Zopa继续在其使命，将Netflix用户体验应用于银行业

Peer-to-Peer Lending Company Zopa在其应用程序上推出了一个信用评分工具，因为它扩展了其提出挑战英国零售银行。

Zopa于2005年成立，正在应用其技术知识和机器学习，为消费者服务提供易于使用的Netflix和亚马逊。

最新工具，称为借款电源，让客户快速查明其信用评分，并获得有关如何改进的建议。该工具使用来自Equifax的数据，并且通过机器学习，对客户提供了解为什么他们的分数是它们所在的位置以及如何改进它们。

这是公司成为银行之旅的一部分，储蓄账户和目前正在内部工作人员进行的信用卡。他们将很快推出到一套有限的客户，用于测试测试。

一切都将在去年推出的Zopa App上。它最初使借款人能够跟踪贷款，但将托管所有Zopa的产品和服务前进。ZOPA的产品位于亚马逊Web服务云中。

借款电源工具为客户提供一个和10之间的简单分数，并将它们链接到他们可用的ZOPA贷款。该工具还将应用于其他ZOPA产品，例如信用卡，当时可用。

“当你开始了解你的Zopa借款力量时，你可以看到你可以解锁的产品，”佐帕的首席创新官员迪尔·博克说。他补充说，客户可以在未来获得更多，包括较低的借贷费率，因为它们提高了他们的信用评分。

Baclin表示，Zopa自己的内部研究发现，借助于借贷电力信用评分的提高导致平均为期600英镑的借款，为期三年贷款。

“随着时间的推移，我们希望帮助人们连接他们的开放银行数据，为他们提供更多的见解和提示，以帮助他们提高他们的分数，”他说。

从历史上看，人们难以理解他们的信用评分。“大多数人都知道信用评分是多少，但是一半不知道他们的信用评分或如何改变他们的借款能力。

“在幕后，我们使用机器学习技术来帮助我们了解客户对客户最有影响的行为，”Baclin说。“我们希望为客户提供量身定制的提示。”

他说，所使用的机器学习方法与Netflix和亚马逊的喜欢开创的机器学习方法，以建议用户的其他客户的习惯。例如，他们告诉客户“买到这也买了这件事的人”和“观看这也看过这件事”。

此方法将应用于金融产品的指导用户。“与netflix这样的东西，在背景中发生了很多非常复杂的事情，但对客户看起来很简单，”布林说。“这正是我们想要做的事情。”

所有技术都是由Zopa内部建造的，这使得它能够改变事物“非常快速地根据用户反馈”。借款电动工具在五个月内建成。

Kotlin是在Backage of Facebook中使用React Nation Open源移动应用程序框架使用的编程语言，用于在前端构建移动应用程序。

ZOPA决定为其银行产品的科技平台在内部为其进行建立广泛的内部技术人才，具有建设点对点贷款平台的经验。它有大约500名工作人员，100左右直接与技术一起工作，如软件开发人员和Data科学家。大约三分之一的员工至少部分地与技术合作。