший программный скоринг провалидированный на очень большом массиве данных с полной информацией по всем этапам.
            Есть другие тоже скажем О, Р и другой Р у которых тоже свой скоринг и еще пяток боле-мене активно кредитующих.
            Но нельзя сказать что скоринг у всех одинаково хорош, у некоторых очень плох. Какова вероятность что Вы сможете отстроить более адекватную систему на меньшем объеме данных?

          • Мы не конкурируем с классическим банковским скорингом. Мы можем быть полезны там, где о потенциальном заемщике нет информации, у него нет кредитной истории. Банку не нужно оценивать по соцсетям людей, у которых длинная кредитная история, но им нужно как-то оценивать людей, у которых ее нет вообще — вот тут мы и даем банку дополнительную информацию и оценку.

          • Вас понял.
            Но собственно скоринг и используют для оценки тех у кого в том числе нет кредитной истории http://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%9A%D1%80%D0%B5%D0%B4%D0%B8%D1%82%D0%BD%D1%8B%D0%B9_%D1%81%D0%BA%D0%BE%D1%80%D0%B8%D0%BD%D0%B3

  • Stake trace при попытке подсчитать с подключенным FB — http://d.pr/i/D4Wg

  • А чем плох сервис от Привата, который анализирует данные по ИНН?
    Простите, я нуб в этом. Но не понимаю, почему нельзя тоже самое производить без соц.сетей, а просто используя свой инн?

    • Евгений, есть несколько потенциальных проблем которые сервис может помочь решить. В случае с банком если у вас нет кредитной истории они могут мало что о вас сказать. Данная модель сможет дополнить информацию о человеке покрыв огромную часть его жизни как социальная активность. Банки заинтересованы в том чтобы иметь исчерпывающие данные при принятии решений.
      Также в перспективе для того чтобы получить кредит вам вовсе не нужно будет идти в отделение банка а просто предоставить доступ к своей информации из соц сетей и при положительном результате получить деньги на карту.

  • Если сидеть сутками в fb и постить очень много — рейтинг будет большой
    Указать место работы газпром и ничего не писать и не лайкать и т/д — кредит не светит такому человеку?Или есть рейтинг компаний, индексы…

    • Модель не построена на основе актиности/неактивности в соцсетях, но активность является важным критерием для показателя минимально необходимого объема данных для ее адекватности, а также для идентификации фрода. В основе алгоритма есть множество рейтингов, таких, как компаний, например.

      • Артем, давай не будем говорить о фроде. Да есть компании, которые используют социальные сети для определения платежеспособности и благонадежности пользователя (https://www.affirm.com/), но фрод… ты уж меня извини. Фрод — это фрод, а не пост с сиськами.

        • Под фродом подразумевается фейковый аккаунт.

          • И как же мы будем определять фейковый аккаунт? Он тоже будет постить, возможно даже больше чем реальный, у него тоже будет фотка, будут альбомы (если говорить об ФБ или ВК). Сомнительно. Тем не менее идея мне нравится. Вопрос в реализации.
            Распознавание поведенческих паттернов — это серьезная проблема над которой трудятся многие умы, но пока никто не смог сделать это адекватно.

          • На счет фейков мы используем алгоритмы GSD (Graph-based Sybil Detection), которые анализируют структуру (граф) всей сети. Исходными данными для таких алгоритмов являются все связи между всеми аккаунтами сети (или большого фрагмента сети). Предполагается, что кластеры честных пользователей обладают большей связностью, а фейки обособлены или формируют более разреженные кластеры.

  • не работает сервис..
    The remote server returned an error: (400) Bad Request.

  • я такое в школе на информатике писал. долго и задумчиво мигал экран на «Агате» и потом псевдографикой выдавал рандом от времени и даты, люди верили))))

    Пока живут на свете дураки, Обманом жить нам, стало быть, с руки

  • Давайте попробуем разобраться на конкретном примере. У меня на данный момент нет никаких кредитов, все что брал до этого вернул. Зарплата в районе 1к уе, немного, но для украины в принципе достаточно.
    Имею постоянную работу, несколько счетов в разных банках.

    Для любого кредитного эксперта я лакомый кусочек, с такими показателями мне дадут думаю до 15к гривен даже без справки о доходах.

    Ваш сервис говорит что кредитный рейтинг у меня низкий. На основе того что я лайкаю в фейсбуке. Извините за честность, но по моему ваш сервис это просто наебалово для корпоративного бизнеса…))

    • Те немногие сервисы, которые принимают решение о кредите исключительно на основе онлайн данных, и выдают кредит прямо онлайн, берут тысячи процентов годовых :)) И окупают тем самым небольшие факапы, вобщем, наебалово в итоге только заемщика, а не корпоративнго бизнеса. Остальные не будут ориентироваться целиком на какой-либо онлайн рейтинг, но могут использовать как дополнительную информацию.

      • Вы правы. Действительно на данный момент очень завышены проценты на микрокредитование он-лайн. Это происходит как раз из-за высокого уровня невозврата. Мы же хотим уменьшить риск для сервиса что приведет к понижению процента на заем.
        Для традиционных банков, вы верно подметили, это может быть дополнительной информацией для принятия решений, так как эту огромную сферу жизни человека банки на данный момент просто упускают.

  • Я хотел бы, чтоб умники-комментаторы прочли вот эту статью: http://online.wsj.com/article/SB10001424127887324883604578396852612756398.html
    Поведение человека в социальных сетях — это очень веское основание для оченки его благонадежности. Ребятам есть над чем работать, но направление очень крутое.

  • Это здорово, что банки заинтересовались, но если б я был банком, то я бы захотел от сервиса не просто рейтинг (cводя все сигналы в одно число, мы теряем информацию) , а набор чуть более подробных сигналов из социалок, которые бы уже использовал совместно с другими данными о клиенте, используя свои алгоритмы. Потому что ценность их алгоритма, для банка, по крайней мере, не доказана. В банке уже есть свои алгоритмы (хоть та же и нейронка, но в нее пойдет и куча других сигналов из других источников), и свои люди, которые этим занимаются. А вот данных у них нет. He, who has the data, is King! За это банки заплатят, но надо с согласием пользователя как-то решить. Пользователю, конечно, можно показывать только число.

    Интересно было бы какие-то обобщенные данные предоставлять, напр, не предоставлять подробно все чекины, твиты, а давать аггрегированные цифры по их частоте, по территориям, по связям. Почти анонимизированная информация, т.е. мы знаем, что речь идет о конкретном человеке, не знаем всей информации, но знаем чуть больше, чем просто одно число рейтинга от Crediograph. Я думаю, что вполне можно получать согласие пользователя на предоставление расширенной анонимизированной информации, особенно если этот пользователь хочет получить кредит, и банк настаивает на получении подобной инфы.

    • А согласие пользователя никому ненужно. Почти вся информация которую пожно получить через АПИ социалок является публичной, так что пользователя и спрашивать никто не станет. Здесь как раз проблемы не будет.

  • В разных сетях совершенно разный рейтинг 🙂

  • Поведение человека в социальных сетях, совместно с другими факторами, наверняка может быть индикатором его кредитоспособности и честности. Конечно же очень важно насколько точен и аккуратен этот рейтинг и как он используется — организации, выдающие кредиты, должны использовать этот рейтинг при получении своего рейтинга, который учитывает и другие данные клиента, но ни в коем случае не вместо. В целом же это движение вполне позитивное и цивилизованное т.к. его цель — как можно лучше отделять потенциально «плохих» от потенциально «хороших»; чтобы в первую очередь давать поменьше денег «плохим» (тогда больше останется «хорошим»), и уже во вторую очередь — побольше «хорошим».
    Кроме того, ни один метод определения кредитоспособности не даст 100% гарантии пока не найдется метод предсказывать будущее для каждого отдельного человека.

  • Ребята, а что с вашим проектом Endorphin?
    Когда планируется запуск?

    • Платформа Endorphin уже активно работает. Наше b2b-направление для e-commerce активно развивается. Второе b2b направление с кредитным скорингом мы вот запустили. С мобильным приложением были некоторые технические трудности, так как сложно быть первопроходцами, но мы их успешно преодолели и приложение уже на ревью в App Store. В скором будущем ждите новостей. 😉

  • Ваш кредитный рейтинг средний. Мне это не говорит ни о чем. Было бы круто, если бы вы могли в результате более детально описать, что это значит. Но держите еще одну подсказку ) Лучше было бы всего в результате показывать сумму, на которую пользователь может расчитывать. Ну, например, с низким результатом в 129 — 5000 гривен, с 360 — 12000 грн, самый высокий — это наверное мастеркард голд с безлимитным овердрафтом. Был бы я банком, я бы попросил доработать в этом направлении и купил бы. )

  • А что если есть люди, которые не используют ни одну социальную сеть?

  • То, что скоркад + семантика научатся рано или поздно делать правильные выводы, — это сомнению не подлежит. Вопрос только в том, кто будет платить за ошибки Вашего алгоритма/сервиса на этапе его обучения? Перефразирую. Вы как компания возьмете на себя ответсвенность по возмещению банкам рисков в случае неверно предсказанного Вами «да»? В случае положительного ответа с Вашей стороны — снимаю шляпу 🙂 Остальное, — риторика. Задача, конечно, амбициозная.

  • iPhone 12
  • Истории компаний
  • Расследования AIN.UA
  • Спецпроекты
  • Безопасность номера
  • Безпека гаманця
Реклама на AIN.UA

Поиск