Совкомбанк — ИИ-система «Амели»: кредитный скоринг МСБ

Совкомбанк разработал систему ИИ «Амели» для автоматизированной оценки кредитоспособности малого и среднего бизнеса (МСБ) и корпоративных клиентов. Система основана на алгоритмах машинного обучения и анализирует до 250 метрических показателей на одну заявку — значительно больше, чем при традиционном андеррайтинге. Интеграция с Raker позволяет отслеживать движение средств клиента во всех банках.

Система запущена в апреле 2024 года для кредитных продуктов МСБ. В октябре 2024 года добавлена тестовая модель по банковским гарантиям, обученная на портфеле из 100 тыс. клиентов.

Традиционный андеррайтинг занимал несколько часов, позволяя специалисту обрабатывать не более 4 заявок в день. Банку требовалось ускорить кредитование МСБ в условиях высокой конкуренции при сохранении качества портфеля.

• Сократить время рассмотрения заявки с нескольких часов до 3 минут

• Повысить точность оценки кредитоспособности

• Обеспечить масштабирование без пропорционального роста штата андеррайтеров

• Финансы

• С апреля по октябрь 2024 года «Амели» рекомендовала выдачу 126 кредитов на общую сумму >533 млн руб.

• Просрочка по выданным кредитам — 0%

• Чистый процентный доход по портфелю: 30 млн руб.

• ROE: 85,4%

• План на 2025 год: увеличение выдач вдвое, дополнительный доход >1 млрд руб. Время

• Время анализа заявки сокращено с нескольких часов до 3 минут

• Производительность андеррайтера: с 4 до 35 заявок в день (рост в 8,75 раза) Качество и эффективность

• Точность модели: 99,5% по банковским гарантиям, 96% по кредитам

• Анализ до 250 метрических показателей на заявку (против 20–30 при ручном анализе)

• Использование данных о движении средств клиента через все банки (Raker) Нагрузка и масштаб

• Тестовая модель по банковским гарантиям обучена на портфеле 100 000 клиентов

• Целевой сегмент: МСБ и корпоративные клиенты Совкомбанка Надёжность

• Нулевая просрочка по кредитам, рекомендованным «Амели» за первые 6 месяцев работы

• Регулярное переобучение модели Импортозамещение и compliance

• Собственная разработка российского банка

• Интеграция только с российскими источниками данных (ФССП, Casebook) Качественный эффект: «Амели» — один из наиболее задокументированных российских примеров production ML-скоринга МСБ с публично раскрытыми метриками качества портфеля.