Big Data решения на основе общедоступных данных

Декабрь 2015 Гинжук Максим, CEO

Компания Double Data

Сбор данных из соц сетей по 2 млрд. аккаунтам и обновление раз в месяц

1

Технология поиска в социальных сетях находит 60% россиян с 99.8% точностью за 50 мс

2

Клиенты – более 50% топ-50 Банков 3

3 года непрерывных инвестиций в качество технологий поиска, машинного обучения и тесты на миллионных выборках

Соответствие законодательству РФ (ФЗ-152, ФЗ-149): используются только общедоступные данные, которые можно обрабатывать без согласия субъекта

Источники данных:

Партнеры – крупнейшие БКИ в РФ 4

First name: Илья Last name: Кузнецов Birth Date: 1983.8.26 City: Магнитогорск 99.8%

Социальные сети используют 60+% россиян 18+ во всех регионах страны*

* Чеченская респ.: 32% Карачаево-Черкесская респ.: 34%

* Москва: 65% Санкт-Петербург: 66%

* По результатам совместного исследования НБКИ и Double Data: https://www.vedomosti.ru/finance/blogs/2015/10/02/611222-sotsseti-uslugu-bankam-kreditoram и http://www.nbki.ru/company/news/?id=11730

Использование социальных сетей в зависимости от ….

59%

62% 63%

64% 65%

67%

54%

56%

58%

60%

62%

64%

66%

68%

Менее 20 тыс

20 - 100 тыс

100 - 500 тыс

500 тыс - 1 млн

Более 1 млн

Москва и СПб

Типа населённого пункта 80%

75%

61%

46%

32%

0%

10%

20%

30%

40%

50%

60%

70%

80%

90%

18-24 года 25-34 года 35-44 года 45-54 года 55-64 года

Возраста заёмщика

0%

10%

20%

30%

40%

50%

60%

70%

80%

18-24 года 25-34 года 35-44 года 45-54 года 55-64 года

Вконтакте Одноклассники Мой Мир Facebook

Соц. сети и возраста

53% 60% 59%

63% 68%

58% 62% 57% 60%

67%

00%

10%

20%

30%

40%

50%

60%

70%

80%

Хорошие заемщики

Плохие заемщики

Банковского продукта и наличия просрочки

Social attributes – данные для скоринга

Social attributes – данные для скоринга

Группа переменных Описание Gini

Основные анкетные данные Места учебы, работы, мировоззрение, отношение к алкоголю, курению, etc. 5 - 8 %

Статистическая информация Дата регистрации, частота входов, количество друзей, подписок, фотографий, постов, etc. 18 - 24 %

Настройки приватности Возможность просматривать данные из аккаунта, читать и оставлять сообщения на стене, etc. 8 - 12 %

Мобильные платформы Информация о том, как часто и с каких мобильных платформ владелец заходит в аккаунт 9 - 10 %

Профиль интересов Сводная информация о тематиках групп или пабликов, на которые подписан владелец аккаунта 7 - 11 %

Переменные по окружению Статистические показатели, рассчитанные по списку аккаунтов-друзей рассматриваемого аккаунта 14 - 16 %

Основные группы переменных Social Attributes

Результаты Сбербанка тестирования Social Attributes

Результаты поиска:

200 интерпретируемых переменных из соц. сетей

Сбербанк с Double Data

Hit rate 54.5%

Ошибка поиска (найден не тот аккаунт)

0.1%

Результаты включения в риск модели:

Fraud default model

Social default model

Stand alone модель на данных из соц сетей

50.0% 42.3%

Прирост Gini скор модели Сбербанка

+ 7.5% (с 56.5 до 64

Gini)

+ 1.9% (с 57.6 до 59.5

Gini)

Выявление внутреннего организованного мошенничества и коррупции

Выявление внутреннего организованного мошенничества и коррупции

Открытые данные по злостным неплательщикам алиментов в розыске по уголовным статьям

40% преступников в розыске можно найти в социальных сетях. Пример 1

Данные для поиска с сайта ФССП России:

Результат поиска информации

40% преступников в розыске можно найти в социальных сетях. Пример 1

Данные для поиска с сайта ФССП России:

Результат поиска информации

40% преступников в розыске можно найти в социальных сетях. Пример 2

40% преступников в розыске можно найти в социальных сетях. Пример 2

40% преступников в розыске можно найти в социальных сетях. Пример 2

Возможности применения открытых данных и Big Data технологий огромны как в коммерческом секторе, так и в гос структурах и компаниях

Банки Страховые Ритейл E-commerce

GINZHUK MAXIM, FOUNDER & CEO MOB. TEL: +7 (916) 770 01 68

E-MAIL: MGINZHUK@DOUBLEDATA.RU

www.doubledata.ru

18