AI-подбор · 34 МФО · алгоритм по 6 признакам

Подбери займ, который тебе одобрят за 2 минуты

Мы не рассылаем заявки во все МФО — это портит скоринг и гарантирует отказы. Алгоритм считает вашу вероятность одобрения по 6 признакам и показывает 3 МФО, где именно вы пройдёте с максимальной вероятностью. Точечный подход вместо массового.

heuristic v1 · открытая логикабез передачи данных МФОрезультат сохраняетсяобновлено 15.05.2026
шаг 1 / 7

Какая сумма вам нужна?

До 30 000 ₽ выбирают большинство — это базовый формат МФО

25 000
1 000 ₽30 000 ₽100 000 ₽
Без регистрации · ваши данные не передаются МФО без согласия
01

Как работает алгоритм

вес признака в модели · % вклада в итоговый скор
КИкредитная история — самый сильный сигнал
32%
Возрастбазовый риск-сегмент (sweet spot 22–55)
22%
Суммаотношение к лимиту МФО (cap ЦБ)
18%
Сроккороткий срок = меньше риска для МФО
16%
Городучёт hard-excludes по региональным ограничениям
7%
Цельтематические акции МФО (необязательный признак)
5%
взвешенная сумма100%

Эвристика v1 — без «AI-магии»

Алгоритм считает вероятность одобрения по каждой из 34 МФО в каталоге. Для каждой пары (вы → МФО) на входе шесть признаков; на выходе число от 0 до 95 — это и есть «% одобрят», которое мы показываем.

Сначала срабатывают hard-excludes: если возраст меньше минимального для МФО, сумма больше лимита или срок вне диапазона — МФО уходит из списка кандидатов. Затем оставшиеся МФО получают soft-adjustment по КИ, возрасту-sweet-spot, размеру суммы и длине срока.

Это v1 эвристика — никаких чёрных ящиков, нейронок, «AI на блокчейне». Логика правил открыта в репозитории — файл lib/mfo-scoring.ts. Когда у нас будет ≥500 размеченных заявок через LEADS.SU, перейдём на логистическую регрессию и пересчитаем веса по реальным данным.

Open source: github.com/odalabs/podborzaim · файл lib/mfo-scoring.ts
02

Что делать с результатом подбора

01

Подайте заявку только в одну МФО

В первую из списка — там самая высокая вероятность одобрения. Не подавайте в 5 сразу: каждый запрос в БКИ — это новый «след», который снижает скоринг следующего запроса на 3–5%.

02

Подготовьте данные заранее

Паспорт (серия, номер, кем выдан), номер карты и корректный email/телефон. Анкета занимает 3 минуты, если данные под рукой. Иначе займёт 15 и вы успеете передумать.

03

Если откажут — подождите 30 дней

БКИ «забывает» отказ через месяц, и скоринг восстанавливается. Подавать в следующую МФО из подборки имеет смысл только после паузы. Или зайдите к нам через месяц — эвристика пересчитается.

03

Частые вопросы

На чём основан алгоритм подбора?
v1 — взвешенная эвристика по 6 признакам. Алгоритм сначала отсекает МФО, в которые вы не пройдёте по жёстким параметрам (возраст, сумма, срок). Затем оставшимся МФО считается soft-adjustment по КИ, возрасту в sweet spot, размеру суммы относительно лимита и длине срока. Чёрных ящиков нет. Логика открыта на GitHub. Планируем переход на логистическую регрессию когда соберём ≥500 размеченных заявок через LEADS.SU.
Передаются ли мои данные МФО без согласия?
Нет. Результат подбора показывается на нашей странице. Заявку в МФО вы подаёте сами, нажав CTA-кнопку — только тогда МФО получает ваши данные. Мы не делаем массовые рассылки.
Зачем нужен email и телефон?
Чтобы сохранить вашу подборку и отправить напоминания, если по выбранной МФО изменятся условия. Без email подбор работает, но результат не сохраняется и вы потеряете его после закрытия вкладки.
Что если результат показывает меньше 3 МФО?
Это значит, что по вашему профилю остальные МФО предсказуемо откажут — у них hard-exclude по возрасту, сумме или сроку. Лучше подать в 1 хорошо подходящую, чем в 5 случайных — массовые заявки портят скоринг. Если очень нужно больше вариантов, пересоберите квиз с меньшей суммой или более коротким сроком.
Я уже подал заявку в одну МФО — что делать с результатом подбора?
Подождите ответ от первой МФО. Если одобрят — берите там. Если откажут — подождите 30 дней и подавайте в следующую из подборки. За 30 дней БКИ «забудет» отказ, и шанс одобрения восстановится.
ДО
Дмитрий Осипов
Редактор и автор скоринговой эвристики
10 лет в потребительском кредитовании · ex-Banki.ru · автор открытого скорингового кода на github.com/odalabs/podborzaim
эвристика v1
Опубликована 15.05.2026
страница
15.05.2026

Источники и методология

  1. 151-ФЗ ст. 6 — ограничение переплаты, использовано в правиле «сумма vs cap»
  2. ЦБ-реестр МФО — для верификации лицензии каждой МФО в каталоге
  3. Открытый исходник эвристики — github.com/odalabs/podborzaim/blob/main/lib/mfo-scoring.ts
  4. Планируется переход на логистическую регрессию после накопления ≥500 размеченных заявок через LEADS.SU