Сбер (private banking) — ИИ-сервисы для риск-моделирования и кредитных решений
Описание проекта
В экосистеме «Сбера» в сегменте private banking внедрены ИИ-сервисы для улучшения качества риск-моделей и оптимизации принятия кредитных решений. Системы на основе машинного обучения анализируют расширенный набор клиентских данных, повышая точность оценки кредитоспособности. Реализация — in-house силами Сбера. Источник: Экспертный аналитический доклад «Национальные приоритеты. ТССП. Платформа», АНО «Цифровая экономика», 2025.
Задача
Недостаточная точность риск-моделей в сегменте private banking; необходимость увеличить долю одобренных заявок без роста уровня просрочки.
Цели внедрения
Повысить точность риск-моделей, увеличить долю одобренных кредитных заявок при сохранении допустимого уровня просрочки.
Техническая задача
Внедрить ИИ-инструменты для повышения точности кредитных риск-моделей и оптимизации решений по одобрению заявок в private banking.
Результаты
Точность риск-моделей выросла на 37%. Доля одобренных заявок увеличилась на 12 п.п. при сохранении уровня просрочки.