20 Jan 16:27 avatar

Внедрение XFiles 2004 в процесс заключения договоров кредитования

Автор: Роман В.Ромачев (генеральный директор ООО «Р-Техно», директор интернет-проекта «Технологии разведки для бизнеса»)

Компания «Р-Техно» внедрила систему XFiles 2004 в деятельность менеджеров по выдаче кредитов юридическим лицам. Задача новой системы состоит в выдаче рекомендаций о выдаче нового кредита клиентам на основании данных об их бизнесе и опыте компании в виде истории похожих прецедентов. Сложность состоит в том, чтобы программа правильно определила похожие прецеденты по их описанию на естественном русском языке.

Для решения этой задачи была разработаны два типа досье: на клиента и на кредит. Досье на кредит включает такие группы полей: история кредитов клиента в компании, условия получения кредита, структура кредита, регламент его возврата, санкции, результаты работы с клиентом по кредиту, рекомендации по будущим договорам с клиентом. Досье на клиента включает следующие группы полей: учетные данные клиента, описание бизнеса, структура руководства компании, отзывы других кредитных организаций о клиенте и другие. Каждое поле досье имеет свой вес, определяющий его значимость при описании профиля клиента. Была построена модель определения похожих прецедентов и компонент выработки рекомендации о выдаче кредита.

Реализация системы
Для автоматически заполняемых полей были настроены уже существующие, а также были созданы новые программы-агенты. Из сообщений СМИ и Интернета автоматически выделялись новые факты об имущественной активности клиента (приобретения, продажи и др.), об изменении личного состояния руководства клиента, фактической структуре бизнеса. Из различных учетных баз данных в досье накапливалась информация о структуре компании, динамике ее финансового состояния и другая. Эксперты участвовали в заполнении полей, относящихся к принятым решениям, и обобщали автоматически накопленную информацию. Для сборки объективного досье на клиента использовались факты, накопленные в разных узлах распределенной системы офисов нашей компании.

XFiles 2004 представляет систему из взаимодействующих WEB сервисов. Архитектура программного комплекса одного узла распределенной системы представлена на рисунке.

XFiles

Рисунок 1


Сценарий работы процесса автоматического выделения фактов из текста выглядит следующим образом. Агент запуска задач определяет задачу, готовую к выполнению. По настройкам задачи определяется, какой лингвистический модуль необходимо запустить и какие источники документов обрабатывать. Каждый объект имеет следующие параметры для работы лингвистического модуля и источника документов:
  • Контекстный фильтр — фильтр на языке запросов источника документов, позволяющий ограничить запрос на документы теми, которые содержат информацию, об этом объекте;
  • Лингвистическое правило — правило на языке лингвистического модуля, по которому сервис выделяет объект в тексте;
Каждый атрибут имеет следующие параметры для работы лингвистического модуля и источника документов:
  • Контекстный фильтр — фильтр на языке запросов источника документов, позволяющий ограничить запрос на документы теми, которые содержат значения для этого атрибута.
  • Лингвистическое правило — правило на языке лингвистического модуля, по которому сервис выделяет факт в тексте.
  • Стоп-значения — это те факты, которые игнорируются и не вводятся в базу данных.
Логика выработки рекомендаций следующая
Для нового клиента сначала определяются наиболее похожие структурированные и полнотекстовые описания полей досье контракта, затем, на основании аналитической модели, система определяет группу клиентов с досье, похожими на досье исследуемого клиента. Затем по контрактам, заключенным наиболее похожими клиентами, определяются типичные условия успешно завершенных контрактов. Эти параметры контракта выводятся в качестве рекомендаций системы. Для клиента, по контрактам которого есть историческая информация, используется вторая модель, которая, на основании истории работы с клиентом, определяет риски контракта, которые также выводятся в качестве рекомендаций. Следующая модель определяет наличие у клиента деловых связей с ненадежными партнерами, эта информация также выводится в рекомендациях системы.

В заключение хотелось бы отметить, что система позволила структурировать описания поля наших клиентов, которое находилось «в головах» менеджеров и разрозненных документах. За прошедшее с начала эксплуатации время система «наблюдает» уже более чем за тысячью наших клиентов, объединяя знания менеджеров, информацию из масс-медиа и других источников. По нашим оценкам, произошло существенное уменьшение рисков компании при заключении контрактов. Мы уверены в дальнейшем повышении качества принимаемых решений.

P.S.: По всем вопросам обращайтесь в компанию «Р-Техно»

0 комментариев

Только зарегистрированные и авторизованные пользователи могут оставлять комментарии.