Прогнозирование Cash-Flow
Предиктивные модели для точного прогнозирования денежных потоков на основе исторических данных, сезонности и макроэкономических факторов.
Технологический стек:
Результаты внедрения:
- ✓ Повышение точности прогнозов на 35-42%
- ✓ Оптимизация управления ликвидностью
- ✓ Сокращение расходов на овердрафты на 28%
- ✓ Улучшенное планирование бюджета
Скоринг и оценка рисков
Автоматизированные системы кредитного скоринга для оценки заемщиков с использованием передовых алгоритмов классификации и ансамблевых методов.
Ключевые возможности:
Преимущества:
- ✓ Снижение уровня дефолтов на 28-35%
- ✓ Ускорение принятия решений в 10 раз
- ✓ Повышение одобрения "хороших" клиентов на 15%
- ✓ Автоматизация 90% стандартных заявок
Риск-менеджмент с ML
Интеллектуальные системы для идентификации, оценки и управления операционными, рыночными и кредитными рисками в режиме реального времени.
Value at Risk (VaR)
ML-модели для оценки максимальных потенциальных убытков портфеля с заданной вероятностью
Операционные риски
Мониторинг и предиктивная аналитика для выявления операционных сбоев и потенциальных угроз
Стресс-тестирование
Симуляция экстремальных рыночных сценариев и оценка устойчивости портфелей
Анализ транзакций и Fraud Detection
Автоматический анализ и классификация финансовых транзакций с использованием алгоритмов детекции аномалий для выявления мошеннических операций.
Методы детекции:
- • Isolation Forest для выявления аномалий
- • Autoencoders для обнаружения нетипичных паттернов
- • One-Class SVM для классификации
- • Graph-based методы для анализа связей
Результаты:
- ✓ Точность детекции fraud: 94%
- ✓ Снижение false positives на 65%
- ✓ Real-time мониторинг транзакций
- ✓ AML compliance и отчетность