Sistemul de avertizare privind riscul de credit se numeste EWS (Early Warning System) si a fost dezvoltat pentru a ajuta institutia de credit sa administreze cu mai multa acuratete avalansa de informatii care pot avea impact asupra bonitatii clientilor pe care ii detine in portofoliu.

Initial, grupul de companii a dezvoltat o versiune demo, proces care a durat 12 saptamani, ce si-a demonstrat fezabilitatea.

“Ca institutie de creditare, trebuie sa fim capabili sa monitorizam clientii pe care ii imprumutam, astfel incat sa putem evalua rapid eventualele riscuri privind rambursarea”, a declarat Anand Autar, head of portfolio management la ING, conform pwc.nl.

Principala provocare a fost aceea de a analiza cantitatea imensa de informatie raspandita la nivel global, cantitate care de cele mai multe ori este distribuita fragmentat.

Topul companiilor care au...
Citeste si: Topul companiilor care au investit cel mai mult in cercetare in 2018

“Este destul de clar faptul ca un manager de credit, care are o multime de companii in portofoliul sau, nu poate sa identifice toate stirile relevante printre toate informatiile pe care le primeste. Ganditi-va la exemplul unei stiri dintr-un ziar local in care se vorbeste despre un debitor implicat intr-un caz de frauda, scris intr-o limba pe care managerul de credit nu o cunoaste”, adauga Autar.

Banca olandeza si-a dorit ca sistemul sa fie scalabil si usor de conectat la diverse surse de informatii. De asemenea, important a fost si felul in care reusesc sa le explice autoritatilor de reglementare modelele de machine learning pe care se bazeaza sistemul, motiv pentru care au ales sa dezvolte totul in-house.

Ce rol a avut Google in dezvoltarea solutiei

sursa foto: By achinthamb / Shutterstock.com

In cautarea unei metode prin care sa scaleze solutia in asa fel incat sa aiba acces la o cantitate mare de informatie pe care sa o filtreze, ING a ajuns la Google.

Infografic Ce date despre...
Citeste si: [Infografic] Ce date despre tine colecteaza Facebook si Google

“Google Cloud ofera un mediu digital ideal pentru exeprimentarea diferitelor solutii cat si pentru scalarea ulerioara a acestora, iar Google News este o sursa de informatii pe care ING o poate folosi. De asemenea, fiind o companie de tehnologie si administrare date, avem expertiza si in zona de machine learning si inteligenta artificiala, componente care joaca un rol important in acest proiect”, declara Petra Stojanovic, financial services lead la Google.

Reprezentantul Google compara serviciile si produsele oferite de catre Google cu niste piese de Lego, deoarece le ofera posibilitatea companiilor de a personaliza solutii pentru diferite provocari.

“Tehnologia exista deja, tot ce trebuie facut este sa fie aliniate <<componentele>> corect. Structura modulara iti permite sa experimentezi rapid, iar in cazul in care faci o mutare gresita, te poti reorienta usor catre o ruta diferita”, declara Stojanovic.

Ce rol a avut PwC in dezvoltarea solutiei

sursa foto: Lukas Davidziuk / Shutterstock.com

Dupa identificarea tehnologiei necesare la Google, PwC a creat o echipa multidisciplinara, in cadrul careia expertii ING care se ocupa cu riscul de credit au lucrat cu ingineri de date, experti UX, dezvoltatori de front-end, etc.

Facebook, Apple, Netflix si...
Citeste si: Facebook, Apple, Neflix si Amazon, pierderi masive pe bursa

“Rolul nostru este acela de a crea o soluta propusa de ING folosind tehnologia oferita de Google”, precizeaza Pieter Veheijen, senior innovation manager at PwC advisory.

EWS este o aplicatie ce foloseste tehnologia machine learning pentru a procesa, organiza si prezenta informatiile care ar putea avea impact asupra bonitatii debitorilor. Sistemul le ofera managerilor care se ocupa cu riscul de credit o solutie care sa rezolve problemele privind fluxul incarcat de informatii, sursele fragmentate si barierele lingvistice.

Pentru moment, ING foloseste sistemul doar pentru a identifica riscul de credit in companii mari, autoritati publice si institutii financiare. Early Warning System isi ia informatiile despre diferite piete de la agentia Thomson Reuters si din mai multe surse publice, inclusiv Google News. In momentul de fata, sistemul proceseaza aproximativ 80.000 de stiri in fiecare zi.

Prin intermediul prelucrarii limbajului natural, sistemul determina daca o stire afecteaza in vreun fel compania precizata, sau este doar o coicidenta. De exemplu, intr-o stire legata de un accident in care un producator auto este mentionat sunt sanse mari sa fie irelevant pentru producatorul de masini, spre deosebire de o stire in care o agentie de rating il declaseaza.

Sursa foto: By Robson90 / Shutterstock.com