Запущен сервис для оценки кредитоспособности человека по одному фото

По словам Николаева, сервис использует нейросеть, обученную на 600 тысячах реальных случаев по выплате кредитов, взятых из баз бюро кредитных историй. Программа изучила фотографии людей с просрочкой по кредитам и без нее и самостоятельно выявила черты, свойственные лицам должников, следует из описания сервиса.

В данный момент демонстрационная версия FscoreLab бесплатно доступна здесь. Пользователи могу либо ввести обычные данные для скоринга вместе с фото, либо загрузить только фотографию.

После этого сервис покажет соотношение степени искажения и количества данных (AUC, упрощенно – точность модели исходя из вводных данных), а также степень кредитного риска – низкую, среднюю, высокую и так далее, сопроводив процентным эквивалентом.

Проверка Rusbase показала, что программа показывает более низкий кредитный риск для фотографий, где люди улыбаются. Николаев подтвердил это в разговоре с Rusbase, пояснив, что черты рта и носа – одни из самых значимых для нейросети.

Николаев добавил, что в проект вложено 3,8 млн рублей. Монетизироваться сервис планирует с помощью проектов скоринга под ключ для крупнейших банков («коробочные решения по данным банков», пояснил гендиректор стартапа). Ранее стартап попал в одну из номинаций конкурса стартапов GoTech 2016, однако не занял призовых мест. По словам Николаева, конкурс помог привлечь внимание банков к технологии.

Сейчас фотографии не могут использоваться как единственный инструмент для оценки кредитных рисков, однако банки уже присматриваются к подобным технологиям, прокомментировал в разговоре с Rusbase член команды Innovation Team в «Альфа-Лаборатории» Сергей Максимчук.