Q77705 (Q77705): Difference between revisions
Jump to navigation
Jump to search
(Created a new Item) |
(Changed an Item) |
||
| Property / financed by | |||
| Property / financed by: European Union / rank | |||
Normal rank | |||
| Property / intervention field | |||
| Property / intervention field: Research and innovation processes in SMEs (including voucher schemes, process, design, service and social innovation) / rank | |||
Normal rank | |||
Revision as of 09:45, 31 January 2020
Project in Poland financed by DG Regio
| Language | Label | Description | Also known as |
|---|---|---|---|
| English | No label defined |
Project in Poland financed by DG Regio |
Statements
7,326,910.69 zloty
0 references
9,496,287.94 zloty
0 references
77.16 percent
0 references
1 September 2017
0 references
30 November 2019
0 references
FINAI S.A.
0 references
Numer_referencyjny_programu_pomocowego: SA.41471(2015/X) Przeznaczenie_pomocy_publicznej: art. 25 rozporządzenia KE nr 651/2014 z dnia 17 czerwca 2014 r. uznające niektóre rodzaje pomocy za zgodne z rynkiem wewnętrznym w stosowaniu art. 107 i 108 Traktatu (Dz. Urz. UE L 187/1 z 26.06.2014). Projekt opiera się na zbadaniu, zaprojektowaniu i zbudowaniu alternatywnych modeli ryzyka kredytowego przy użyciu danych dostępnych w przypadku składania wniosku o pożyczkę w kanałach cyfrowych. W szczególności, chodzi o wykorzystanie danych o preferencjach konsumowanych treści reklamowych i innych danych zawartych w ciastkach internetowych (tzw. cookies), danych o pozycji zawodowej i progresji zawodowej (prezentowanych np., w profilach w LinkedIn/ Goldenline), historii zakupowej online (dane pozyskane w wyniku partnerstw z dostawcami płatności w Internecie np. Bluemedia/PayU/Przelewy 24, etc.), danych o marce i cechach urządzenia/przeglądarki, która jest używana, oraz danych o zainstalowanych aplikacjach, kształcie sieci społecznościowej (grafie znajomości/przyjaciół), sposobie tworzenia profilu. Wnioskodawca rozważa również wykorzystanie danych z maili (zainteresowania, graf komunikacji, liczba wysyłanych maili, etc.) i innych informacji dostępnych w profilu głównych dostawców tożsamości internetowej np. na platformach Google, Facebook, LinkedIn i Apple. Opracowywane modele ryzyka opierały się będą o zaawansowane narzędzia teorii grafów. Łącząc te dane z tradycyjnymi danymi na temat ryzyka kredytowego (pracodawcy, stanowiska, lokalizacja, raporty Biura Informacji Kredytowej, czyli BIK) Wnioskodawca zamierza zbudować innowacyjny model ryzyka kredytowego dla ludzi, którzy nie posiadają jeszcze u BIK lub u behawioralnego (a więc najczęściej młodych ludzi, dopiero wchodzących w świat finansów lub ludzi znajdujących się poza systemem bankow (Polish)
0 references
Identifiers
POIR.01.01.01-00-0124/17
0 references