5g future | Хоум Кредит берет на вооружение четыре стартапа
4941
post-template-default,single,single-post,postid-4941,single-format-standard,ajax_fade,page_not_loaded,,qode-title-hidden,qode_grid_1300,footer_responsive_adv,qode-content-sidebar-responsive,columns-4,qode-theme-ver-10.1.1,wpb-js-composer js-comp-ver-4.12.1,vc_responsive

Хоум Кредит берет на вооружение четыре стартапа

Банк Хоум Кредит запускает пилотные проекты с четырьмя стартапами: Data Fuel, Relation Rate, Robin и Rubbles. Эти компании банк отобрал по итогам акселерационной программы «Финтех Лаб».

В рамках «Финтех Лаб» в течение нескольких месяцев менторы Хоум Кредит работали со стартапами и помогали им готовить пилотные проекты, а самые перспективные технологии теперь будут развивать вместе.

Прежде всего это DataFuel, сервис для поиска инсайтов и персонализации так называемой customer journey, «истории» взимодействия потребителя с продуктом или услугой. Программа позволяет компаниям лучше понимать свою аудиторию и повышать качество клиентского опыта. DataFuel предназначена прежде всего для маркетологов: она анализирует страницы ВКонтакте по 250 различным параметрам и выявляет их психографические характеристики. Это помогает лучше узнавать портрет аудитории и создавать вовлекающий контент на основе полученных данных.

Работа с Home Credit станет для стартапа первым крупным сотрудничеством в банковской сфере. “Мы добавим немного эмпатии в предсказательные алгоритмы,” — рассказывает основатель DataFuel Никита Калашников. “Наша цель — создать эмоциональный машинный интеллект, который научится анализировать цифровые данные о людях и переводить их в понятные человеку категории — мотивы, ценности и паттерны поведения“, — рассказал он.

DataFuel

Второй стартап, отобранный банком, называется Relation Rate. Это скоринговый сервис, интегрирующий данные из социальных сетей и биометрическую идентификацию. Relation Rate анализирует данные профилей соцсетей и позволяет с достаточно высокой точностью определить психометрические показатели человека. Для Банка Хоум Кредит платформа привлекательна прежде всего тем, что она способна значительно обогатить систему банковского скоринга. В результате использования нового инструмента кредитные возможности откроются для тех клиентов, у которых еще нет кредитной истории.

Третья технология — система речевой аналитики Robin. Её алгоритмы определяют эмоции, паузы и перебивания, пол и возраст клиента по голосу и производят биометрическую верификацию пользователя.

«Robin снижает расходы на контактный центр банков за счет использования системы верификации личности по голосу и повышает конверсию продаж, выявляя лучшие техники с помощью речевой аналитики,» — говорит основатель и руководитель проекта Кирилл Косолапов.

Наконец, Rubbles — это платформа для персонализации банковского сервиса на основе методов искусственного интеллекта. Среди задач, которые решает проект, — увеличение кросс-продаж и повышение монетизации каналов дистанционного банковского обслуживания. Rubbles может предсказать, какие покупки клиент банка будет совершать в будущих периодах, в том числе какие внутренние банковские продукты клиент купил бы с наибольшей вероятностью.

Банк Хоум Кредит переживает настоящую цифровую трансформацию: с 2013 года число офисов банка сократилось более чем вчетверо, сейчас их 249. Как рассказали в пресс-службе банка, четыре года назад у Хоум Кредит не было онлайн-платежей, а инернет-банкингом пользовались только 5% клиентов, теперь этот показатель достиг 40%. Кроме того, сегодня уже 30% кредитов наличными полностью одобряются и подписываются через интернет.

Приложение «Мой кредит» стабильно держится в первой десятке финансовых
приложений в Play Market и AppStore, также в банке развивают онлайн-сервис покупки товаров в рассрочку (крупнейшие партнеры — «Эльдорадо» и «Технопарк»). Такая заявка включает в себя всего пять полей, а благодаря новым решениям в сфере
риск-менеджмента решение по клиенту принимается за 20 секунд. Это решение работает на базе технологий больших данных.

Хоум Кредит уже использует технологии машинного обучения и больших данных. Так, например, машинное обучение работает в маркетплейсе: если клиент хочет купить, например, стиральную машину, и она представлена в нескольких магазинах, то система объединяет их в одну карточку и показывает сразу все ценовые
предложения. Кроме того, банк использует Machine Learning в риск-менеджменте.

До конца года Хоум Кредит также планирует обновить интернет-банк и закончить разработку нового мобильного приложения.

Подписка на рассылку

Один раз в неделю

всё самое интересное в вашей почте.