Online Optimizer
Фреймворк онлайн-персонализации предложений для финтех: процентных ставок и кредитных лимитов, категорий кешбека и страховых тарифов. В режиме реального времени оптимизирует индивидуальные параметры офферов путем оценки спроса, риска, LTV, учитывая требования регуляторов и бизнес-стратегию
Проблемы
Неповоротливые модели ценообразования
Обновление модели процентных ставок и кредитных лимитов заняло месяц? А пилот показал, что за время разработки модель стала неактуальной?
Экспертиза и человеческие ресурсы
Не хватает экспертизы, чтобы перейти от классического Risk-Based Pricing к адаптивному Value-Based Pricing? Бэклог команды DS переполнен?
Убыточная рандомизация ставок и лимитов
Затраты на A/B-тесты не окупаются экономическим эффектом? Беспорядочные пилоты не успевают за изменениями на рынке?
Непрозрачная связь стратегии и прибыли
Что будет с объемом выдач кредитов и уровнем риска в портфеле после изменения процентный ставки на 0,5%?
Регуляторные ограничения Центробанка
Отсутствует алгоритм персонализации процентных ставок и лимитов с учетом ПСК, ПДН, МПЛ?
Задачи и решения
Онлайн-ценообразование для кредитов наличными, POS-кредитов и кредитных карт
Пакетная персонализация предодобренных кредитных предложений
Преимущества
Адаптация стратегии в условиях нестационарности
Автоматический учет изменений (ключевая ставка, действия конкурентов, макроэкономика) без пауз на перестроение моделей в оффлайн
Максимизация портфельной прибыли
Больше чем LTV-оптимизация отдельных офферов: максимизация прибыли совокупного портфеля с учётом глобальных ограничений и взаимовлияния продуктов
Дешевая рандомизация
Адаптивная рандомизация параметров предложений, находящая оптимум между уточнением кривой эластичности и ее монетизацией
Встроенный комплаенс
Оптимизация с учетом ограничений ЦБ на отдельные договоры и кредитный портфель (ПСК, ПДН, МПЛ, постановления №590-П)
Значимый финансовый эффект
Рост прибыли портфеля кредитов на 10..25% за счет персонализации кредитных офферов (на основе завершенных проектов)
Производительность и быстрое развертывание
Оптимизация в реальном времени. Горизонтальное масштабирование и простая интеграция с существующей ИТ-инфраструктурой через API
Ключевые метрики
Прибыль кредитного портфеля
Автоматизация учета ограничений ЦБ
Сокращение расходов на рандомизацию
Адаптация к рынку в реальном времени
Упрощенная схема работы
Подробности
Exploration vs. Exploitation в банковском деле: Как перестать терять прибыль и начать управлять ставками в реальном времени
Вступление: знакомая проблема
Представьте: утро понедельника. Вы смотрите на отчеты по кредитному портфелю за прошлую неделю. Конверсия в выдачу снова просела. Отдел маркетинга привел лиды, но клиенты уходят к конкурентам. В чем дело? Наши ставки уже не в рынке? Или лимиты слишком жесткие?
Вы даете задание аналитикам — «посчитать и принести варианты». Через две недели они приносят отчет: если снизить ставку на 1%, конверсия вырастет на 5%, но из-за PD прибыль с договора упадет на 7%. А если повысить — наоборот. Что выбрать? А пока вы решали, ЦБ снова изменил ключевую ставку, и все расчеты можно выбрасывать.
Эта головная боль знакома каждому, кто управляет кредитными продуктами. Мы действуем в условиях постоянного стресса, давления акционеров и неопределенности, пытаясь принять решение, которое с вероятностью 0.95 является необоснованным.
Решение: переход к онлайн-оптимизации
А что, если бы у вас был инструмент, который делает эту работу за вас? 24/7. Который не предлагает фиксированные процентные ставки, а постоянно ищет точку максимальной прибыли для каждого клиентского сегмента, как опытный трейдер на бирже.
Именно для этого мы в «Дайгер» разработали Online Optimizer.
Это не просто еще одна скоринговая модель. Это фреймворк, который легко интегрируется с вашей СПР и в режиме реального времени отвечает на главный вопрос: «Какое предложение сделать этому конкретному клиенту прямо сейчас, чтобы максимизировать прибыль всего портфеля?»
Ключевая идея: Умнее, чем A/B-тест
Все мы проводим тесты, чтобы найти лучшие условия. Но классический A/B-тест похож на поиск иголки в стоге сена с завязанными глазами. Вы теряете деньги на избыточной рандомизации параметров.
Online Optimizer использует более умный подход, автоматически управляя балансом между исследованием (exploration) новых гипотез и эксплуатацией (exploitation) уже проверенных, прибыльных стратегий. Система сама минимизирует затраты на «прощупывание» рынка, быстро обнаруживая и используя самые выгодные варианты.
Как это работает «под капотом»?
Процесс принятия решения состоит из четырех логических шагов, которые система проходит за миллисекунды для каждого запроса.
Заключение: От реактивного управления к проактивному
Хватит реагировать на изменения рынка постфактум. С Online Optimizer вы можете управлять прибыльностью проактивно, опережая конкурентов и адаптируясь к новым реалиям «на лету».
Пайплайн проекта
У вас похожая проблема? Готовы провести демо, и наглядно продемонстрировать эффективность продукта.
Terminal loading...