Сбербанк запустил систему анализа фотоизображений при выдаче кредитов

Сбербанк России начал использовать при выдаче кредитов систему анализа фотоизображений, которая позволяет выявлять подлоги и подделки документов при подаче заявки на кредит, сообщило в понедельник агентство «Прайм» со ссылкой на пресс-релиз крупнейшего российского банка.

Введенная в эксплуатацию система распознавания лиц позволяет обнаруживать попытки использования мошенниками настоящих документов добросовестных клиентов Сбербанка. Новая система стала элементом «Кредитной фабрики» Сбербанка и интегрирована с базами данных банка, в которых содержатся более 20 млн наборов документов и фотографий заемщиков.

«Новая система представляет собой рациональный, экономный и действенный инструмент предотвращения мошенничества», — приводятся в пресс-релизе слова зампреда правления Сбербанка Вадима Кулика. Банкир отметил, что в строй введена первая в российской финансовой индустрии система столь высокого класса.

По словам Кулика, в будущем Сбербанк хотел бы разработать и использовать модель, способную предсказать платежную дисциплину заемщика по его фотографии. То, что машина способна хорошо различать лица уже известно, сообщил зампреда правления Сбербанка. Осталось выяснить, имеют ли отношение к платежной дисциплине все эти точки, по которым происходит распознавание лица. «Пока мы просто пытаемся найти, существует ли связь», — говорил В.Кулик.

«Кредитной фабрикой» Сбербанка называют процесс кредитования, основанный на централизованной обработке и сопровождении кредитных продуктов. Через нее в настоящее время Сбербанк выдает потребительские, жилищные, автокредиты, кредитные карты, а также продукты для микробизнеса «Доверие», «Экспресс-Авто», «Экспресс-Актив». Каждый день «Кредитная фабрика» обрабатывает более 40 000 кредитных заявок.

В октябре 2013 года Кулик сообщил о большом количестве случаев мошенничества при получении потребительских кредитов — их брали по похищенному паспорту лицами, загримированные под фотографию в паспорте. Банк разработал определенные метрики по распознаванию лица. Оказалось, что созданная система очень хорошо работает, даже когда человек загримирован, подчеркнул Кулик.