Всем нравится покупать и тратить деньги на дорогие вещи, но никому не нравится платить за них сразу. Все считают, что было бы слишком выгодно, если бы оплату пришлось произвести позже. Такие ситуации обычно видны в конце месяца. Как следует из названия, LazyPay — это приложение, которое предоставляет вам кредит, позволяет совершать платежи в течение 15-дневного цикла и отображает 3-дневный срок платежа. Люди буквально становятся все более и более ленивыми, и популярность этого способа оплаты определенно растет.

LazyPay — это передовой платежный сервис, который был создан, чтобы предложить простой, быстрый, удобный и надежный способ оплаты наших повседневных покупок. Пользователи LazyPay имеют доступ к специальному кредитному лимиту до 1 000 000 индийских рупий. Это ваша заслуга, поэтому вы можете делать с ней все, что хотите. Вы можете совершать покупки в Интернете на более чем 25 000 платформах и веб-сайтах. Через LazyPay пользователи могут комбинировать все транзакции LazyPay и совершать консолидированные платежи. Он предлагает широкий спектр продуктов, в том числе «Купи сейчас, заплати позже», потребительские кредиты, бесплатные EMI, предоплаченные карты LazyPay Visa, UPI и сканирование и оплата. Все эти элементы зависят только от одной переменной: КРЕДИТНЫЙ ЛИМИТ.

Пользователи могут покупать вещи, используя эту концепцию, и платить за них позже. Существует множество приложений, которые позволяют совершить покупку сегодня, а заплатить позже. Эти приложения постепенно ассимилировались в жизни современной молодежи. Это упрощает транзакции и позволяет произвести полный расчет в конце цикла, который обычно составляет 15 дней. Вам не нужно беспокоиться об ошибках транзакций или обработке возврата при использовании этих приложений. Кроме того, поскольку вам не нужно каждый раз входить в свою учетную запись, это более безопасный способ оплаты, и пользователи находят его простым в использовании. Веб-сайты с оплатой позже теперь являются общей функцией способов оплаты на веб-сайтах продавцов. В Индии постепенно расширяется рынок приложений «купи сейчас, плати потом». Ожидается, что использование смартфонов и расширение интернет-магазинов увеличат число пользователей этих приложений.

Однако по мере развития технологий это также приводит к увеличению числа взломов и мошенничества с такими платформами, поэтому предприятия должны быть чрезвычайно бдительны, поскольку мошенники становятся все более распространенными.

Кредитный лимит
Кредитный лимит — это максимальная сумма кредита, которую финансовое учреждение или другой кредитор предоставляет должнику по определенной кредитной линии. После завершения безбумажного KYC с использованием данных с карты Aadhar, карты PAN и другой фундаментальной информации, связанной с пользователем, платформа предоставляет пользователям кредит.

В дополнение к этим проверкам, он также может рассчитать вашу вероятность погашения кредита, принимая во внимание ваш кредитный рейтинг, пол, возраст, ежемесячный доход, местоположение, предыдущие транзакции, историю погашения, уровень образования и другие кредиты, которые вы имеете с счет. Различные модели машинного обучения могут быть построены с использованием этого типа данных, и они пытаются определить, предоставлять ли клиенту кредитный лимит.

Поведение человека и машинное обучение
Что касается обнаружения рисков, я думаю, что алгоритмы машинного обучения формируют такое же поведение, как и человек. Когда один из наших друзей просит одолжить у нас деньги, мы проверяем, вернул ли он ранее взятые взаймы деньги, сколько дней ему потребовалось, чтобы вернуть деньги, насколько я могу ему доверять и вернет ли он деньги. деньги вовремя. На процесс принятия решений алгоритма машинного обучения влияют те же факторы. Небольшой нюанс, однако, заключается в том, что, хотя мы знаем своих друзей лично, не все клиенты алгоритма ML знают. Чтобы определить, будет ли потребитель платить вовремя или нет, алгоритмы машинного обучения копаются в предыдущих данных о физических лицах. Основываясь на своих выводах, они определяют кредитный лимит клиента и будут ли ему предоставлены кредиты.

Алгоритмы машинного обучения для управления кредитными рисками
Некоторые алгоритмы, которые можно использовать для управления кредитными рисками, следующие:
1. Алгоритмы пакетирования: это метод ансамбля, в котором создается множество деревьев решений, чтобы прийти к выводу. Результаты деревьев решений суммируются, а затем объявляется окончательный результат. Это дает нам возможность получить результат, включающий так много небольших деревьев решений. Различные деревья решений формируются из подмножества набора данных путем начальной агрегации.

2. Алгоритмы повышения: это метод ансамбля, который работает последовательно. Полный набор данных используется для получения прогноза, а затем ошибка добавляется к следующему прогнозу с присвоением различных весов ошибкам. Процесс продолжается до тех пор, пока окончательный результат не будет ожидаться с наименьшей ошибкой. Алгоритм разработан таким образом, что он сильно наказывает большие ошибки, присваивая им большие веса.

3. Искусственные нейронные сети: это математическое представление биологической нейронной сети, предназначенной для управления нелинейными и интерактивными закономерностями между переменными. Он присваивает веса различным функциям, а математические вычисления выполняются для функций, чтобы получить окончательный результат. Он работает по принципу обратного распространения, т. е. подстраивает свои веса в соответствии с ошибками, полученными в результатах. Снова прямое распространение происходит после корректировки весов с помощью обратного распространения, и цикл продолжается до тех пор, пока не будут получены наилучшие результаты от модели.

Наборы данных о дефолте по кредитному риску включают информацию как о кредитополучателях, которые погасят кредит вовремя, так и о кредитополучателях, которые допустили дефолт. Прежде чем создавать модель машинного обучения для набора данных, его необходимо сбалансировать, потому что количество пользователей, которые погашают кредиты, всегда больше, чем пользователей, которые отказались бы от него. Для балансировки данных можно использовать такие методы, как избыточная выборка, недостаточная выборка, SMOTE, Tomek-Links и т. д.

Фильтрация клиентов на платформе
Кредитный лимит для каждого потребителя устанавливается на основе данных о транзакциях, мобильных данных и других переменных с учетом риска, платежеспособности и ожидаемого объема потребления. Lazy Pay создала инфраструктуру с передовыми методами защиты от мошенничества и андеррайтинга, чтобы масштабировать свой продукт. Платформа привлекает тщательно отобранную клиентскую базу, состоящую из ищущих удобства (в отличие от тех, кто ищет кредит), которые являются преданными и ценными клиентами, создавая неотъемлемую основу для снижения рисков. Модели близости и кредита для Lazy Pay построены на методах машинного обучения. Им нужно было расширить потребительскую воронку, чтобы они могли выявлять «странное поведение» и использовать эту информацию для создания систем защиты от мошенничества и недопущения «плохих» потребителей в систему.

Персонализация клиентов
Действия LazyPay зависят от обработки данных. Каждый день платформа получает миллионы сигналов, которые необходимо анализировать, сохранять и интерпретировать, чтобы обеспечить крупномасштабное определение кредита. Чтобы предсказать поведение клиентов, механизм сбора данных платформы собирает как структурированные, так и неструктурированные данные из своей сети. Многочисленные точки соприкосновения пользователей просто выгружают данные в хранилище событий, где они асинхронно анализируются несколькими подсистемами для извлечения соответствующих данных. Используя эти эксклюзивные данные, LazyPay находится в уникальном положении, позволяющем предприятиям напрямую и мгновенно предоставлять индивидуальные вознаграждения соответствующим клиентам.