В октябре Solva получила больше 4 000 заявок на кредиты под залог авто. Когда поток клиентов растет, каждый лишний шаг в оформлении означает потерянное время и упущенную выгоду. Чтобы решить эту проблему, компания проектирует новый сквозной процесс выдачи займов: на первом шаге клиенту будет достаточно ввести только ИИН и номер телефона
Как всего два поля заменяют многостраничную анкету, откуда система берет информацию о машинах, почему масштабные идеи с искусственным интеллектом бракуют еще до написания кода и где в процессе оценки нейросеть уступает человеку, рассказал CEO Solva Павел Кравченко.
Внедрение с фильтром на входе
В Solva искусственный интеллект начинают внедрять не с выбора самой современной языковой модели, а с поиска узкого места в бизнесе. Каждая инициатива проходит строгий фильтр внутреннего AI club. Чтобы получить зеленый свет, у проекта должен быть внутренний заказчик, ограниченный контур и понятный способ проверить результат. Если этих элементов нет, проект останавливают еще до написания кода, несмотря на то, что технологическая задумка выглядит привлекательно.
«Например, мы обсуждали масштабную концепцию умного документооборота. ИИ должен был искать шаблоны, проверять протоколы на конфликты и сопоставлять их с законами. Концепция цельная, но мы не согласовали ее запуск. Причина управленческая: проект охватывал слишком много процессов без конкретной цели. Команде поручили разбить его на прикладные задачи, и только потом возвращаться к разработке», — рассказывает Павел Кравченко.
Такой подход гарантирует, что технология решает реальные задачи. При этом в критичных процессах искусственный интеллект не принимает решения вместо человека: базовые правила жестко закрепляются в коде, а финальное слово остается за специалистами.
Два поля вместо анкеты: где работает алгоритм, а где — человек
Тот же принцип — внедрять технологии только ради измеримого ускорения процесса — компания применяет в клиентских сервисах. Сейчас Solva перестраивает сквозной путь кредита под залог автомобиля. Процесс спроектирован так, чтобы минимизировать ручной ввод: клиенту достаточно указать только ИИН и номер телефона. Остальные данные система собирает сама: через сервис цифровых документов подтягивается список машин, а их характеристики берутся из госбаз.
Лимит финансирования система тоже рассчитывает автоматически, опираясь на среднерыночную стоимость аналогичного авто в актуальных объявлениях. Максимальная сумма достигает 20 млн теңге на срок до пяти лет, при этом калькулятор сразу показывает клиенту итоговую стоимость кредита и переплату.
Осмотр залога переносится в цифровую среду: по задумке, заемщик будет снимать машину строго через встроенную камеру приложения (загрузка из галереи заблокирована).
Видеоверификация и сверка VIN рассматриваются как дополнительные антифрод-проверки, а качество ночной съемки предлагают контролировать автоматической детекцией освещенности. Однако для объективности кадры распределяются между 3–4 верификаторами — решение по залогу не принимает один человек или нейросеть.
«Мы строим процесс так, чтобы искусственный интеллект обеспечивал скорость, но не превращался в «черный ящик», принимающий скрытые решения. Все базовые правила мы закладываем в продукт еще до запуска, — объясняет Павел Кравченко. — Например, нормативы платежеспособности и предельный коэффициент долговой нагрузки жестко задаются регламентами, а не моделью. Если система одобряет разные лимиты по двум машинам одного владельца, эта логика расчета всегда задокументирована и открыто объяснена заемщику в интерфейсе».
Стремление к прозрачности касается не только алгоритмов, но и самого продукта. Компания принципиально отказывается от навязывания услуг: согласие на обработку данных подтверждается по СМС без предустановленных галочек, а страхование КАСКО или выпуск карты предлагаются клиенту исключительно как опции по выбору.
Тест-драйв для интерфейса: как метрики управляют разработкой
Новый сквозной путь кредитования пока находится на стадии проектирования. На первых этапах внутреннюю архитектуру признали сильной, но слишком длинной, поэтому сейчас целевой ориентир команды — сделать процесс вдвое быстрее.
Чтобы не тратить ресурсы на переделку готового продукта, в Solva используют внутренний формат Mockup club. Команда приносит интерактивный макет будущего интерфейса и разбирает его с руководителями направлений еще до того, как разработчики напишут первую строчку кода. Именно на таких встречах сложные термины адаптируют под заемщика: например, «одометр» заменили на понятный «пробег», а количество обязательных снимков машины сократили до минимума.
Под этот процесс настраивается глубокая аналитика. Система будет отслеживать каждое действие: время прохождения экранов, точки, где клиенты бросают заявку, причины выхода и даже количество попыток ввода СМС-паролей. Все гипотезы будут проверяться с помощью A/B-тестов, а результаты — сводиться в еженедельные отчеты.
«Мы не начинаем разработку с вопроса о том, какую нейросеть или модель нам внедрить. Начинаем с вопроса, какой шаг пути клиента оказался лишним и как мы можем это измерить. Технология приходит уже потом и только туда, где она действительно убирает рутину и ускоряет процесс», — рассказывает Павел Кравченко.
В результате такого подхода искусственный интеллект становится не данью моде, а рабочим инструментом. Он позволяет строить систему, где малый бизнес получает капитал без банковской бюрократии — быстро, прозрачно и строго на основе метрик.
Партнерские программы финансирования предоставляются МФО «ОнлайнКазФинанс» (Solva) под залог имеющегося имущества заемщиков в соответствии с Лицензией АРРФР № 02.21.0004.М от 06.03.2023 г.