Итак, около 1300 вариантов ответа поступило в конкурсе «Мудрость толпы» до прекращения приема голосов и начала подсчета.
Правильный ответ:
Frontend - 16 человек
Backend - 38 человек
———————————
Итого: 54 человека
И это только разработчики, которые непосредственно пишут программный код. А есть еще дизайнеры, тестировщики, бизнес-аналитики, продуктовые менеджеры. Всего около 150 человек непосредственно причастных к разработке продукта.
Это очень большая ИТ-команда, которой по плечу любые задачи.
Победителем конкурса становится Alex Moroz с ответом:
Frontend - 17 человек
Backend - 36 человек
С победителем свяжутся и вручат приз.
Теперь самое интересное.
Мы посчитали среднее количество Frontend и Backend разработчиков из 1251 варианта.
Среднее количество Frontend разработчиков - 10,68 человек
Среднее количество Backend разработчиков- 16,35 человек
Среднее общее количество разработчиков - 27,03 человек.
Эх! Зря я не принял к подсчету вариант 9’999 разработчиков ;)
Правильный ответ:
Frontend - 16 человек
Backend - 38 человек
———————————
Итого: 54 человека
И это только разработчики, которые непосредственно пишут программный код. А есть еще дизайнеры, тестировщики, бизнес-аналитики, продуктовые менеджеры. Всего около 150 человек непосредственно причастных к разработке продукта.
Это очень большая ИТ-команда, которой по плечу любые задачи.
Победителем конкурса становится Alex Moroz с ответом:
Frontend - 17 человек
Backend - 36 человек
С победителем свяжутся и вручат приз.
Теперь самое интересное.
Мы посчитали среднее количество Frontend и Backend разработчиков из 1251 варианта.
Среднее количество Frontend разработчиков - 10,68 человек
Среднее количество Backend разработчиков- 16,35 человек
Среднее общее количество разработчиков - 27,03 человек.
Эх! Зря я не принял к подсчету вариант 9’999 разработчиков ;)
Короткий ролик о том, как будет работать покупка валюты.
Можно из пункта меню «Пополнить свою карту» валютной карты выбрать свою гривневую карту как источник пополнения.
Или из пункта меню «Перевести на карту» гривневой карты выбрать получателем свою валютную карту.
Все очень просто.
С 7 февраля во всех смартфонах страны!
Можно из пункта меню «Пополнить свою карту» валютной карты выбрать свою гривневую карту как источник пополнения.
Или из пункта меню «Перевести на карту» гривневой карты выбрать получателем свою валютную карту.
Все очень просто.
С 7 февраля во всех смартфонах страны!
Минутка юмора на канале
Один клиент, у которого пару дней назад был день рождения, и ПриватБанк его поздравил первым, написал твит:
«Хех, мой любимый ПриватБанк первый 🙂 а monobank чет стесняется.
Спасибо за поздравление!»
Мы это увидели и прислали ему вот такое сообщение.
После этого клиент написал следующий твит:
«Вот даже и не знаю, ПриватБанк первый, зато МоноБанк оригинальный 🙂 хорошо что вы есть у меня и спасибо за поздравления!»
Один клиент, у которого пару дней назад был день рождения, и ПриватБанк его поздравил первым, написал твит:
«Хех, мой любимый ПриватБанк первый 🙂 а monobank чет стесняется.
Спасибо за поздравление!»
Мы это увидели и прислали ему вот такое сообщение.
После этого клиент написал следующий твит:
«Вот даже и не знаю, ПриватБанк первый, зато МоноБанк оригинальный 🙂 хорошо что вы есть у меня и спасибо за поздравления!»
Писал недавно про свои приключения с сервисом такси Gett.
Привел пост внизу по ссылке, если пропустили.
Рассказываю чем закончилось.
Кто-то в посте тегнул CEO Gett.
Такое началось, такое началось.
Думал приедут в офис цветами.
Писали, извинялись, сказали, что система блокировки у них сырая и что она им все-таки нужна.
Разблокировали и сказали больше никогда не будут блокировать.
В удивительное время живем - теория шести рукопожатий сплющилась до теории 5 кликов.
Привел пост внизу по ссылке, если пропустили.
Рассказываю чем закончилось.
Кто-то в посте тегнул CEO Gett.
Такое началось, такое началось.
Думал приедут в офис цветами.
Писали, извинялись, сказали, что система блокировки у них сырая и что она им все-таки нужна.
Разблокировали и сказали больше никогда не будут блокировать.
В удивительное время живем - теория шести рукопожатий сплющилась до теории 5 кликов.
Кухня кредитных решений
(получилось немного сложновато и длинновато, но так как я обещал ей поделиться, публикую. Не судите строго. Тема очень непростая)
Управление кредитным портфелем состоит из двух больших блоков:
Блок 1 - правильно оценить клиента в момент регистрации с точки зрения рисковости, доходности для банка и платежеспособности. На этом этапе Банк знает минимум информации о клиенте, поэтому этот этап очень важен.
Блок 2 - управление кредитным лимитом, по мере пользования клиентом картой и накопления поведенческой истории. На этом этапе Банк уже знает поведенческие характеристики использования карты, что наиболее точно характеризует клиента и дает возможность намного точнее управлять рисками и доходностью.
Блок 1 - оценка рисков в момент регистрации клиента
В момент первого обращения клиента большинство Банков обычно анализируют заявочную анкету, которую клиент заполняет самостоятельно и кредитную историю.
У нас же заявочная анкета становится все менее значимой и ее перекрывает множество других показателей, которые мы запрашиваем во время заполнения клиентом анкеты, таких как: информация из открытых источников (например, реестры нотариусов/адвокатов/судей, реестры доходов по госслужащим, реестры алиментщиков, судимостей, недействительных паспортов, транспортные средства, парсинги объявлений и тд), данные из ЕГР о частных предпринимателях, данные из двух кредитных бюро УБКИ (Украинское Бюро Кредитных Историй) и ПВБКИ (Первое Всеукраинское Бюро Кредитных Историй), скоринги мобильных операторов Киевстара и Водафона, скоринг транзакционных данных Айбокс Компании.
Если ранее пол и возраст были самыми предикативными параметрами, то теперь пол совсем не попадает в итоговые рисковые модели, а возраст опустился на последние места по значимости.
Наши модели анализируют, как быстро клиент заполняет анкету, какой у него телефон или IP и т.д., всего оценивается свыше 2 000 параметров.
Мы построили 17 различных скоринговых моделей, оценивающих клиентов со всех возможных сторон - риск дефолта, платежеспособность, вероятность фрода, доходность.
В моделях используются разнообразные алгоритмы - начиная от логистической регрессии и заканчивая градиентным бустингом, графовой аналитикой и нейронными сетями. Например, для оценки платежеспособности используются квантильная регрессия, которая позволяет регулировать смещение прогноза в большую либо меньшую сторону. Для анализа фото клиента используются нейронные сети. Для заявочных рисковых моделей используется градиентный бустинг (machine learning, ML), который основан на деревьях решений. Деревья решений - это по сути, сегментация, поэтому выделение сегментов и подсегментов происходит автоматически при построении моделей. C помощью алгоритма “случайный лес” используются модели для определения достаточно ли нам данных о клиенте, либо мы хотим запросить дополнительную информацию о нем во внешних платных источниках (с целью минимизации расходов) либо в виде дополнительных вопросов в заявочной анкете. Для достижения лучших результатов в построении моделей мы используем байесовские методы по оптимизации и подбору гиперпараметров.
Анализ 2000 показателей о клиенте на старте может показаться нереальным, но только в одном кредитном отчете УБКИ (Украинское Бюро Кредитных Историй) содержится более 400 различных показателей, которые преобразовываются в предикторы.
(получилось немного сложновато и длинновато, но так как я обещал ей поделиться, публикую. Не судите строго. Тема очень непростая)
Управление кредитным портфелем состоит из двух больших блоков:
Блок 1 - правильно оценить клиента в момент регистрации с точки зрения рисковости, доходности для банка и платежеспособности. На этом этапе Банк знает минимум информации о клиенте, поэтому этот этап очень важен.
Блок 2 - управление кредитным лимитом, по мере пользования клиентом картой и накопления поведенческой истории. На этом этапе Банк уже знает поведенческие характеристики использования карты, что наиболее точно характеризует клиента и дает возможность намного точнее управлять рисками и доходностью.
Блок 1 - оценка рисков в момент регистрации клиента
В момент первого обращения клиента большинство Банков обычно анализируют заявочную анкету, которую клиент заполняет самостоятельно и кредитную историю.
У нас же заявочная анкета становится все менее значимой и ее перекрывает множество других показателей, которые мы запрашиваем во время заполнения клиентом анкеты, таких как: информация из открытых источников (например, реестры нотариусов/адвокатов/судей, реестры доходов по госслужащим, реестры алиментщиков, судимостей, недействительных паспортов, транспортные средства, парсинги объявлений и тд), данные из ЕГР о частных предпринимателях, данные из двух кредитных бюро УБКИ (Украинское Бюро Кредитных Историй) и ПВБКИ (Первое Всеукраинское Бюро Кредитных Историй), скоринги мобильных операторов Киевстара и Водафона, скоринг транзакционных данных Айбокс Компании.
Если ранее пол и возраст были самыми предикативными параметрами, то теперь пол совсем не попадает в итоговые рисковые модели, а возраст опустился на последние места по значимости.
Наши модели анализируют, как быстро клиент заполняет анкету, какой у него телефон или IP и т.д., всего оценивается свыше 2 000 параметров.
Мы построили 17 различных скоринговых моделей, оценивающих клиентов со всех возможных сторон - риск дефолта, платежеспособность, вероятность фрода, доходность.
В моделях используются разнообразные алгоритмы - начиная от логистической регрессии и заканчивая градиентным бустингом, графовой аналитикой и нейронными сетями. Например, для оценки платежеспособности используются квантильная регрессия, которая позволяет регулировать смещение прогноза в большую либо меньшую сторону. Для анализа фото клиента используются нейронные сети. Для заявочных рисковых моделей используется градиентный бустинг (machine learning, ML), который основан на деревьях решений. Деревья решений - это по сути, сегментация, поэтому выделение сегментов и подсегментов происходит автоматически при построении моделей. C помощью алгоритма “случайный лес” используются модели для определения достаточно ли нам данных о клиенте, либо мы хотим запросить дополнительную информацию о нем во внешних платных источниках (с целью минимизации расходов) либо в виде дополнительных вопросов в заявочной анкете. Для достижения лучших результатов в построении моделей мы используем байесовские методы по оптимизации и подбору гиперпараметров.
Анализ 2000 показателей о клиенте на старте может показаться нереальным, но только в одном кредитном отчете УБКИ (Украинское Бюро Кредитных Историй) содержится более 400 различных показателей, которые преобразовываются в предикторы.
Блок 2 - управление кредитным лимитом
После выдачи карты с кредитным лимитом включаются уже поведенческие скоринговые модели:
- молодой скоринг, который в течение первых 60-ти дней в он-лайне анализирует все транзакции клиента/частоту и характер использования
- поведенческая скоринговая модель, который классифицирует клиента согласно его платежной истории по карте за более длительный период (рассчитывается раз в месяц)
- модель доходности клиента
- модель платежеспособности
Данные модели говорят, кому и на сколько можно поднять лимит, либо наоборот, нужно понизить.
На старте, как правило, мы даем небольшой кредитный лимит и управляем им в зависимости от поведения клиента.
За счет Блока 1 мы получаем в среднем 46% прироста кредитного портфеля, а за счет Блока 2 - 54%. По мере роста количества клиентов вклад Блока 2 растет и на вызревшем портфеле может достигать 70-80%.
После выдачи карты с кредитным лимитом включаются уже поведенческие скоринговые модели:
- молодой скоринг, который в течение первых 60-ти дней в он-лайне анализирует все транзакции клиента/частоту и характер использования
- поведенческая скоринговая модель, который классифицирует клиента согласно его платежной истории по карте за более длительный период (рассчитывается раз в месяц)
- модель доходности клиента
- модель платежеспособности
Данные модели говорят, кому и на сколько можно поднять лимит, либо наоборот, нужно понизить.
На старте, как правило, мы даем небольшой кредитный лимит и управляем им в зависимости от поведения клиента.
За счет Блока 1 мы получаем в среднем 46% прироста кредитного портфеля, а за счет Блока 2 - 54%. По мере роста количества клиентов вклад Блока 2 растет и на вызревшем портфеле может достигать 70-80%.
Чаще всего наши клиенты покупают продукты и ходят в кафе и рестораны.
Больше всего в месяц тратят на одежду и еду.
Самые дорогие покупки из массовых в среднем, это одежда и стройматериалы.
Статистика использования карт monobank в декабре.
Согласитесь, не каждый банк поделится такой информацией.
Enjoy!
Больше всего в месяц тратят на одежду и еду.
Самые дорогие покупки из массовых в среднем, это одежда и стройматериалы.
Статистика использования карт monobank в декабре.
Согласитесь, не каждый банк поделится такой информацией.
Enjoy!
Пару недель назад я писал о теме с наклейками на карту.
Мы загорелись :)
Теперь ждем промышленные образцы.
А пока упражняемся с тем, как это может выглядеть.
Мы загорелись :)
Теперь ждем промышленные образцы.
А пока упражняемся с тем, как это может выглядеть.
История о "Спортивном депозите"
Очень классный и инновационный продукт был.
Даже The Guardian о нем писал заметку.
Ведешь активный образ жизни, ходишь, бегаешь по 10’000 шагов в день и получаешь повышенную ставку. Если три раза в течение срока депозита не смог сделать 10’000 шагов ставка снижалась.
Вначале, при его старте, ставки были +5% годовых к стандартной ставке при выигрыше пари.
А сейчас всего +1% годовых.
Что с ним произошло?
Как вы догадываетесь, в результате такой механики суммарная ставка все равно не должна была превышать среднюю, то есть выигрывать пари у нас должно было не больше половины клиентов по сальдо.
НО появились нюансы:
1. Со временем те, кто проигрывал первое пари новые спортивные депозиты не размещали и с нами оставались только реальные спортсмены И…
2. Химики.
Вот скажите, как такое возможно? После запуска депозита в продажу поступили такие приборы как на фото. И пользовались они неплохим спросом.
Эх, ладно! Это, к сожалению, было ожидаемо.
Спортом все равно надо заниматься хоть c monobank, хоть без.
Кардиологу, как объяснение инфаркта, такой прибор не принесешь.
Очень классный и инновационный продукт был.
Даже The Guardian о нем писал заметку.
Ведешь активный образ жизни, ходишь, бегаешь по 10’000 шагов в день и получаешь повышенную ставку. Если три раза в течение срока депозита не смог сделать 10’000 шагов ставка снижалась.
Вначале, при его старте, ставки были +5% годовых к стандартной ставке при выигрыше пари.
А сейчас всего +1% годовых.
Что с ним произошло?
Как вы догадываетесь, в результате такой механики суммарная ставка все равно не должна была превышать среднюю, то есть выигрывать пари у нас должно было не больше половины клиентов по сальдо.
НО появились нюансы:
1. Со временем те, кто проигрывал первое пари новые спортивные депозиты не размещали и с нами оставались только реальные спортсмены И…
2. Химики.
Вот скажите, как такое возможно? После запуска депозита в продажу поступили такие приборы как на фото. И пользовались они неплохим спросом.
Эх, ладно! Это, к сожалению, было ожидаемо.
Спортом все равно надо заниматься хоть c monobank, хоть без.
Кардиологу, как объяснение инфаркта, такой прибор не принесешь.
Раз в месяц мы проводим общую встречу с командой: делимся итогами и планами, и просто рассказываем о ходе проекта. Команда уже около 200 человек.
Вчера во время встречи я провел розыгрыш железной карты и предложил коллегам ответить на вопрос: Какой сервис, фича или свойство карты monobank мне нравится больше всего?
Могу провести и среди подписчиков такой розыгрыш. Правда не железной карты, а именной, с номером, заканчивающимся на 700 000. Заодно отметим 700’000 клиентов.
Угадайте ответ.
Три первых правильных ответа получат карту.
Вчера во время встречи я провел розыгрыш железной карты и предложил коллегам ответить на вопрос: Какой сервис, фича или свойство карты monobank мне нравится больше всего?
Могу провести и среди подписчиков такой розыгрыш. Правда не железной карты, а именной, с номером, заканчивающимся на 700 000. Заодно отметим 700’000 клиентов.
Угадайте ответ.
Три первых правильных ответа получат карту.
В связи с большой активностью и отсутствием до сих пор правильного ответа. Даю подсказку: внимательно прочитайте пост и не давайте банальные ответы. Неужели вы еще не поняли, что я не задаю вопросов с банальными ответами? ;)
Огромное количество вариантов ответа поступило и долго не было правильных. После подсказки дело пошло лучше.
В посте я сказал, что мы говорим с коллегами о планах.
И, конечно, мои самые любимые фичи и свойства это те, которые мы еще не реализовали. Так как сам процесс придумывания, проектирования и потом волнительного ожидания как клиенты реагируют на что-то новое, как появляются первые продажи и отзывы это то, что я ценю больше всего.
У нас столько всего интересного в планах. Просто поверьте.
Не переключайтесь!
Победителями становятся:
D. M. (@rekop1077)
Анастасия Борисова
Вадим Батюта (@gouwizzy)
Поздравляю!
Напишите, пожалуйста, @sokoliuk и Илья вручит вам приз.
В посте я сказал, что мы говорим с коллегами о планах.
И, конечно, мои самые любимые фичи и свойства это те, которые мы еще не реализовали. Так как сам процесс придумывания, проектирования и потом волнительного ожидания как клиенты реагируют на что-то новое, как появляются первые продажи и отзывы это то, что я ценю больше всего.
У нас столько всего интересного в планах. Просто поверьте.
Не переключайтесь!
Победителями становятся:
D. M. (@rekop1077)
Анастасия Борисова
Вадим Батюта (@gouwizzy)
Поздравляю!
Напишите, пожалуйста, @sokoliuk и Илья вручит вам приз.
Есть у нас тема, которая регулярно всплывает в обсуждениях.
Дополнительная карта к гривневой.
Как вы считаете?
Насколько она вам нужна?
Оценим её полезность эквивалентом 100 грн.
Взяли ли бы вы допкарту за 100 грн.?
Дополнительная карта к гривневой.
Как вы считаете?
Насколько она вам нужна?
Оценим её полезность эквивалентом 100 грн.
Взяли ли бы вы допкарту за 100 грн.?
Немного интересной статистики
Средний стартовый лимит на карте mono - 9’800 грн.
Средний стартовый лимит по Рассрочке - 12’700 грн.
Доля отказов в лимите на старте - 44,8%
Интерес у молодежи очень большой.
Доля отказов по возрасту менее 18 лет - 6,4%
На диаграмме показана доля клиентов на регистрации (весь поток заявок до выдачи карты) в разрезе возрастов. Около 75% заявок на карты мы получаем от молодых людей в возрасте до 35 лет.
Автомат принимает кредитное решение по 91,4% заявок.
Только 8,6% заявок уходит на ручное рассмотрение андеррайтеров.
Количество карт с лимитами - 388’000 штук.
Сумма установленных лимитов по картам - 7,17 млрд.грн.
Сумма установленных лимитов по рассрочке - 8,26 млрд.грн.
Сумма использованных лимитов по картам - 2,76 млрд.грн.
Сумма использованных лимитов по рассрочке - 327,5 млн.грн. (25% из них оформлено по транзакциям из выписки)
Проблемность 90+ по сальдо (NPL) - 3,8%
Третий дефолт (не внесено три первых платежа) - 0,8%
Средний лимит у клиентов Киевстар на 30% выше, чем у клиентов Vodafone, а самый низкий средний лимит у клиентов оператора Life.
Процент утилизации лимита по студентам самый высокий.
На графике виден активный всплеск утилизации перед Новым Годом.
Пенсионеры кредитными средствами пользуются наиболее осторожно (но они лучший сегмент по качеству портфеля)
Средний стартовый лимит на карте mono - 9’800 грн.
Средний стартовый лимит по Рассрочке - 12’700 грн.
Доля отказов в лимите на старте - 44,8%
Интерес у молодежи очень большой.
Доля отказов по возрасту менее 18 лет - 6,4%
На диаграмме показана доля клиентов на регистрации (весь поток заявок до выдачи карты) в разрезе возрастов. Около 75% заявок на карты мы получаем от молодых людей в возрасте до 35 лет.
Автомат принимает кредитное решение по 91,4% заявок.
Только 8,6% заявок уходит на ручное рассмотрение андеррайтеров.
Количество карт с лимитами - 388’000 штук.
Сумма установленных лимитов по картам - 7,17 млрд.грн.
Сумма установленных лимитов по рассрочке - 8,26 млрд.грн.
Сумма использованных лимитов по картам - 2,76 млрд.грн.
Сумма использованных лимитов по рассрочке - 327,5 млн.грн. (25% из них оформлено по транзакциям из выписки)
Проблемность 90+ по сальдо (NPL) - 3,8%
Третий дефолт (не внесено три первых платежа) - 0,8%
Средний лимит у клиентов Киевстар на 30% выше, чем у клиентов Vodafone, а самый низкий средний лимит у клиентов оператора Life.
Процент утилизации лимита по студентам самый высокий.
На графике виден активный всплеск утилизации перед Новым Годом.
Пенсионеры кредитными средствами пользуются наиболее осторожно (но они лучший сегмент по качеству портфеля)
Google разрешил делать карту основной для кошелька Google Pay прямо из банковского приложения. Раньше это можно было сделать только через их кошелёк.
Вот как это будет в ближайшей версии.
Хотя, думаю, для читателей моего блога это не особо актуально.
У вас-то точно наша карта основная ;)
Вот как это будет в ближайшей версии.
Хотя, думаю, для читателей моего блога это не особо актуально.
У вас-то точно наша карта основная ;)
