作为为一家大型银行设计贷款申请处理系统界面的工作的一部分，这项任务得以解决。但是，此方法在其他应用程序中可能很有用。例如，用户查看自己的信用记录。 通过对用户进行访谈并研究使用现有界面的体验，发现了瓶颈之一。 事实证明，信用分析师花费大量时间分析申请人在大表格中显示的信用记录，他们犯了很多错误。 这增加了银行审查贷款申请的成本。该团队决定改善与信用历史信息交互的用户体验并降低这些成本。此外，这种改进可以改善应用程序的自动处理，因为随着手动处理错误的减少，自动算法（机器学习）的学习指标得到改善。 任务设定 在收集一手信息的过程中，发现用户快速评估信用记录的以下参数很重要： 延误的次数和形式。他们是，如果是，是什么时候，是什么类型。例如，他们是说借款人不守时（不挑剔）还是说他资不抵债（挑剔）。 估计当前债务的规模及其与以前支付的贷款总额的比率。这有助于了解偿还贷款的可能性。 评估借款人当前贷款的哪一部分已经成功偿还，剩下哪一部分。 评估借款人过去收到贷款的利率。这间接表明其他信贷组织在发放贷款时如何评估风险。利息越高，借款人越不可靠。 查看是否有提前还款以及还款的程度。如果数量太多，则会增加银行利润损失的风险。 解决方案 在 过程中，考虑了多种方法，测试了多种信息图形显示原型，并创建了满足所有要求的最佳解决方案。 设计 基本形式是以表格形式显示数据（以前实现的改进版本），但如果需要，您可以切换到图形形式。这种方法允许您安全地测试新功能、获得反馈并根据结果改进界面，同时不会干扰基于查看表格的传统分析过程。 图形的一般视图 图表上的每笔贷款都显示为一组每月付款。即将付款以亮蓝色显示，已偿还付款以灰色显示。如果有延误，付款将以红色、橙色和黄色突出显示。取决于延迟的持续时间（以天为单位）。图表的面积（所有列的总和）显示了贷款的总规模——这个类比来自数学分析，其中积分的几何意义是图表下方的面积。 结果 这种信用历史图形显示的引入被认为是成功的。根据测试运行的结果进行了一些小的改进后，它已为所有用户实施。 信用分析师处理该应用程序所花费的时间减少了约 20%-30%。 错误总数有所减少。管理人员不再犯某些类型的常见错误，总的来说，发送修改申请的数量减少了 10-30%。 作为一个单独的奖励，一些用户指出，他们更容易将一个借款人的问卷与另一个借款人的问卷区分开来。事实上，分析师经常在不同的窗口打开许多贷款申请，并努力将它们彼此区分开来。现在，通过为每个客户绘制独一无二的信用记录，可以轻松做到这一点。 进一步的发展 决定在自定义应用程序中实施该工具。使银行的客户不仅可以借助表格，还可以通过相同的图表来评估其信用记录。这不仅可以改善用户体验，还可以为客户端应用程序添加一个独特的市场工具，这将有助于在市场上突出银行。
