Кредиты на «Западе» малому бизнесу больше не оценивают банкиры-люди, пишет автор недавней статьи на HackerNoon. Сегодня системы, использующие машинное обучение (ML), принимают решения по заявкам за доли секунды.
Процесс начинается с жесткого отсечения — строгих критериев, которые фильтруют заявки перед более глубоким рассмотрением. Эти критерии основаны на прошлых данных и выявляют «ранние сигналы» о заемщиках с высоким уровнем риска. Например, если бизнесу меньше года, он работает в рискованной отрасли или слишком низкий кредитный рейтинг, система может отказать автоматически.
Кредиторы используют такой подход для экономии средств. Обработка заявок на получение кредита «там» обходится дорого, особенно если речь идет о кредитах для малого бизнеса с низкой нормой прибыли. Автоматизация ранних отказов позволяет кредиторам сосредоточить ресурсы на заявках, которые с большей вероятностью будут одобрены.
Однако правила у разных кредиторов разные. Один может требовать два года работы, а другой принимает предприятия только с одним годом. Это создает возможности для того, чтобы отвергнутые заявители попробовали свои силы в других местах, а кредиторы — для «перекрестного направления» клиентов.