Войти
  • 2,11 USD 2,112 +0,0022
  • 2,42 EUR 2,417 -0,0109
  • 3,21 100 RUB 3,2096 -0,0061
Технологии
«Про бизнес» 21 мая 2018

Всего за год запустили проект в 17 странах. Как этот стартап помогает определить надежность заемщиков

Фото предоставлено автором
Фото предоставлено автором

Всего за год белорусский стартап GiniMachine, который предоставляет решение для кредитного скоринга (оценка кредитоспособности заемщика), прошел путь от идеи до запуска пилотных проектов в 17 странах и сделок с крупными банками и организациями на разных континентах.

С основателями GiniMachine Дмитрием Долгоруковым, Иваном Коваленко и Юрием Зеленским побеседовала Екатерина Левая, автор «Про бизнес», соучредитель и COO Vione.

О проекте

Юрий Зеленский: GiniMachine — это решение для кредитного скоринга на основе машинного обучения. Программа автоматически строит аналитические модели, рассчитывает скоринговые баллы и предсказывает вероятность дефолта заемщиков. Умный алгоритм помогает укрепить отделы банковских рисков и экономит недели ручного труда и использование дорогостоящего программного обеспечения.

Фото предоставлено автором
Фото предоставлено автором

GiniMachine — B2B стартап. Мы работаем с банками и небанковскими финансовыми организациями, также есть интерес со стороны ритейла, то есть тех, кто продает товары, дает рассрочку, кредитует. Им также интересна оценка кредитоспособности заемщика.

Методики создания скоринговых моделей, которые сейчас применяют в индустрии, насчитывают более 50 лет. Новые возможности, которые сейчас появляются, например, big data, увеличивают нагрузку на людей, которые создают эти модели классическими методами. Им приходится тратить большое число ручного труда и при этом использовать дорогое программное обеспечение. Требования к наличию экспертизы в этой сфере очень высоки.

А методы машинного обучения могут предложить решение этих проблем. С этой целью и появилась наша компания, наш продукт.

Иван Коваленко: Мы сейчас концентрируемся на рынке кредитного скоринга. Но GiniMachine потенциально может решать разные бизнес-задачи. В основном в области создания предсказательных моделей.

Фото предоставлено автором
Фото предоставлено автором

Главное — правильно поставить задачу этому продукту, подготовить данные. Без каких-либо кастомизаций с нашей стороны можно решать вопросы, связанные не только с кредитным скорингом. Для нас иногда становится неожиданным то, как используют наш продукт.

Юрий Зеленский: Знаете, вот у сегвеев (двухколесный транспорт с электроприводом и уникальной системой самобалансировки — прим. «Про бизнес») есть разные ключи. На старте выдают зеленый ключ, который позволяет владельцу сегвея только 10 км в час ехать. Когда пользователь накапливает опыт, он приезжает через полгода к продавцу и говорит, и ему выдают желтый ключ, который позволяет большую скорость развивать. Может быть, мы такой экспертный режим добавим, но будем его включать только тем, кто будет к этому готов.

Дмитрий Долгоруков: Мы очень любим аналогии. Когда мы делали питч нашего продукта перед BMW Financial Services в Великобритании, придумали для них такую аналогию, что мы создаем автономный автомобиль для кредитного скоринга. Единственное, что нужно — добавить топливо, которым являются данные клиента. Это все, что нужно, чтобы автомобиль поехал. Все остальное он сделает сам. И это на самом деле ровно так.

Фото предоставлено автором
Фото предоставлено автором

Юрий Зеленский: Многие спрашивают нас, откуда пошло название — GiniMachine. Есть такой индекс Джини — это основная качественная характеристика скоринговой модели. Это не единственная существующая кредитная характеристика, но она традиционная и наиболее часто используемая. Это такой способ измерить что-то, как метры, футы или килограммы. Мы делаем модели, у которых хороший индекс Джини и поэтому, мы назвали GiniMachine.

О монетизации и клиентах

Иван Коваленко: Мы продаем лицензию на использование продукта. Она имеет ограниченный срок действия, подразумевает ежемесячную оплату. Конкретные суммы мы называеть не можем.

Дмитрий Долгоруков: Кроме продажи лицензии мы предлагаем бесплатные пилотные проекты. Но это очень короткая фаза.

Иван Коваленко: Что касается наших клиентов, то вначале мы были уверены, что ими будут кредитные организации среднего размера, на самом деле мы удивлены интересом от очень крупных организаций. К сожалению, самые интересные из них мы не можем назвать. Но сегодня, например, мы являемся победителем конкурса крупного банка ABN Amro в Нидерландах. Также мы ведем переговоры с крупным игроком голландского рынка — банком ING. Мы являемся победителем AI-ивента итальянского банка Agos Ducato, общаемся с крупнейшим американским банком Wells Fargo и многими другими.

О команде

Дмитрий Долгоруков: Мы, как основатели и руководители, друг друга хорошо дополняем. Мы давно друг друга знаем, с Юрием мы проработали вместе более 15 лет. С Иваном наша компания HiEnd Systems существует с 2012 года, в рамках которой мы занимаемся автоматизацией кредитования. Мы видели много заказчиков, у которых есть те проблемы, о которых мы сейчас говорили. Юрий как эксперт в сфере машинного обучения на этапе идеи понимал, что технически задача решаема.

Фото предоставлено автором
Фото предоставлено автором

Мы сделали прототип, т.е. мы смогли сформулировать задачу. Для машинного обучения очень важны данные, у нас с разрешения клиентов HiEnd Systems они появились, а у Юрия появилась методология, и очень быстро появился работающий прототип и был исследован интерес со стороны заказчиков.

Юрий Зеленский: Мы стараемся прислушиваться и к своим ощущениям, и к мнению клиентов. Потенциально можно сделать в продукте много всего. Если сравнить нас с научной лабораторией, то мы не производим новых научных результатов, но у нас весьма наукоемкий продукт, мы пользуемся научными наработками для того, чтобы делать то, что мы делаем. И есть возможность чисто технически делать больше. Но когда мы сталкиваемся с тем, что не можем что-то объяснить нашим заказчикам, мы воздерживаемся от этого. Как только мы придумываем способ, как объяснить, это для нас сигнал не делать вообще.

О продвижении

Юрий Зеленский: К счастью, уже до нас в тему искусственного интеллекта, ее продвижение и PR были вложены миллиарды долларов.

Иван Коваленко: Текущие клиенты HiEnd Systems стали первыми пользователями GiniMachine. То, что мы создавали продукт, имея уже определенный рынок и понимая его, позволило нам быстро стартовать.

Дмитрий Долгоруков: У нас изначально большой опыт B2B-продаж. Но уровень лидов и клиентов, которые есть у GiniMachine высок, поэтому мы развиваемся по части продаж крупным игрокам. У нас есть несколько каналов лидогенерации. Так, мы используем специализированные площадки, как lending times, где находится наша целевая аудитория.

Также у нас есть несколько экспертных статей, которые генерируют нам целевой трафик. Мы вкладываемся в интернет-маркетинг. Важным каналом является участие в выставках и конференциях. Развиваем партнерские продажи. Сейчас общаемся с тремя крупнейшими консалтинговыми компаниями: McKinsey, Ernst & Young, Accenture. Разные компании также сейчас исследуют возможности GiniMachine, для того чтобы предлагать их своим клиентам. Надо искать тех, кто поможет продать. Хотя задача развивать бизнес — это задача руководителей компании, но всегда есть те, с кем можно скооперироваться и быть как бы комплементарными.

Фото предоставлено автором
Фото предоставлено автором

Кроме того, мы видим интерес со стороны крупных технологических компаний, которые рассматривают вариант встроить наше решение как некий дополняющий продукт к их платформам, которые они предлагают банкам и небанковским кредитно-финансовым организациям.

Юрий Зеленский: Отдельно отмечу, что выставки и конференции в нашей сфере — это важный канал. Безусловно в век высоких технологий, онлайн-видеоконференций может показаться не так, но мы все-таки еще люди, те самые люди, которые жили большими обществами, когда-то в первобытно-общинном строе, и наши социальные контакты все-таки очень важны. Персональные встречи — это возможность обсудить то, что нельзя обсудить по e-mail, в Skype и как-то еще. Всем финтех-стартапам рекомендуем по максимуму участвовать в мероприятиях. Мы к этому не сразу пришли, но эффект очевиден для нас.

О сложностях

Дмитрий Долгоруков: Мы постоянно сталкиваемся с совершенно разнообразными возражениями. Мы работаем в очень консервативной сфере, где 50 лет существует логистическая регрессия и ручной подбор параметров. Людям очень трудно поверить, что это было необязательно, что можно взять и довериться роботу. Предубеждение такое же, как в случае с автоматической коробкой передач против ручной в автомобиле. Люди уверены, что если у них ручная коробка, то они контролируют машину полностью, а ведь так они только отвлекаются от управления.

Иван Коваленко: Даже внутри одного банка или организации бывают очень полярные мнения. Поэтому для продажи важно найти того, кого мы называем внутренним чемпионом. Это тот человек, который будет искренне заинтересован в том, чтобы попробовать что-то новое, и будет продвигать нас внутри большого банка или компании, потому что мы все-таки приходим извне по отношению к любой из наших организаций-клиентов. Мы только заглядываем в замочную скважину, и наши способы влияния очень ограничены. Важно найти того, кто будет вашим адвокатом или амбассадором внутри организации.

Фото предоставлено автором
Фото предоставлено автором

Юрий Зеленский: Людям трудно довериться, что робот может принимать решения — это самое большое возражение, которое мы слышим, о том, что все эти новые технологии не работают, нет ничего лучше старой доброй логистической регрессии. Но мы видим также как ситуация меняется. Многие банки создают специальные отделы для работы с консалтинговыми компаниями по поводу инноваций. Они понимают, что инновации должны прийти.

Дмитрий Долгоруков: Первые автомобили изготавливались каретными мастерскими, и люди говорили, что это неудачная конструкция, так как непонятно, куда лошадь запрягать. Очень с похожей ситуацией сталкиваемся и мы. Мы слышим от клиента возражение, что ему наше решение не подходит, потому что в GiniMachine не как в логистической регрессии. Но именно так, как в логистической регрессии, есть только в логистической регрессии. А когда мы начинаем интересоваться, какие именно свойства их интересуют, чтобы было понятно, какие атрибуты для них важны, то выясняется, что в GiniMachine все это есть, по-другому реализовано, но есть и работает. Важно, чтобы предсказательная сила была высокая. Важно, чтобы была стабильность, знать сколько капитала нужно резервировать. Мы показываем отчет и читаем вместе с ними требования регулятора, а там нигде не написано, что стабильность должна вычисляться только методами логистической регрессии.

О перспективах искусственного интеллекта

Юрий Зеленский: Доводилось ли вам слышать такую метафору, что искусственный интеллект и все, что с ним связано, в начале 21 века играет такую же роль в экономике, как электрификация в начале 20-го? Мы в GiniMachine разделяем эту точку зрения. Появление электричества глобально повлияло на бизнес. Точно так же происходит и сейчас. Если продолжить эту электрическую метафору, то GiniMachine, на наш взгляд, — это что-то вроде автономного генератора, который не требует обслуживания. Не нужно знать, как он работает, обслуживать его не требуется. А энергия на благо бизнеса поступает.

Комментарии

Войдите, чтобы оставить комментарий

Платный контент

«Про бизнес» — ресурс для всех, кто интересуется бизнесом, сообщество предпринимателей и площадка для его полезного общения.

0062780