Новая программа поможет найти недобросовестных заемщиков
Российские и китайские исследователи разработали поисковую модель, которая может определить местонахождение кредитных заемщиков, уклоняющихся от финансовых обязательств. Программа способна обрабатывать большие объемы данных на нескольких информационных площадках одновременно и рассчитана на китайских заемщиков. В основе разработки технология машинного обучения: в процессе поиска программа совершенствуется, что повышает качество и точность результата. Как поясняют разработчики, поисковая модель поможет повысить эффективность работы финансовых учреждений, позволяя им быстрее реагировать на изменения кредитоспособности клиентов и оперативно принимать меры по снижению рисков.
Высокая кредитная нагрузка населения представляет опасность для финансовой устойчивости государства. Во-первых, это может привести к сокращению потребления населения из-за обслуживания кредитного долга, что может сказаться на замедлении экономического роста. Во-вторых, при невыполнении финансовых обязательств кредитные организации могут стать более осторожны при выдаче кредитов, что сократит количество доступных заемных средств.
Банк международных расчетов утверждает, что общий объем задолженности китайских граждан приблизился к 10,75 триллионам долларов — это 61,9 процента от уровня национального ВВП. Кредитная нагрузка населения выше только в США (74,4 процента от ВВП) и Японии (68,2 процента). По данным South China Morning Post, основная часть задолженности китайских домохозяйств приходится на ипотечное кредитование — сейчас этот показатель равен 5,38 триллионам долларов.
Результаты нового исследования ученые опубликовали в Axioms. «Наша программа имеет ряд преимуществ по сравнению с другими программами для поиска должников. Во-первых, она базируется на машинном обучении с использованием кроссплатформенного поиска информации, что позволяет мониторить несколько интернет-платформ одновременно. Во-вторых, наша разработка способна анализировать различные типы данных, включая аудио-, видео- и текстовые файлы. Такая программа может быть полезна для финансовых учреждений, кредитных компаний и страховых организаций, которые стремятся снизить финансовый риск и улучшить процесс выдачи кредитов», — поясняет научный сотрудник школы экономики и менеджмента, доцент кафедры экономики УрФУ Ибрагим Алнафра.
Функциональность аналогичных разработок меньше, поскольку часто они опираются лишь на один источник информации — например, на данные об использовании мобильной связи. На практике информация о недобросовестных заемщиках разбросана на нескольких информационных платформах, поэтому для получения более точных результатов необходимо обрабатывать большие объемы данных сразу с нескольких ресурсов.
«Ключевая особенность нашей программы заключается в использовании многоагентного подхода. Каждая группа агентов отвечает за свою сферу поиска. Например, агенты кооперативного управления определяют цель поиска, агенты сбора данных находят информацию о заемщиках на разных платформах, а агенты анализа данных обрабатывают полученную информацию. Такая структура позволяет эффективно работать с большими объемами данных на разных информационных платформах», — рассказывает Ибрагим Алнафра.
Для поиска информации о заемщике пользователю необходимо ввести ряд данных — имя, место рождения, возраст, номер мобильного телефона, время последнего контакта и адресные данные. Затем на основе этой информации программа анализирует множество интернет-платформ, которые включают в себя социальные сети (например, WeChat, Weibo, QQ и TikTok), платформы электронной коммерции (например, данные об интернет-покупках или аренде автомобиля), банковские приложения, правительственные приложения, а также платформы однорангового кредитования (вид кредитования, когда сделка происходит между физическими лицами). После получения информации о предполагаемом местоположении заемщика данные о нем будут сохранены для дальнейшего использования.
«В процессе поиска алгоритм оценивает для заемщика важность того или иного источника информации на основании его пользовательской активности. Например, если человек часто публикует комментарии на платформе Weibo, то алгоритм будет склоняться к более детальному анализу информации именно этой платформы», — комментирует Ибрагим Алнафра.
Ученые отмечают, что Китай был выбран для исследования из-за широкого распространения цифровых технологий в обществе. Социальные сети, мобильные платежи, онлайн-торговля обеспечивают огромное количество данных для анализа.
«Глубокая цифровизация общества является ключевым фактором, мотивирующим нас сосредоточиться именно на этой стране. Кроме того, на фоне продолжающегося кризиса недвижимости в Китае многие люди сталкиваются с проблемой выполнения своих финансовых обязательств. Из-за этого значительная часть населения либо не в состоянии выполнить свои платежные обязательства, либо решила полностью прекратить платежи в ответ на экономические трудности», — заключает Ибрагим Алнафра.
Отметим, в исследовании приняли участие специалисты из Уральского федерального университета, Института Наньфан Гуанчжоу, Уханьского текстильного университета, а также Центрального южного университета.
Telegram 
Дзен 
VK Мужчина, отправившийся на утреннюю прогулку на юго-западе Норвегии, случайно сделал крайне редкую и ценную находку — золотое украшение для ножен меча в виде переплетенных между собой змееподобных существ. По мнению ученых, в VI веке нашей эры этот артефакт специально поместили в трещину в скале в качестве подношения богам во времена голода и социальных потрясений.
Нейробиологи СПбГУ продемонстрировали, что активация рецептора следовых аминов TAAR1 эффективно подавляет агрессивное поведение, вызванное полным отсутствием серотонина в мозге. В дальнейшем этот результат поможет в разработке лекарственных препаратов, направленных на коррекцию патологических форм агрессии, возникающих при посттравматическом стрессовом расстройстве (ПТСР) и шизофрении.
В конце прошлого века в одной из французских пещер ученые обнаружили кольцевые конструкции, сложенные из сотен сталагмитов. Рядом — следы огня. Теперь в этом же месте исследователи нашли углубление в глине, которое могло остаться от колена строителя-неандертальца. Если эта гипотеза подтвердится, находка станет первым известным отпечатком колена неандертальца и, возможно, поможет получить прямые биологические следы древних строителей этих загадочных сооружений.
Нейробиологи СПбГУ продемонстрировали, что активация рецептора следовых аминов TAAR1 эффективно подавляет агрессивное поведение, вызванное полным отсутствием серотонина в мозге. В дальнейшем этот результат поможет в разработке лекарственных препаратов, направленных на коррекцию патологических форм агрессии, возникающих при посттравматическом стрессовом расстройстве (ПТСР) и шизофрении.
Астрономы впервые использовали гравитационные волны, чтобы косвенно оценить параметры одного из ключевых процессов термоядерного горения в массивных светилах. Именно от него зависит, какие звезды взрываются, какие превращаются в черные дыры и как во Вселенной появляются углерод и кислород — элементы, без которых не было бы ни планет, ни жизни.
Десятого мая 1940 года вермахт пришел в движение. Через 42 суток англо-французские армии были разгромлены, а Франция капитулировала. Как это произошло, ведь союзники имели больше солдат, танков и пушек, чем немцы? В СССР причиной посчитали нежелание французов воевать, немцы же, говорили советские военные, не внесли в стратегию ничего нового. Реальность была строго обратной: разгром Франции был новым словом в войне, и такой же сценарий Гитлер применил против СССР через год. Что именно произошло и отчего советское руководство не смогло осознать случившееся?
В последнее время пуски с российских северных космодромов осуществляют без предварительного уведомления, чего не было в прошлом. Вероятно, дело в недавно упомянутых главой «Роскосмоса» атаках на Плесецк во время пуска. Сегодняшний запуск обеспечил вывод на орбиту космических аппаратов военного назначения.
Химические связи в материале, из которого сделана электроника, разрываются не из-за накопительного износа от протекания тока через них, а из-за электронов с конкретной энергией.
Термоядерные электростанции не смогут конкурировать по цене с возобновляемыми источниками энергии из-за медленного удешевления технологии. По расчетам, расходы на каждую новую установку падали максимум на 8% — много раз ниже ранних ожиданий венчурных инвесторов. Это перечеркивает экономический смысл финансовых вливаний, и мир может никогда не увидеть дешевой термоядерной энергии.
Вы попытались написать запрещенную фразу или вас забанили за частые нарушения.
Понятно
Что-то в вашем комментарии показалось подозрительным, поэтому перед публикацией он пройдет модерацию.
Понятно
Из-за нарушений правил сайта на ваш аккаунт были наложены ограничения. Если это ошибка, напишите нам.
Понятно
Наши фильтры обнаружили в ваших действиях признаки накрутки. Отдохните немного и вернитесь к нам позже.
Понятно
Мы скоро изучим заявку и свяжемся с Вами по указанной почте в случае положительного исхода. Спасибо за интерес к проекту.
Понятно