Особенности развития финтеха в Российской Федерации. Оценка направленности платежей и денежных переводов и активности в социальных сетях с помощью big data. Перспективы внедрения финтех-оценки кредитоспособности российскими кредитными организациями.
При низкой оригинальности работы "Оценка кредитоспособности заемщиков с помощью big data: проблемы и перспективы внедрения в России", Вы можете повысить уникальность этой работы до 80-100%
В статье рассматривается возможность развития оценки кредитоспособности заемщиков с помощью "больших данных". В основном такие модели применяются в "экспресс"-кредитовании и выдаче кредитных карт и оценивают клиента по ключевым характеристикам: его характер, финансовые возможности, обеспеченность кредита и условия предоставления кредита. Одним из недостатков такой системы является тот факт, что оценка заемщику дается на основе сведений, содержащихся в предоставленной им анкете. При таком подходе до 25% заемщиков становятся некредитоспособными, например, студенты или амбициозные предприниматели без значительных средств и заработка, С развитием "финтеха" и внедрением систем по работе с "большими данными" данная проблема начинает находить решения. Оценка направленности платежей и денежных переводов, личных качеств, профилей и активности в социальных сетях - все это позволяет уже сегодня финтех-компаниям предвидеть риски возможных неплатежей клиентов.
Вы можете ЗАГРУЗИТЬ и ПОВЫСИТЬ уникальность своей работы
