oneFactor (входит в «ИКС Холдинг») разработал решение для оптимизации банковских стоп-факторов на основе собственной платформы SmartMachine для конфиденциального совместного машинного обучения на глобальном клиентском графе и быстрого создания максимально точных сервисов. Платформа автоматически выявляет ошибки в решениях банков еще на этапе рассмотрения кредитной заявки. По итогам тестов, рекомендации, полученные с помощью SmartMachine, позволили признать около 20% отказов банков ошибочными. Платформу уже начали использовать банки-лидеры розничного кредитования.
Многие банки принимают решения с применением стоп-факторов, например, такими как, слишком молодой или наоборот пожилой возраст заявителя, факт прописки в неблагополучном по мнению банка регионе, наличие просроченной задолженности в прошлом, отсутствие кредитной истории, наличие микрозаймов и т.д. Используя набор стоп-факторов, банки отсекают от кредитования не только большие сегменты клиентов с высоким уровнем потенциальной просрочки, но и добросовестных заемщиков.
Использование платформы позволяет увеличить долю положительных решений на 24% без пересмотра приемлемого для банков уровня риска. Например, в сегменте клиентов без кредитной истории, платформа выделяет порядка 22% благонадежных заемщиков среди тех, кто получает сегодня отказ. Из числа клиентов, которые имели ранее просрочку по другим кредитам, 26% заемщиков можно выдать кредит с минимальным риском.
Особенностью платформы SmartMachine является постоянное дообучение алгоритмов на основе банковских данных (фактов одобрений и отказов, просрочек по выданному кредиту), а также исключение предвзятости банковского искусственного интеллекта за счет дополнительных внешних поведенческих данных без использования дискриминирующих факторов, таких как, пол, возраст, место работы и проживания, факты использования микрозаймов и пр. Запатентованная технология oneFactor позволяет обучать модели и алгоритмы для принятия решений на кросс-индустриальных данных в защищенной области памяти устройств в периметре владельцев данных, обеспечивая конфиденциальность и сохранность данных.
Проблема предвзятости искусственного интеллекта, выраженная в частности, в отказе в кредитовании отдельным сегментам населения на основании атрибутов, которые даны человеку от рождения и на которые человек не может влиять, такие как пол, возраст, место рождения, национальность и прочие, мало изучена в нашей стране. В Европе, например, для решения этой проблемы существуют отдельные нормативные акты. Мы же своим опытом показываем, что компании, которые исключают из своих систем искусственного интеллекта элементы предвзятости, получают конкурентное преимущество, и получают экстра прибыль. В итоге остальные участники рынка вынуждены к ним подтягиваться. В итоге системы искусственного интеллекта в нашей стране избавляются от предвзятости и вся система движется к балансу без каких-либо законодательных ограничений.
Роман Постников, генеральный директор oneFactor, руководитель Технологического комитета Ассоциации больших данных в России
Использование технологий secure multi-party computation и Intel SGX позволяет платформе SmartMachine обрабатывать полностью зашифрованные данные в апаратно-защищенной среде. Технология предоставляет возможность конфиденциально объединять данные разных компаний и индустрий в едином вычислительном облаке, а затем использовать их в рекомендательных сервисах на базе искусственного интеллекта. Особенностью платформы является высокий уровень защиты исходных данных от компрометации на аппаратном уровне, поскольку их «видит» только алгоритм машинного обучения. К данным нет доступа даже у администраторов системы или поставщика облачных сервисов, что подтверждено независимым аудитом с участием компаний, подключивших свои данные к платформе. Изоляция данных в анклаве SGX обеспечивает дополнительную защиту от несанкционированного внешнего или внутреннего доступа. oneFactor - первая компания, которая реализовала коммерческое применение технологии secure multi-party computation для обучения алгоритмов в решении для финансового сектора в России, и запатентовала его еще в 2019 году. На данный момент к платформе уже подключен ряд крупнейших по объему розничного кредитования российских банков.
