Tai, kad tokie dalykai nėra naujiena. Nematau jokio ponzi vien dėl to, kad tokią programą paleido. Kiti irgi taiko. Pvz tas pats Revolut duoda po 5 EUR už atvestą naują klientą.

Viskas auga sparčiai, bet vis tiek reikia pritraukimo programų??? Ir ne pigių, turiu pastebėti. Logiška a ne

Proletariate, koks jusu reikalas kaip ir ka daro PK?
Tie kas investuoja, jiems nesvarbu.
O verkiantieji, jei nepatinka, neinvestuokite...

PK kabo pasiulymas K993506253 C 20% daug dienų ir vis dar nesufinansuotas. Finansuojasi tik pačio PK pagalba. Ar reitingavimo machine learning supras, kad tokia investicija investuotojui yra neidomi?
Kad investicija tam pačiam kreditui būtų idomi, turėtų būti pvz A 16% arba pvz C 30%. Kuriuo keliu eis machine learningas, kad suteiktas reitingas būtų idomus ir investuotojui.

Tai į tokius kreditus kaip K993506253 C 20% tik naujokai investuoja.
Jei PK netemptų tokių kreditų už ausų, tai jie ir nesusifinansuotu. Tada ir nemokų statistika ženkliai pagerėtų.
Kas netingit pasižiūrėkit - yra vieno fizinio asmens dvi rezervuotos investicijos 425,12 ir 74,88 eur. Praktiškai galiu garantuoti, kad šis asmuo su PK susijęs. Šios dvi investicijos padeda perlipti 50 % kredito finansavimą. Tada pats PK jau gali investuoti.

Ačiū už komentarą.
tikrai suvokiame ką darome, ir šiam reitingo skaičiavimui skyrėme daug laiko ir testų. Testus sukome du su pusę mėnesio, kad tikrai įsitikinti, kad dirbtinio intelekto pagrindu sukurtas ir besimokantis algoritmas geriau paskaičiuos besikreipiančio kliento nemokumo riziką. Tik po visų testų ir pasitikrinimo, kad tai tikrai veikia, padarėme atnaujinimą ir pilną perėjimą prie šio naujo kreditingumo vertinimo modelio.
Trumpai apie naują modelį:
Naudojamų kintamųjų skaičius, kitaip nei tradiciniuose modeliuose nėra ribojamas, nes nesukuria papildomo "rankinio" darbo. Šiuo metu modelis naudoja 33 kintamuosius, bet šis skaičius gali būti lengvai padidintas ar sumažintas.
Pagrindinė visų tokių modelių (kredito rizikos) savybė - kaip tiksliai modelis sudėlioja klientus pagal riziką - didėjimo ar mažėjimo eile. Jei toks rangavimas atliekamas tiksliai - kiekvieno kredito reitingo faktiniai rezultatai reikšmingai skirsis tarpusavyje (paprastai klientai į reitingo grupes skirstomi taip, kad nemokų tikimybė skirtųsi ne mažiau nei 2 kartus). Modelio "stiprumą" paprastai matuoja rodiklis "area under curve" (arba AUC), kuris dabartinio modelio yra 0,87. Šis rodiklis gali svyruoti nuo 0 iki 1. Taip pat šis rodiklis turėtų didėti modelį papildant naujais duomenimis. Skaičiukai prie reitingo, nebetenka prasmės ir nebus atvaizduojami. Reitingo raidė parodo nemokų tikimybę per vienus metus ir čia yra paskelbtos jų ribos remiantis praeities duomenimis: straipsnis

Mes dirbtinai nelaikysime padidintų palūkanų, palūkanas nustato rinka, t.y. Jūs.Jei dirbtinai laikytume aukštas palūkanas Jūsų išduotus kreditus refinansuotų bankai ir kitos įstaigos, ir platfromoje sumažėtų klientų iki minimumo. Atnaujintas reitingavimas, tikėtina, uždirbs panašią grąžą ir prie mažesnių palūkanų, nes geriau atrinks paskolų gavėjus. Tai kažkiek atsvers palūkanų mažėjimą, jei tokią tendenciją pamatysime (kol kas aš dar to nepastebiu).

Investuotojų pritraukimas platformoje turi savo biudžeto išlaidų eilutę. Paskolų klubas nors ir pavėluotai (lyginant su kitomis platfromomis) bet pagaliau išleido pilnai automatizuotą rekomendacijų draugui programą. Manome, kad šios programos pagalba Paskolų klubas su mažiau išlaidų pasieks geresnį investuotojų pritraukimo rezultatą, nes apimtis norime auginti ir toliau didinat investuotojų skaičių dar mažiausiai 3 kartus, iki 25K vnt. Tam reikia geros ir šiuolaikinės rekomendacijų programos, kuri jau matome , kad tikrai veikia. Taigi, tai leis mums sumažinti sąnaudas, ir perskirstyti reklaminius kanalus, permetant dalį išlaidų nuo media kanalų mokant tiesiogiai savo klientams - investuotojams, t.y. Jums. Taigi, vietoje to, kad leistume reklamines lėšas kažkokiam media kanalui, siūlome jas pasiimti Jums už rekmendacijų darbą. Jei investuotojų skaičiaus augimas bus per spartus, programą pasiliekame teisę sustabdyti, bet tikiuosi tai bus negreit. Beje, kas skaitėte knygą apie Paypal sėkmę, tai jiems analogiška programa buvo lūžis klientų pritraukimo veikloje ir buvo raktinis elementas kelyje į sėkmę.
Teisingai kai kurie pastebite, kad tai tampa įprastu klientų auginimo būdu platformoms ir kitiems panašiems elektroniniams verslams. Keista, kad tai sukėlė kažkokių įtarimų, bet tampa jau įprasta, kad kiekvienas atnaujinimas ar naujovė čia sutinkama labai įtariai

aš manyčiau atvirkščiai - statistika rodo, kad mažesnių palūkanų (to pačio reitingo paskolų) default rate yra mažesnis nei didesnių palūkanų, nes tie, kurie nenori mokėti didesnių palūkanų yra paprasčiausiai racionalesni ir neveltui nesiūlo didelių palūkanų, nes a) ruošiasi grąžinti; b) pasilygina su kitais vartojimo kreditų teikėjais. Todėl ne visada uždirbsite daugiau investuodami į to pačio reitingo aukštesnes palūkanas. PK stengiasi sufinansuoti visas paskolas biržoje, nes jei ji įkeliama tai reiškia atitinka PK ir investuotojų norimą uždirbti grąžą ir riziką. Visgi, investuotojams paliekama teisė rinktis paskolas ir pagal norimų palūkanų dydį.

Kur galima matyti nemoku statistika reitingams pagal palukanu dydi?

Svecias845713

Kam tau matyti? Nuo to jokios pridėtines vertės tau, dar neinvestavusiam, nesudaro ir nesuteikia.
Dar banke, dedamas indelį, pareikalauk, kad jie savo nemokiu kreditu istorijas pateiktu gi tu "investuoji' palikdamas indeli bankui

PK. 2019.10.09 8:00 biržoje 7 (setynios) paskolos. Ar ne per daug gudrus tapo dirbtinis intelektas? Ką darysite? Išjungsite ar liepsite pro pirštus žiūrėti į besiskolinančių duomenis? Gal intelektas Jus išjungs? Kaip ir nieko naujo: Terminatorius, Sakalo akis ir dar daugybė pvz.
Manau visos problemos kyla iš to, kad PK daro kažkokią baisią paslaptį iš reitingų skaičiavimo metodikos, tuo pačiu pasilieka sau neribotas galimybes manipuliacijoms.

PK. 2019.10.09 9:16 biržoje 6 (ŠEŠIOS) paskolos. Skubėkite investuoti tuoj baigsis.

Gal galėtumėte atskleist tris paskutinius? Ir kokią jie daro įtaką reitingui, ypač kai yra tik trys reitingo lygiai.

33 kintamieji? Ir nebuvo overfitting?
Kiek prastėja rezultatai paleidus modelį su nematytais duomenimis?

Iš klausimų panašu, kad kaip veikia naujas reitingo modelis kolkas sunku suprasti. Bandysime paaiškinti planuojamame seminare.
Dėl paskolų biržoje sumažėjimo, taip, tai faktas , kad sumažėjo dėl:
a) naujas reitingavimo modelis atmeta rizikingiausius klientus, kurių ankstesnis modelis neatmesdavo, todėl biržoje dėl to turėjo sumažėti ape 5-10% paraiškų;
b) suaktyvėjo rinkos dalyvių marketingos kompanijos, mes dabar prisitaikome ir keičiame reklamines priemones/kanalus
c)paskolos gavėjų aktyvumas šiuo metu mažas, nes back-to school laikotrpis baigėsi, o prieškalėdinis dar nerpasidėjo
Tikiuosi, kad paraiškų skaičus greitu metu pradės stipriai kilti pagrinde dėl pokyčių marketinge

Panašu kad tai jau ir vyksta. Biržoje TRYS paskolos. Ar nebūsit įsišovę sau į koją su dirbtiniu intelektu. Dirbtinis intelektas - skamba išdidžiai.
Ar negalėtumėt dirbtiniam intelektui, na kad ir paprastam intelektui, liepti sutvarkyti Sąskaitos apžvalgoje filtravimą, nes dabar tai visiška nesamonė.

kur nesąmonė dėl filtravimo sąskaitos apžvalgoje ? Galima konkrečiau ?
Naujas reitingavimo modelis paremtas dirbtinio intelekto besimokančiu algoritmu geriau atrenka paskolos agvėjus atfiltruodamas daugiau tų, kurie rzikingesni. Dėl to kažkiek irgi sumažėjo paraiškų, bet toks ir buvo planas. Darome marketingo veiksmus , kad kreditų biržoje padaugėtų. Jei mums pavyks pripildyti biržą su nauju reitingavimu , tikėtina Jūsų grąža išaugs jei palūkanos nenukris arba nukris neženkliai.
Reagovome į kritiką, kad C reitingas per rizikingas, t.y. nemokumo rizika Jums atrodė per didelė.

Iš atsakymų taip pat panašu, kad ir patys nelabai suprantate kaip naujas dirbtinio intelekto reitingo modelis veikia.
Biržoje DVI paskolos. Ar nebus kaip Google (berods) kai du dirbiniai intelektai pradėjo bendrauti žmonėms nesuprantamais garsais ir teko juos išjungti. Dėl viso pikto. Ar bent pasilikote tokią galimybę?

Pabandykite ir mums papasakokite kaip pvz. išfiltruoti visus sąskaitos papildymus per visą laikotarpį.

tai gal kaip tik labai gerai veikia ir atskiria tuos 10% paskolų ir buvusių rinkoje, kurios nedefaultins. O jei rimtai, esu tikras, kad yra kažkoks slideris ribinis rizikos kūrį pastumdami jie gali nesunkiai patys kiekį padidinti/pamažinti. Joks verslas tokios rizikos neprisiimtų atmesti visų klientų, ypač kai ne iš kokybės uždirba