Избранное трейдера VASILYEV
📌 Новый продукт представляет собой возобновляемый кредитный лимит на сумму до 50 тысяч рублей. Объем траншей в рамках «Лимит+» за январь-март составил 5,3 млрд рублей или 47% всех выдач компании за квартал (общий объем выдач — 11,2 млрд рублей). С 1 апреля 2026 года Займер значительно сократил выдачу PDL, сосредоточившись на продукте «Лимит+».
💬 «Запуск “Лимит+” — это логичный шаг в развитии продуктовой линейки Займера и адаптации бизнеса к новым требованиям рынка. Новый продукт позволяет нам выстраивать более долгосрочные отношения с клиентом и снижать операционные и регуляторные издержки при оценке заемщика и заключении договора. Это делает процесс получения средств быстрее и удобнее для клиента. Мы видим высокий спрос на “Лимит+”: он сразу стал самым популярным продуктом нашей компании, поскольку объединяет функциональность краткосрочных и среднесрочных продуктов», — отмечает Роман Макаров, генеральный директор Займера.
Мы часто говорим, что наш сервис — высокотехнологичный, и это не пустые слова. Ранее мы уже рассказывали, как в Займере работают скоринг и антифрод, а также где используем машинное обучение.
Сегодня расскажем о том, как ИИ помогает нам в автоматизации и повышении эффективности процессов.
🔎 ИИ в риск-модуле
Риск-модуль — это сердце сервиса Займера. Именно он проводит оценку клиента и решает, одобрить или отклонить заявку, а также подбирает оптимальную для заемщика сумму.
Для этого риск-модуль задействует методы машинного обучения и ИИ, в частности нейронные сети, самообучающиеся модели и модели с автоматическим подбором параметров. На основе огромного объема накопленных данных о клиентах за все время работы компании мы с высокой точностью предсказываем поведение абсолютного большинства заемщиков.
💼 ИИ во взыскании
Во взыскании Займер и дочерняя ПКО “Профи” используют специальный collection-скоринг, который позволяет с большой достоверностью прогнозировать как возвратность займа по конкретному клиенту, так и собираемость по всему портфелю. ИИ помогает анализировать массив ретро-данных по целому ряду переменных, в частности, средний чек, глубину просрочки или вероятность выплаты долга, а также рассчитывать скоринговый балл.

— Возможностями?