Successfully reported this slideshow.
We use your LinkedIn profile and activity data to personalize ads and to show you more relevant ads. You can change your ad preferences anytime.

Как социальные сети влияют на скоринг

379 views

Published on

Участник FinTech Show - Евгений Комоцкий (RRate) — Как социальные сети влияют на скоринг

Published in: Business
  • Be the first to comment

Как социальные сети влияют на скоринг

  1. 1. Социальные сети –мощный источник данных они позволяют оценить личность заемщика. Этот тренд называется психометрия по социальным сетям –первое массовое упоминание об этой технологии связано со скандальными статьями приписывающими Дональду Трампу победу благодаря эффективным инструментам анализа данных в соц.сетях. Оценка психологических черт пользователей по социальным сетям – относительно новая идея –пионером в этой области является компания IBM с решением IBM Watson Personality Insights. Различные исследования проводимые в мире показали,что существует сильная связь между психологическими чертами и склонностью к риску/дефолтам.
  2. 2. В настоящее время в мире существуют следующие виды альтрнативных источников данных для скоринга Мобильная предоплата Психометрическое тестирование Социальные данные Оплата / транзакции электронной торговли 1 2 3 4 Мы сфокусируемся только на социальных данных и их возможной эволюции
  3. 3. Поставщик решений Lenddo Страны Филиппины,Колумбия Цели применения Кредитные карты (возобновляемый кредит) Краткосрочные потребительские кредиты Поставщик решений DemystData Страны Соединенные Штаты,Великобритания,Индонезия, Таиланд и другие рынки,Мексика и Канада Цели применения Микрозаймы,Кредиты в рассрочку, Краткосрочные кредиты, Сельскохозяйственные кредиты,Кредиты для МСБ, Кредиты на солнечные батареи, Кредиты на улучшение жилищных условий Кто,где и для чего сейчас применяет скоринг по социальным сетям Поставщик решений Kreditech Страны Польша,Испания,Россия,Чехия и Мексика Цели применения Краткосрочные микрокредиты
  4. 4. Российские компании –Скориста и Double Data Кто,где и для чего сейчас применяет скоринг по социальным сетям
  5. 5. Что можно узнать о клиенте Личностные черты Сексуальная ориентация Политические и религиозные предпочтения Интересы Уровень интеллекта
  6. 6. Как это можно использовать Скоринга Сегментирования клиентов Лидогенерации Управления просроченной задолженностью Кросс-продаж Индивидуального дизайна (Если говорить о цифрах,то один из самых любимых кейсов в Англии был о том,когда использование look-a-like сегментов VisualDNA в рекламной кампании топового мобильного оператора увеличило показатели CTR в 10 раз. Это можно применять для:
  7. 7. Точность определения психометрических данных по данным соц.сетей The Psychometrics Centre Мера точности Точность Личностные черты Correlation 0,35-0,5 Сексуальная ориентация AUC 0,75-0,88 Политические и религиозные предпочтения AUC 0,76-0,79 Интересы AUC 0,72 Уровень интелекта Correlation 0,47
  8. 8. Точность полученных результатов для MBTI Точность полученных результатов для Big Five Дихотомия Точность (Accuracy) AUC Бенчмарк (1) (Точность (Accuracy) E/I 0.86 0.96 0.73 S/N 0.72 0.69 0.77 F/T 0.75 0.71 0.61 J/P 0.67 0.65 0.55 Дихотомия Mean absolute error Бенчмарк (2) (Mean absolute error) (1) Plank, Barbara, and Dirk Hovy. Personality Traits on Twitter -or- How to Get 1,500 Personality Tests in a Week. Proceedings of the 6th Workshop on Computational Approaches to Subjectivity, Sentiment and Social Media Analysis (WASSA 2015) (September 2015): pp. 92-98. (2) Golbeck, Jennifer, Cristina Robles, Michon Edmondson, and Karen Turner. Predicting Personality from Twitter. Proceedings of IEEE International Conference on Social Computing (2011). Доброжелательность 0.18 0.13 Добросовестность 0.12 0.14 Экстраверсия 0.16 0.16 Эмоциональная стабильность 0,12 0.18 Открытость опыту 0.07 0.12
  9. 9. Точность IBM Watson Personality Insights
  10. 10. Построение модели анализа данных соц.сетей для нужд банковского скоринга Результаты обучения и тестирования модели для соц.сети “Вконтакте” Тренировочная Тестовая Индекс AUC 0,66 0,7 Индекс Gini, % 30 40 Индекс KS, % 20 33 Точность классификации, % 60,37 64,37 Показатель
  11. 11. Как использовать Можно пойти дальше и связать во едино технологии анализа данных соц.сетей,психометрии и технологии распознания лиц –и получить инструмент для маретингового исследования посетителей –кто это, откуда,чем интересуется в соц.сетях и жизни. Разработкой подобного проекта и занимается компания Relation Rate.
  12. 12. Спасибо за внимание!

×