• Добавить в закладки
  • Facebook
  • Twitter
  • Telegram
  • VK
  • Печать
  • Email
  • Скопировать ссылку
11.12.2023, 11:03
УрФУ
188

Новая программа поможет найти недобросовестных заемщиков

❋ 4.4

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.

Новая программа поможет найти недобросовестных заемщиков
Новая программа поможет найти недобросовестных заемщиков / © Getty images / Автор: Александр Литвинов

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.

Нашли опечатку? Выделите фрагмент и нажмите Ctrl + Enter.
Уральский федеральный университет (УрФУ) расположен в Екатеринбурге, выполняет функции проектного офиса Уральского межрегионального научно-образовательного центра мирового уровня (УМНОЦ). В УрФУ обучается более 36 000 студентов по 334 образовательным программам. Основан 19 октября 1920 года.
Подписывайтесь на нас в Telegram, Яндекс.Новостях и VK
18 ноября, 12:36
Игорь Байдов

Согласно учебникам истории, в бронзовом веке в казахской степи кочевали лишь немногочисленные племена со своими стадами. Но в начале 2000-х там обнаружили древнее поселение с остатками крупных домов, которое могло быть административным либо культурным центром. Это навело ученых на мысль, что жизнь в степи складывалась куда сложнее и была более организованной, чем предполагалось. Международная команда ученых представила новые результаты исследования этого поселения и выяснила, что на самом деле оно представляло собой крупнейший в этом регионе протогородской центр с масштабным производством оловянистой бронзы.

18 ноября, 18:24
Игорь Байдов

В темных лабиринтах подземного муравейника разыгрывается коварный сценарий, достойный политического триллера. Вместо того чтобы силой захватить трон, королева одного вида муравьев применяет хитрую тактику. Она проникает в чужую крепость и с помощью поддельного химического сигнала подстрекает верную стражу к свержению собственной повелительницы. Результат — жестокая казнь законной королевы и добровольное подчинение всего муравейника новой владычице.

19 ноября, 07:55
Игорь Байдов

Крошечная глиняная фигурка возрастом 12 тысяч лет, найденная в Израиле еще в 2019 году, долгое время озадачивала ученых. Дело в том, что на ней изображен сюжет, который никак не могли расшифровать. После тщательного анализа это удалось сделать международной команде исследователей. Они пришли к выводу, что на статуэтке, вероятно, изображен анимистический ритуал.

18 ноября, 12:36
Игорь Байдов

Согласно учебникам истории, в бронзовом веке в казахской степи кочевали лишь немногочисленные племена со своими стадами. Но в начале 2000-х там обнаружили древнее поселение с остатками крупных домов, которое могло быть административным либо культурным центром. Это навело ученых на мысль, что жизнь в степи складывалась куда сложнее и была более организованной, чем предполагалось. Международная команда ученых представила новые результаты исследования этого поселения и выяснила, что на самом деле оно представляло собой крупнейший в этом регионе протогородской центр с масштабным производством оловянистой бронзы.

15 ноября, 21:54
Редакция Naked Science

Ю-Цон Тан (YuCong Tang) — концептуальный художник из Китая. Научно-фантастические мотивы — одно из основных направлений его творчества. Он исследует, как научные открытия и технологии будущего трансформируют среду обитания.

15 ноября, 10:10
Любовь С.

Наблюдая за сверхновой 2024 ggi спустя всего 26 часов после вспышки, астрономы напрямую определили форму ударной волны в момент ее прорыва из звезды. Открытие позволит уточнить механизмы гибели массивных светил и может привести к пересмотру существующих моделей возникновения сверхновых.

25 октября, 10:40
Любовь С.

Проанализировав данные наблюдений, полученных с помощью наземных обсерваторий за последние два десятилетия, астрономы обнаружили потенциально обитаемый мир — суперземлю Gliese 251 c (GJ 251 с). Планета обращается вокруг красного карлика на расстоянии около 18 световых лет от Земли и считается одним из самых перспективных кандидатов для поисков жизни.

8 ноября, 18:29
Адель Романова

По расчетам, большинство «гостей» из других звездных систем летят к Земле примерно со стороны созвездия Геркулес. Скорее всего, они время от времени падают на нашу планету, просто мы еще не научились это замечать. Как удалось вычислить, чаще всего они должны падать зимой и где-то в окрестностях экватора.

24 октября, 14:02
РТУ МИРЭА

В современном доме, насыщенном разнообразной техникой, удлинители стали незаменимым атрибутом, позволяющим обеспечить электропитанием все необходимые устройства. Однако мало кто задумывается, что привычное использование этого аксессуара может нести серьезную угрозу безопасности. По статистике, значительная часть бытовых пожаров происходит из-за неправильной эксплуатации электропроводки и вспомогательных устройств. Какие приборы категорически нельзя подключать через удлинители и почему это может привести к трагическим последствиям, рассказывает профессор кафедры наноэлектроники РТУ МИРЭА, доктор физико-математических наук Алексей Юрасов.

[miniorange_social_login]

Комментарии

Написать комментарий
Подтвердить?
Подтвердить?
Причина отклонения
Подтвердить?
Не получилось опубликовать!

Вы попытались написать запрещенную фразу или вас забанили за частые нарушения.

Понятно
Жалоба отправлена

Мы обязательно проверим комментарий и
при необходимости примем меры.

Спасибо
Аккаунт заблокирован!

Из-за нарушений правил сайта на ваш аккаунт были наложены ограничения. Если это ошибка, напишите нам.

Понятно
Что-то пошло не так!

Наши фильтры обнаружили в ваших действиях признаки накрутки. Отдохните немного и вернитесь к нам позже.

Понятно
Лучшие материалы
Закрыть
Войти
Регистрируясь, вы соглашаетесь с правилами использования сайта и даете согласие на обработку персональных данных.
Ваша заявка получена

Мы скоро изучим заявку и свяжемся с Вами по указанной почте в случае положительного исхода. Спасибо за интерес к проекту.

Понятно