Внимание
Мы работаем в штатном режиме. Наши склады готовы поставлять оборудование клиентам из Российской Федерации несмотря на санкционные запреты ЕС и США. Оборудование в РФ ввозится легально благодаря новому законодательству с параллельным импортом. Звоните и уточняйте! Информация актуальна на 07.11.26В связи с участившимися случаями недобросовестной конкуренции обращаем ваше внимание, что мы не передаем персональные данные третьим лицам
Поиск по сайту
Скоринг, автоматизация кредитования, оптимизация одобрений
AI-скоринг и автоматизация кредитования требуют высокой вычислительной мощности, надежности и масштабируемости. Для этого используются современные серверы с мощными CPU, GPU, быстрым NVMe-хранилищем и высокоскоростными сетями, а также специализированное ПО для построения и эксплуатации скоринговых моделей.
Преимущества решения
- Скорость. обработка заявок — секунды.
- Точность. снижение дефолтов, рост одобрений, прозрачность решений.
- Масштабируемость. легко расширить инфраструктуру при росте нагрузки.
- Автоматизация. до 80% + решений принимается без участия человека.
- Комплаенс. explainable AI, аудит, соответствие регуляторным требованиям.
Такое комплексное решение сочетает современное серверное оборудование и лучшие AI-платформы, обеспечивая быстрый, точный и прозрачный кредитный скоринг и автоматизацию кредитования.
Этапы внедрения ИИ
1
Анализ задачи
Погружаемся в ваши бизнес-процессы, выявляем ключевые требования и цели.
2
Проектирование решения
Разрабатываем архитектуру, подбираем оптимальные технологии и оборудование.
3
Внедрение и настройка
Выполняем поставку, монтаж, интеграцию и тестирование решений под ключ.
4
Сопровождение
Обеспечиваем поддержку, обучение персонала и развитие инфраструктуры.
Что такое AI-скоринг и автоматизация кредитования
AI-скоринг — это автоматизированная система оценки кредитоспособности заемщика с использованием искусственного интеллекта и машинного обучения. Она анализирует широкий спектр данных о клиенте (финансовая история, транзакции, поведенческие и альтернативные данные) и рассчитывает скоринговый балл — числовой показатель, отражающий вероятность возврата кредита в срок.
Автоматизация кредитования — это внедрение ИИ в полный цикл работы с заявкой: от сбора и анализа данных до принятия решения и формирования индивидуальных условий кредитования. Оптимизация одобрений означает, что система не просто оценивает риски, но и автоматически предлагает наиболее подходящие условия для каждого клиента, повышая конверсию и снижая риски дефолта.
Внедрение системы AI-скоринга и автоматизации кредитования позволяет банку или МФО:
- Быстро и точно оценивать кредитоспособность заявителей.
- Автоматизировать процесс одобрения заявок.
- Минимизировать риски и издержки.
- Повысить скорость обслуживания и удовлетворенность клиентов.
Программное обеспечение
| ПО / Платформа | Описание и преимущества |
|---|---|
| GiniMachine | No-code AI-скоринг: автоматизация оценки заявок, построение моделей без программирования, интеграция с CRM и ERP |
| Zest AI | Автоматизация скоринга и одобрения, explainable AI, интеграция с банковскими системами, поддержка комплаенса |
| Speridian AI CreditDecisioning | Машинное обучение для скоринга, автоматизация одобрений, анализ альтернативных данных, борьба с мошенничеством |
| HighRadius, Gaviti, Esker | Автоматизация кредитного менеджмента, интеграция с ERP, прогнозирование платежей и рисков |
| TensorFlow, PyTorch | Для кастомных моделей скоринга и интеграции с существующими ML-процессами |
| Docker / Kubernetes | Для контейнеризации и масштабируемого развертывания AI-сервисов |
Подходящее серверное оборудование
| Компонент | Рекомендации и обоснование |
|---|---|
| Сервер | 2U/4U серверы с поддержкой нескольких GPU (например, Supermicro, Dell PowerEdge, HPE ProLiant) |
| CPU | Intel Xeon Scalable или AMD EPYC (16+ ядер) — для параллельной обработки заявок и поддержки ML-инференса |
| GPU | NVIDIA A10, T4, A100 (1–2 шт. на сервер) — оптимальны для инференса скоринговых моделей |
| RAM | 64–256 ГБ DDR4/DDR5 (чем больше потоков и сложнее модели — тем выше требование) |
| Хранилище | NVMe SSD 2–8 ТБ — для быстрого доступа к данным и логам |
| Сеть | 10/25/40/100GbE — для интеграции с банковскими системами и быстрой передачи данных |
| Охлаждение | Воздушное или жидкостное (при высокой плотности GPU) |
Для небольших и средних внедрений достаточно одного сервера с 1–2 GPU, для крупных банков — кластер из 2–10 серверов с возможностью масштабирования.
Примеры серверов для данного решения
Артикул: PowerEdge XE8545
Сервер Dell EMC PowerEdge XE8545 это двухсокетная 4U система с высокой пропускной способностью и воздушным охлаждением. Сервер "все в одном" для искусственного интеллекта, ML и высокопроизводительных вычислений.
Форм-фактор:
4U
CPU:
AMD EPYC 7003
Блок питания:
1400W, 2800W
Артикул: -
Форм-фактор:
4U
CPU:
AMD EPYC 7002
HDD:
24x 2.5" SAS/SATA
Блок питания:
2200W
Корпус (размеры):
Высота: 178 мм, Глубина: 737 мм, Ширина: 437 мм
Артикул: DL380aGen11
Сервер HPE ProLiant DL380a Gen11 спроектирован таким образом, чтобы оптимизировать работу в облаке, обеспечить встроенную безопасность и оптимальную производительность для рабочих нагрузок, способствующих развитию вашего бизнеса.
Форм-фактор:
2U
CPU:
Intel Xeon Scalable Gen4
HDD:
8x 2.5" NVMe
Блок питания:
800W, 1000W, 1600W, 2000W
Архитектура решения
Решение построено поэтапно и охватывает весь жизненный цикл обработки заявки:
1. Сбор и обработка данных. Система интегрируется с внутренними источниками банка, кредитными бюро и внешними открытыми данными, формируя полную картину по каждому заявителю.
2. AI-скоринг. На основе полученных данных модель (например, обученная в GiniMachine или Zest AI) анализирует заявку и рассчитывает скоринговый балл, учитывая множество факторов риска.
3. Автоматизация одобрения. Решение по заявке — одобрить, отклонить или отправить на дополнительную проверку — принимается автоматически по заранее заданным бизнес-правилам и порогам баллов.
4. Интеграция и API. Результаты передаются во внутреннюю банковскую систему. Одновременно клиент получает автоматическое уведомление о решении по заявке.
5. Мониторинг и аудит. Все действия логируются. Решение соответствует требованиям explainable AI, поддерживает аудит, прозрачность моделей и соответствие регуляторным нормам.
Пример конфигурации для банка среднего размера
| Компонент | Пример модели | Кол-во |
|---|---|---|
| Сервер | Supermicro 4029GP-TRT2 | 2 |
| CPU | Intel Xeon Gold 6338 (32 ядра) | 2/сервер |
| GPU | NVIDIA A100 | 2/сервер |
| RAM | 128 ГБ DDR4 | 2/сервер |
| SSD | NVMe 4 ТБ | 2/сервер |
| Сеть | 25GbE | 2/сервер |
Артикул: -
Форм-фактор:
4U
CPU:
Intel Xeon Scalable Gen1, Intel Xeon Scalable Gen2
HDD:
24x 2.5" SAS/SATA
Блок питания:
2000W
Корпус (размеры):
178 x 437 x 737 мм (В х Ш х Г)
Артикул: SRKJ9
Intel Xeon Processor Gold 6338 IceLake SRKJ9 D2 48MB 11.2GT/s 32 2.00 GHz 3.20 GHz 205 W DDR4-3200
CPU:
Intel Xeon Scalable
Кто уже применяет такие решения в России
Крупнейшие банки и финансовые организации уже используют решения на базе AI-скоринга, автоматизации кредитования и оптимизации одобрений — аналогичные тем, что предлагает Zest AI. Среди них — Сбербанк, ВТБ, Альфа-Банк, Тинькофф и другие. Они инвестируют в развитие собственных и партнёрских AI-платформ для скоринга и автоматизации кредитных процессов. Сбербанк сообщает, что 75% кредитных операций уже используют ИИ-алгоритмы. Выдача кредитов с применением ИИ становится стандартом как для корпоративных, так и для розничных клиентов. Банки используют AI, чтобы точнее оценивать кредитный риск, одобрять больше заявок и быстрее принимать решения.
Хотя официальных кейсов внедрения именно платформы Zest AI в России пока нет, аналогичные технологии — автоматизированный AI-скоринг, интеллектуальный андеррайтинг и оптимизация решений — стали частью цифровой трансформации финансового сектора.
