

- Сумма: до 30000 руб
- Период: до 21 дня
- Ставка: от 0 % в день
- Рассмотрение: от 5 мин.
- Возраст: с 18 лет
- КИ: только хорошая
-
Способы выдачи:


- Сумма: до 10000 руб
- Период: до 30 дней
- Ставка: от 0 % в день
- Рассмотрение: от 5 мин.
- Возраст: с 18 лет
- КИ: с плохой КИ
-
Способы выдачи:


- Сумма: до 30000 руб
- Период: до 30 дней
- Ставка: от 0.63 % в день
- Рассмотрение: от 5 мин.
- Возраст: с 18 лет
- КИ: с плохой КИ
-
Способы выдачи:


- Сумма: до 10000 руб
- Период: до 30 дней
- Ставка: от 2.17 % в день
- Рассмотрение: от 5 мин.
- Возраст: с 21 лет
- КИ: с плохой КИ
-
Способы выдачи:


- Сумма: до 6000 руб
- Период: до 30 дней
- Ставка: от 1 % в день
- Рассмотрение: от 5 мин.
- Возраст: с 18 лет
- КИ: с плохой КИ
-
Способы выдачи:


- Сумма: до 15000 руб
- Период: до 30 дней
- Ставка: от 1.2 % в день
- Рассмотрение: от 5 мин.
- Возраст: с 20 лет
- КИ: с плохой КИ
-
Способы выдачи:


- Сумма: до 10000 руб
- Период: до 30 дней
- Ставка: от 0 % в день
- Рассмотрение: от 30 мин.
- Возраст: с 20 лет
- КИ: только хорошая
-
Способы выдачи:

- Сумма: до 15000 руб
- Период: до 30 дней
- Ставка: от 0 % в день
- Рассмотрение: от 5 мин.
- Возраст: с 20 лет
- КИ: только хорошая
-
Способы выдачи:

- Сумма: до 9000 руб
- Период: до 30 дней
- Ставка: от 1.9 % в день
- Рассмотрение: от 5 мин.
- Возраст: с 18 лет
- КИ: с плохой КИ
-
Способы выдачи:

- Сумма: до 30000 руб
- Период: до 21 дня
- Ставка: от 2.23 % в день
- Рассмотрение: от 5 мин.
- Возраст: с 18 лет
- КИ: с плохой КИ
-
Способы выдачи:
Команда онлайн-сервиса мгновенной финансовой помощи Platiza.ru непрерывно отслеживает российские и мировые тренды развития скоринга и применяет их на практике, внедряя современные технологии и улучшая сервис. Ведущие специалисты компании посетили 1-й финансовый форум о нейросетях, искусственном интеллекте и машинном обучении FinMachine, который недавно состоялся в Москве.
На нём эсперты и представители банков обсудили то, как на сегодняшний день Machine Learning меняет мир и бизнес, как применить искусственный интеллект в банках, МФО и других финансовых организациях при управлении рисками, скоринге и андеррайтинге, как внедрить его в CRM-системы и многое другое.
Основные тренды сейчас – это усиление влияния машинного обучения в антифрод-системах, внедрение принципов искусственного интеллекта, распространение чат-ботов и повышение эффективности компаний за счет умной автоматизации. Участники рынка движутся в сторону применения более сложных алгоритмов, а алгоритмы машинного обучения теперь появляются не только в скоринге, но и в CRM-системах, что даёт более эффективный поток качественной обработки заявок.
«На форуме мы отметили, что наши разработки в области скоринга не уступают таким монстрам рынка, как Сбербанк. Нейронные сети и машинное обучение наша команда активно использует около двух лет, поэтому процент одобрения заявок на займы у нас один из самых высоких при сохранении низкого уровня просрока. Мы с гордостью заявляем, что самые современные технологии стоят на службе нашего сервиса и позволяют предлагать нашим клиентам уникальные кредитные продукты», – прокомментировала Арина Беликина, директор по рискам Platiza.