Computational nanotechnologyComputational nanotechnologyComputational nanotechnology2313-223X2587-9693YUR-VAK35839410.33693/2313-223X-2025-12-5-167-178FFXZMWINFORMATICS AND INFORMATION PROCESSINGИНФОРМАТИКА И ИНФОРМАЦИОННЫЕ ПРОЦЕССЫResearch ArticleApplication of the method of video-computer diagnostics and psychocorrection to improve the efficiency of determining the reliability of bank clientsПрименение метода видеокомпьютерной диагностики и психокоррекции для повышения эффективности определения надежности клиентов банка2783-4139NovikovaEkaterina B.НовиковаЕкатерина Борисовна
Russian Federation

senior software engineer

старший инженер-программист

e.novikova@ipu.ruV.A. Trapeznikov Institute of Control Sciences of Russian Academy of SciencesИнститут проблем управления им. В.А. Трапезникова Российской академии наук1412202512516717816122025Copyright ©; 2025, Yur-VAKCopyright ©; 2025, Юр-ВАК2025Yur-VAKЮр-ВАКhttps://www.urvak.ru/contacts/https://journals.rcsi.science/2313-223X/article/view/358394

This article discusses the application of the video-computer-psychodiagnostics and psychocorrection (VCP) method to determine the reliability of Tinkoff Bank clients in addition to credit scoring, as well as an example of diagnosing clients of the microfinance organization Bank 911 in on-line mode. The problem of reducing the risks of consumer lending in Russia and the importance of solving it are identified, existing methods for determining reliable borrowers in the banking sector, such as Personal Credit Rating, scoring system, psychoscoring, their shortcomings in the context of a large flow of borrowers are studied, the essence of the video-computer psychodiagnostics and psychocorrection method is described and the result of the study of its application for diagnosing Tinkoff Bank clients is given. The advantage of the VKP method is indicated, which consists in the fact that, using this method, it is possible to quickly identify a fraudster who deliberately came with forged documents, or simply a borrower who initially does not intend or cannot repay the loan, and also to give a forecast of the behavior of clients for a long period, since with the help of the program it is possible to identify a potential predisposition to fraud, such properties as “falsehood” and “carelessness”. A comparison of the VKP method with other systems for recognizing emotions in an image, its advantage and the possibility of application in organizations associated with a danger to life and extreme situations are given.

В данной статье рассматривается применение метода видео-компьютерной-психодиагностики и психокоррекции (ВКП) для определения надежности клиентов банка «Тинькофф» в дополнение к кредитному скорингу, а также пример диагностики клиентов микрофинансовой организации «Банк 911» в режиме on-line. Обозначена проблема снижения рисков потребительского кредитования в России и важность ее решения, исследованы существующие методы определения надежных заемщиков в банковской сфере, такие как Персональный кредитный рейтинг, скоринг-система, психоскоринг, их недостатки в условиях большого потока заемщиков, описана суть метода видео-компьютерной психодиагностики и психокоррекции и приведен результат исследования его применения для диагностики клиентов банка «Тинькофф». Обозначено преимущество метода ВКП, заключающееся в том, что, используя данный метод, можно быстро определить мошенника, который заведомо пришел с поддельными документами, или просто заемщика, который изначально не собирается или не может выплачивать кредит, а также дать прогноз поведения клиентов на длительный период, поскольку с помощью программы можно выявить потенциальную предрасположенность к мошенничеству, такие свойства как «лживость» и «безалаберность». Приведено сравнение метода ВКП с другими системами распознания эмоций на изображении, его преимущество и возможность применения в организациях, связанных с опасностью для жизни и экстремальными ситуациями.

personal credit ratingscoringpsychoscoringvideo-computer psychodiagnostics and psychocorrectioncoherent amplification effectmachine learningpsychotypeперсональный кредитный рейтингскорингпсихоскорингвидеокомпьютерная психодиагностика и психокоррекцияэффект когерентного усилениямашинное обучениепсихотипAnuashvili A.N. Objective psychology based on the wave model of the brain. Moscow: Ekon-Inform, 2008. 292 p.Ануашвили А.Н. Объективная психология на основе волновой модели мозга. М.: Экон-Информ. 2008. 292 с.Arisova M.B., Pavelkin V.D. Modern problems and prospects for the development of consumer lending in the Russian Federation. International Scientific and Practical Online Journal “PRO-Economics”. 2020. No. 1. Pp. 67–70. (In Rus.)Арисова М.Б., Павелкин В.Д. Современные проблемы и перспективы развития потребительского кредитования в Российской Федерации // Междунар. науч.-практ. интернет-журнал «ПРО-Экономика». 2020. № 1. С. 67–70.Bichel I.S., Kostyukova S.N. Digital transformation of the bank lending system for small businesses. Economics. Business. Finance. 2020. No. 5. Pp. 7–11. (In Rus.)Бичель И.С., Костюкова С.Н. Цифровая трансформация системы банковского кредитования малого бизнеса // Экономика. Бизнес. Финансы. 2020. № 5. С. 7–11.Gavrilova E.N. Scoring models for credit risk assessment: Russian and foreign experience. Topical Issues of Modern Economics. 2019. No. 1. Pp. 101–105. (In Rus.)Гаврилова Э.Н. Скоринговые модели оценки кредитных рисков: российский и зарубежный опыт // Актуальные вопросы современной экономики. 2019. № 1. С. 101–105.Dzhenbekova D.A., Dzhangaziev A.E., Ezangina I.A. Directions for improving credit asset management in the regional network of a modern commercial bank. Modern Social and Economic Processes: Problems, Trends, Prospects for Regional Development. 2023. No. 1. Pp. 25–27. (In Rus.)Дженбекова Д.А., Джангазиев А.Е., Езангина И.А. Направления совершенствования управления кредитными активами в региональной сети современного коммерческого банка // Современные социальные и экономические процессы: проблемы, тенденции, перспективы регионального развития. 2023. № 1. С. 25–27.Dordzhi-Goryaev S.B. Financial and budgetary control in the implementation of regional programs. Modern Social and Economic Processes: Problems, Trends, Prospects for Regional Development. 2023. No. 1. Pp. 27–29. (In Rus.)Дорджи-Горяев С.Б. Финансово-бюджетный контроль при реализации региональных программ // Современные социальные и экономические процессы: проблемы, тенденции, перспективы регионального развития. 2023. № 1. С. 27–29.Maltsevich N.V., Makarova Y.V. Scoring as a method for assessing creditworthiness. In: Strategies for entrepreneurship development in modern conditions. Processing of the I International Scientific and Practical Conference “Strategies for Entrepreneurship Development in Modern Conditions”. St. Petersburg: Saint Petersburg State University of Economics, 2017. Pp. 270–272.Мальцевич Н.В., Макарова Ю.В. Скоринг как метод оценки кредитоспособности // Стратегии развития предпринимательства в современных условиях: матер. I Междунар. науч.-практ. конф. «Стратегии развития предпринимательства в современных условиях». СПб.: С.-Петербургский гос. экономический ун-т, 2017. С. 270–272.Selyukov V.K. Optimization of credit risk management in bank scoring systems. Bulletin of Bauman Moscow State Technical University. Series: Natural Sciences. 2006. No. 1. Pp. 106–118. (In Rus.)Селюков В.К. Оптимизация процесса управления кредитным риском в банковских скоринговых системах // Вестник МГТУ им. Н.Э. Баумана. Серия: Естественные науки. 2006. № 1. С. 106–118.Tolmacheva Y.S. Modern methods for assessing the reliability of a commercial bank borrower. Economics and Society. 2018. No. 11 (54). Pp. 943–948. (In Rus.)Толмачёва Ю.С. Современные методы оценки благонадежности заемщика коммерческого банка // Экономика и социум. 2018. № 11 (54). С. 943–948.Chudinovskaya L.A. Current problems of lending to individuals. In: Spring days of science. Proceedings of the International Conference of Students and Young Scientists (Ekaterinburg, April 24–25, 2020). Ekaterinburg: Ural Mathematical Center of the Ural Federal University, 2020. Pp. 75–78.Чудиновская Л.А. Актуальные проблемы кредитования физических лиц // Весенние дни науки: cб. докл. Междунар. конф. студентов и молодых ученых (Екатеринбург, 24–25 апреля 2020 г.). Екатеринбург: УМЦ УрФУ. 2020. С. 75–78.Akanksha K., Ranjan N., Vyas N. Deep learning-based automatic face expression recognition framework. In: Processing of the International Conference on Circuit Power and Computing Technologies (ICCPCT). Kollam, India. 2023. Pp. 1291–1296.Akanksha K., Ranjan N., Vyas N. Deep learning-based automatic face expression recognition framework // Processing of the International Conference on Circuit Power and Computing Technologies (ICCPCT). Kollam, India. 2023. Pp. 1291–1296.Anuashvili A.N. New principle of moving object image reception. In: Coherent measuring and data processing methods and devices. CIS Selected papers. Washington, USA: The International Society for Optical Engineering, Bellingham, 1993. Vol. 1978. Pp. 147–155.Anuashvili A.N. New principle of moving object image reception // Coherent measuring and data processing methods and devices. CIS Selected papers. Washington: The International Society for Optical Engineering, Bellingham, 1993. Vol. 1978. Pp. 147–155.Amirhosseini M.H., Kazemian H. Machine learning approach to personality type prediction based on the Myers–Briggs type indicator. Multimodal Technologies and Interaction. 2020. No. 4 (9). Pp. 1–15. ISSN: 2414-4088.Amirhosseini M.H., Kazemian H. Machine learning approach to personality type prediction based on the Myers–Briggs type indicator // Multimodal Technologies and Interaction. 2020. No. 4 (9). Pp. 1–15.Abidin N.H.Z., Remli M.A., Ali N.M. et al. Improving intelligent personality prediction using Myers–Briggs type indicator and random forest classifier. Int. J. Adv. Comput. Sci. Appl. 2020. Vol. 11. No. 11. Pp. 192–199.Abidin N.H.Z., Remli M.A., Ali N.M. et al. Improving intelligent personality prediction using Myers–Briggs type indicator and random forest classifier // Int. J. Adv. Comput. Sci. Appl. 2020. Vol. 11. No. 11. Pp. 192–199.Gadiraju S.S., Reddy S. Bonthu, Kurada R.R. A plausible RNN-LSTM based profession recommendation system by predicting human personality types on social media forums. In: Processing of the 7th International Conference on Computing Methodologies and Communication (ICCMC). Erode, India, 2023. Pp. 850–855.Gadiraju S.S., Reddy S. Bonthu, Kurada R.R. A plausible RNN-LSTM based profession recommendation system by predicting human personality types on social media forums // Processing of the 7th International Conference on Computing Methodologies and Communication (ICCMC). Erode, India, 2023. Pp. 850–855.Mushtaq Z., Ashraf S., Sabahat N. Predicting MBTI personality type with K-means clustering and gradient boosting. In: Processing of the 23rd International Multitopic Conference (INMIC). IEEE, 2020.Mushtaq Z., Ashraf S., Sabahat N. Predicting MBTI personality type with K-means clustering and gradient boosting // Processing of the 23rd International Multitopic Conference (INMIC). IEEE, 2020.Wang X. Analysis of bank credit risk evaluation model based on BP neural network. In: Computational Intelligence and Neuroscience, 2022.Wang X. Analysis of bank credit risk evaluation model based on BP neural network // Computational Intelligence and Neuroscience. 2022.