التحدي
تُعدّ جودة الاكتتاب عاملًا حاسمًا في أعمال الإقراض. وطلب منا العميل، وهو شركة إقراض للشركات الصغيرة والمتوسطة، أتمتة عملية الاكتتاب لديه، وتحدّانا أن نبني نماذج تعلّم آلة تتفوّق على التقدير الخبير لموظفي الاكتتاب.
وكان لا بد من تطوير النموذج واختباره على مجموعة محدودة من طلبات القروض، واختبار مصادر خارجية لمعلومات الجدارة الائتمانية واقتراحها.
حلّنا
طوّرنا مكوّن ذكاء اصطناعي يؤتمت عملية الاكتتاب بالكامل، ويعتمد نهج تعلّم الآلة للتنبؤ باحتمال تعثّر كل مقترض محتمل.
واستُخرجت أكثر من 800 خاصية من 14 مصدر بيانات مختلفًا لتغذية النموذج.
النتيجة
تفوّق النموذج على موظفي الاكتتاب وحسّن سلامة محفظة القروض: إذ انخفض عدد العملاء المقبولين الذين تعثّروا لاحقًا، مع بقاء معدل القبول الإجمالي للعملاء الجدد على حاله.
وأصبحت القرارات أسرع بكثير، إذ انخفض زمنها من بضع ساعات أو يوم إلى جزء من الدقيقة، ما منح المقترضين أيضًا تجربة أفضل بفضل الردود السريعة على طلباتهم.
