Программный комплекс
AFS и SCAN-Risk

AFS

Система AFS предназначена для выявления данных в кредитных заявлениях, свидетельствующих о возможном мошенничестве, с целью противодействия недобросовестным заемщикам. AFS позволяет выявлять:

• Манипулирование данными в индивидуальных целях
• Групповое мошенничество
• Внутреннее мошенничество

Уникальные особенности и характеристики

Скорость и производительность

• Возможность обработки сотен заявок в секунду на базисе в сотни миллионов анкет-заявок
• Поддержка геолокации и создания правил с учетом территориальной удаленности

Гибкость и мощность

• Поддержка сложных моделей данных
• Сложные правила и паттерны анализа
• Функции нечеткого сравнения и различных типов агрегации
• Возможность использования большого числа сложных правил без существенной потери в скорости работы
• Рекурсивный анализ и построение графов социальных связей заявителей
• Учет морфологических особенностей русского языка

Точность работы

• Качественная нормализация данных
• «Кладрирование» и расчет географических координат для адреса

Особенности реализации системы AFS

Простой, понятный и хорошо документированный язык описания правил AFS DSL

Большое число встроенных функций, включая:

• Функции нечеткого сравнения;
• Регулярные выражения;
• Агрегирование, в том числе с учетом уникальности и порядка
• Инструментарий тестирования правил позволяет оценивать применимость и значимость нового правила до того как оно будет применено в промышленной системе.
• Качественно новый уровень выявления мошенничества за счет использования встроенного инструментария построения и анализа социальных связей заемщика.
• Встроенные возможности профилирования и тестирования правил

• Отличная диагностика компилятора правил
• Встроенный оптимизатор правил
• API для интеграции с внешними системами.

Пользовательские интерфейсы

В AFS реализованы удобные пользовательские интерфейсы отвечающие современным стандартам:

• Проведения расследований, в т.ч. выставление статусов и комментарий
• Просмотр Графа социальных связей заемщиков (модуль SCAN-Risk)
• Создание и редактирование бизнес правил выявления совпадений
• Развитые инструменты администрирования

SCAN-Risk (Social Connection Analysis)

Новый уровень оценки рисков с использованием информации о социальных связях потенциального заемщика

Каждый человек обладает различными социальными связями, которые могут оказывать значительное влияние на его кредитное поведение.

• Родственники
• Работодатель и коллеги по работе
• Друзья, соседи и т.д.

Статистически подтверждено, что наличие дефолта у одного заемщика значительно повышает появление просрочек у связанных с ним людей. Таким образом, социальное окружение и связи необходимо учитывать при анализе и прогнозировании кредитного поведения. Результатом работы системы является граф связей заемщика с указанием типов связей и атрибутов каждого узла. Сети строятся на основе данных накапливаемых в банке и данных полученных банками из БКИ.

Возможности SCAN-Risk позволяют:

• Визуализировать граф для интерактивной обработки и анализа специалистом
• Получить описание сети в структурированном XML виде для автоматизированного анализа

Проблемы создания инструмента анализа социальных сетей

• Сложные алгоритмы рекурсивного выявления социальных связей субъектов
• Качество данных (особенно адреса и работодатели, отсутствуют ИНН, ОГРН, неуникальные названия и т.д.)
• Огромные объемы данных и скорость построения графа социальных связей. Рекурсивный анализ по всей базе данных не должен приводить к увеличению времени рассмотрения кредитных заявлений
• Для установления связи между двумя субъектами используется в среднем 15 различных правил сравнений

Реализация системы анализа социальных связей SCAN-RISK

• Беспрецедентная скорость работы. Построение 500 социальных сетей в секунду на базе в 100 млн. субъектов.
• Использование нечеткой логики и сложных алгоритмов в работе правил позволяет выявлять заявки как с ошибками ввода данных, так и сознательно искаженные
• Инструментарий для визуализации графа социальных связей заемщика
• “Машина времени” позволяет отследить появление новых связей и выполнить анализ на заданный период времени
• Инструментарий тестирования правил позволяет оценивать точность и силу влияния нового правила до того как оно будет применено в промышленной системе
• Встроенная отчетность позволяет осуществлять мониторинг эффективности системы
• Гибкий язык описания алгоритмов позволяет реализовывать любые логические конструкции с объектами заявок при конфигурировании правил.

Способы и методы анализа социальных связей заемщика:

• Граф социальных связей заемщика (экспертный анализ)
• На основе экспертного опыта формируются эвристические и автоматические методы анализа заемщиков
• Построение и использование скоринговых моделей

Области применения

• Оценка риска в т.ч. расчет рисковой скор-модели и вероятности преднамеренной «перекредитовки»
• Борьба с мошенничеством
• Борьба с отмыванием доходов, Anti-Money Laundering (AML)
• Работа с просроченной задолженностью
• Выявление групп связанных заемщиков (ГСЗ)
• Cross Sell
• Страхование

Документация

Системные требования для установки

Сервер приложений

• Операционные системы: Astra Linux, ALT Linux, РЕД ОС, Ubuntu, Debian.
• Java JDK: Liberica JDK 11, OpenJDK 11
• Сервер приложений: Apache Tomcat 9
• СУБД сервер: PostgreSQL, PostgresPro

Клиентские места

• Операционные системы: Astra Linux, ALT Linux, РЕД ОС, Ubuntu, Debian, Windows 10, Windows 11.
• Браузер: Яндекс.Браузер, Firefox, Chromium

Поддержка и внедрение

АО "МТЦ" осуществляет полный цикл работ по адаптации, внедрению и сопровождению системы.

Цены

Для получения цен и КП связывайтесь с нами по email sales@mbtc.ru или телефону +7 (495) 749-69-95

АО "МТЦ"

Компания «МТЦ» успешно работает с 2002 года. Основными направлениями деятельности компании являются разработка внедряемого ПО и реализация интеграционных проектов, поставка всего необходимого программного обеспечения к ним, а также установка и последующее техническое сопровождение поставляемых решений. На сегодняшний день, более 400 компаний и банков являются нашими клиентами. Стратегия развития компании разрабатывается, опираясь на многолетний успешный опыт ведения бизнеса, на понимание конъюнктуры рынка России и тенденций его развития. Знание самых современных технологий, эффективное управление ресурсами, открытость для новаторских идей только способствуют развитию. Профессионализм и ответственность сотрудников, использование новейших разработок в области информационно-коммуникационных и управленческих технологий помогают нашим клиентам занимать лидирующие позиции на своих рынках. Достигая высоких результатов сегодня, мы уверены, что разделим наш успех с новыми партнерами завтра.

Наши клиенты:

• Сбербанк
• Группа ВТБ, включая ВТБ, ВТБ 24 и Почта банк
• Альфа-Банк
• РосБанк
• Банк Ренессанс Кредит
• Тинькофф
• НБКИ
• Unicredit
• Уралсиб
• УБРР
• РоссельхозБанк
• МТС
• Мегафон
• и другие (более 400 банков и кредитных организаций)