Взять деньги в кредит

Что такое бизнес-аналитика? Мы разберемся в первой части, во второй части рассмотрим один интересный кейс связанный с банковским сектором, в 3 части мы немножечко с вами повеселимся, вот поэтому да я представитель академической среды, но у нас так принято естественно такая специфическая среда. Бизнес-аналитика, что работает в академической среде и при этом не иметь опыта внедрения в реальном бизнесе просто невозможно, поэтому практически все так или иначе имплементируют в бизнес, когда вы зайдете на какой-нибудь ресурс в духе википедии, посмотрите что такое бизнес-аналитика, можете увидеть какое-то очень сложное определение включающее в себя большое количество ненужных и неиспользуемых слов, поэтому мы сразу проскакиваем и переходим к тому, чем точнее кем становится человек, который хочет себя называть бизнес-аналитиком, это специалист задачей которого является, детальное изучение структуры компании, выявление проблем, лучше короче бог такой вот да вот это бог компании бизнес-аналитик, на самом деле это отчасти действительно, так потому что business intelligence - это бизнес интеллект.

Кредиты и кредитные карты банков России под ВЫГОДНЫЙ ПРОЦЕНТ

  1. Газпромбанк кредит - ставка от 5% → Автокредит. Кредит наличными - взять потребительский кредит со ставкой от 5% в Газпромбанке. Паспорт гражданина РФ. Один из документов, подтверждающих доход* (при сумме кредита до 1 000 000 рублей и подаче заявки через сайт банка предоставляется по запросу банка, при сумме кредита ).
  2. Почта Банк кредит - ставка от 3,9% → Почта Банк предлагает взять кредит от 3,9% годовых. Сумма до 5 000 000 руб. Нужен паспорт и номер Снилс. Решение за 1 минуту. Клиентам доступны сберегательные счета, вклады, платежи и переводы, широкий спектр кредитных продуктов, пенсионное и зарплатное обслуживание.
  3. ЛокоБанк кредит - от 6,5 % годовых → Кредит наличными до 7 млн. рублей от 6,5 %. Решение онлайн. На любые цели. Доставим на дом! Возраст 21+. Отделения по всей РФ. Интернет- банк. Мобильный банк.
  4. Хоум Кредит банк - от 7,9% годовых → Оформяйте кредит, рассрочку кредитную карту или дебетовую карту. Банковские услуги для физических и юридических лиц от Хоум Кредит Банк. Надежный банк с функциями онлайн банка: кредиты , вклады, депозиты, рассрочка и другие услуги.
  5. Тинькофф банк кредит - ставка от 8,9% → Кредит без справок и визита до 700 тыс.руб. Регистрация ИП. Кредитная карта - Решение за 2 мин. Доставка 0 руб. Заявка онлайн! Выгодные условия. Поддержка 24/7. Доставка на дом. Рассрочка 0%
  6. Альфа-банк кредит - ставка от 5,5% в год → Альфа - Банк не выдаёт кредиты наличными меньше 100 тыс. рублей. Можете получить кредитную карту с другими параметрами. Доставка денег в удобное место и время.
  7. МТС Банк кредит - ставка от 6,9% → Выгодный потребительский кредит с низкой процентной ставкой. Взять кредитную карту в МТС Банке, оформить заявку онлайн. Рефинансирование кредита. Товары в кредит.
  8. Ренессанс Кредит банк - от 6% годовых → Оформляйте кредит наличными онлайн в банке "Ренессанс Кредит": без справок о доходах по ставке от 6% годовых онлайн или в отделении. Возьмите в кредитную карту от 1 млн рублей. Решение онлайн.
  9. УБРиР кредит - ставка от 6,3% → Взять кредит на выгодных условиях в банке УБРиР. Оформить онлайн заявку на кредитную карту физическим лицам на потребительские нужды. Рефинансирование.
  10. Сбербанк кредит - от 3% годовых → Дебетовая карта. Потребительское кредитование - условия для получения кредита в банке, тарифы, кредитный договор, рефинансирование и реструктуризация кредитов . Кредит на любые цели. Решение по кредиту от 2 минут. Узнать подробнее. Ипотека.
  11. ВТБ кредит - ставка от 6% → Кредит наличными на любые цели. Ставка по кредиту еще ниже — при подаче заявки онлайн. Оформить заявку. Рефинансирование. Кредитная карта.
  12. Уральский Банк → Дебетовая карта. Выпуск и обслуживание карты: Выпуск карты - бесплатно; Обслуживание карты - бесплатно. Кэшбэк за покупки (в т.ч. в сети Интернет): В случае совершения покупок на общую сумму от 5 000 рублей.

13. ФинЗащита24 — Списание кредитов и долгов

ПОЛУЧИТЕ ФИНАНСОВУЮ СВОБОДУ СЕГОДНЯ! Проконсультируем бесплатно! Даём гарантию списания долга 100%! Прекратим звонки от коллекторов! Снимем аресты! Откроем выезд за границу!

Простые шаги ВМЕСТЕ С НАМИ и Вы снова станете свободным от долгов человеком: 1. Онлайн-заявка; 2.Встреча с юристом; 3.Составление плана; 4.Прекращаем звонки, опираясь на законные методы, прекращаем звонки от службы взыскания банка и коллекторов; 5.Подготавливаем дело - собираем и тщательно подготавливаем все документы и заявления к подаче в суд; 6. Защищаем интересы - выделяем арбитражного управляющего, который будет вести Ваше дело от начала и до завершения; 7. Списываем долг - Ваш долг списывается полностью, без потери имущества и негативных последствий.

кредиты в банках, проценты по кредитам в банках, взять кредит условия, кредит на любые цели, процентные ставки по кредитам, где взять выгодный кредит, кредитные банки, оформить кредит в банке, предложения по кредитам, где можно взять потребительский кредит, кредит в банке москвы, какие банки дают кредит, кредит в москве, кредит москва, подобрать кредит наличными, где взять самый выгодный потребительский кредит, потребительский кредит москва, где срочно взять кредит, в кредит, кредиты на потребительские нужды, кредитный кредит, деньги в банке, нужен кредит, взять кредит на выгодных условиях, получить потребительский кредит в москве, получить кредит в москве, взять денег в кредит, в каком банке можно взять кредит, кредит онлайн
кредиты в банках, проценты по кредитам в банках, взять кредит условия, кредит на любые цели, процентные ставки по кредитам, где взять выгодный кредит, кредитные банки, оформить кредит в банке, предложения по кредитам, где можно взять потребительский кредит, кредит в банке москвы, какие банки дают кредит, кредит в москве, кредит москва, подобрать кредит наличными, где взять самый выгодный потребительский кредит, потребительский кредит москва, где срочно взять кредит, в кредит, кредиты на потребительские нужды, кредитный кредит, деньги в банке, нужен кредит, взять кредит на выгодных условиях, получить потребительский кредит в москве, получить кредит в москве, взять денег в кредит, в каком банке можно взять кредит, кредит онлайн
кредиты в банках, проценты по кредитам в банках, взять кредит условия, кредит на любые цели, процентные ставки по кредитам, где взять выгодный кредит, кредитные банки, оформить кредит в банке, предложения по кредитам, где можно взять потребительский кредит, кредит в банке москвы, какие банки дают кредит, кредит в москве, кредит москва, подобрать кредит наличными, где взять самый выгодный потребительский кредит, потребительский кредит москва, где срочно взять кредит, в кредит, кредиты на потребительские нужды, кредитный кредит, деньги в банке, нужен кредит, взять кредит на выгодных условиях, получить потребительский кредит в москве, получить кредит в москве, взять денег в кредит, в каком банке можно взять кредит, кредит онлайн

Мы с вами сейчас не будем вы на первом курсе нашего факультета узнаете какая разница между бизнес интеллектом и бизнес-аналитики но покажется для простоты будем считать что это синонимы вот ну как вы видите бизнес интеллект включает себя просто гигантское количество аспектов и вы должны уметь владеть каждом из них если быть совсем простым то у вас есть бизнес у вас есть бизнес заказчика у которого как правило техническое задание выглядит следующим образом у нас есть проблемы решить ее красивые дешевого и дешево вот эта типичная постановка задачи вам это надо перевести на нормальный язык выбить еще побольше денег и превратить их бизнесовые задачу в конкретное техническое задание которое вы в последующем можете уже опустить на уровень ниже на администратора баз данных на архитектора и на прочих сотрудников которые будут делать комплексные решения соответственно вы должны понимать как аспекты бизнеса так и собственно говоря все технические нюансы да то есть ну ребята без питон обе знание баз данных без вас были доклады по машинному обучению да но отлично вот это вот луны и штучки вот это все надо понимать как это работает я не говорю о том что вы должны глубоко я не знаю там уметь я не знаю там запустить их же boost на каких-нибудь данных нет но понимать что это такое как это работает и где это используется это является обязательной задач поэтому на самом деле вот эти знания всех этих аспектов безусловно является необходимым для того кто хочет последствии впоследствии называться бизнес-аналитиком ну и типичны должностные обязанности которые перед вами будет стоять когда вы будете работать какой-нибудь компании ну как вы видите здесь по моему просто все то есть такой пещеру вся компания с одного человека состоит на самом деле вот да вы можете так усердно не фотографировать эти презентации мы потом вышли это не тратить на это время слышите меня это будет полезнее вот значит соответственно должностные обязанности просто гигантский но но есть прекрасный бонусы бонус он видит зарплаты делать то что на самом деле да да да да да на самом деле бизнес-аналитики являются одним из самых высокооплачиваемых специальностей и если вы видели последний рейтинг то вы должны были заметить что наш факультет факультет бизнеса и менеджмента находится аж на третьем месте по уровню зарплат но это связано с тем что в наш факультет входит еще две школы наши бизнес-аналитики там еще есть логистика менеджмента не нам опускайте немножко средний уровень зарплат вот поэтому да то есть на самом деле как мы на первом месте вот соответственно вот кем вы должны стать у вас должно быть 100 руку и вы должны уметь все вот кто такой бизнес аналитик но но но фактически у нас ребята со второго курса уже спокойно работают естественно стажерами без этого никуда без этой стадии подношение бумажек и к сожалению не обойтись наши а на самом деле к радости вот ног окончания четвертого курса высокая стартовая зарплата им гарантированно и обеспечена ну и здесь говорится о том что она крайне высокооплачиваемой и престижной формальный слайд а не формальные слайд и он вот такой вот вот соответственно ждем вас у нас на кафедре академическое вступление закончена переходим к не которому бизнес-кейс я была руководителем этого проекта проект у вас здесь спонсор банк втб этот проект реализовался в другом очень известна в россии банке у него в benchmark такого зелёненького цвета вот не будем говорить что это за банк и так задача следующей модели распределения кредитных заявок но вы еще с кредитами по большей части скорее всего не сталкивались ему банальные за возраста вам еще денег не дают ни ну может быть конечно в этом кого-то шантажируете чтобы он на свой паспорт получил для вас кредит такое тоже возможно но тем не менее но в будущем так или иначе вам скорее всего придётся с этим встретиться понятно что после 4 курса окончания нашего факультета вы как бы сразу в топ зарплатой в кредитах вообще знать не будете но тем не менее вот эти 4 курса может быть может быть вы столкнетесь проблемы взять и денег в кредит но может быть вы так же знаете о том что людям периодически приходят эсэмэски в духе вам уже подтверждён кредитам на такую-то сумму там полтора миллиона приходите к нам нужен только паспорт и больше ничего но я думаю вы вкурсе такой ситуации на это ситуация складывается только у физических лиц но как вы догадываетесь банк да он зарабатывает на физических лицах безусловно но такой ключевой сектор это и корпоративные кредиты и вот именно от таких кредитных заявок будет идти речь как вы понимаете в компании газпром не приходит эсэмэска о том что вы знаете вам тут одобрен кредит на полтора ярда приходите забираете конечно нет соответственно все крупные компании самостоятельно оформлять заявки случае необходимости а дальше эти заявки должны быть проверены вот эти люди которые проверяют эти заявки их называют андеррайтеры они открывают налоговую историю они звонят фсб спрашивают как там нормальная компания ненормальное проще дела случаев из листам открывает ваши странички вконтакте и проверяет какие мемчики вы там лайк или вот и и пытаясь из этого сделать какой-то вывод но глобальная задача следующая пришла заявочка от компании такой-то там ооо рога и копыта андеррайтер смотрит на все документы которые входят в этот пакет ему надо принять решение добрый кредит или не одобрить но есть важный момент который здесь упущен а каким образом заявочка попадает к андеррайтера вот это вопрос интересный заявки то пришла в какой-то региональный банк андеррайтер сидит где-нибудь например в москве или в новосибирске случае с тем банком о котором идет речь у них 6 центров андеррайтинга по стране всего лишь шесть отделение как вы догадываетесь просто в гигантском количестве и исчисляются десятками тысяч каким образом заявочка от туда попадает туда естественно цифровом виде там не почта россии несет это заявка как вы догадываетесь вот соответственно это должна делать машина это должна делать она должна смотреть заявку выявлять оттуда какие-то характеристики с другой стороны иметь характеристики андеррайтеров те или иные мы они сейчас поговорим и определить что вот эта заявка должна быть рассмотрена этим андеррайтером то есть направить заявку на этого андеррайтеры это должна делать машина до того как мы имплементировать ли это решение это делалось руками ты сидел диспетчер просматривал все это заявку глазами смотрел на своих андеррайтеров и говорил вот это вот иваново иваново ну как вы догадываетесь и процесс отнимает очень много времени основная задача максимально быстро дать решение по заявке собственно говоря первая задача 1 проблема которая здесь сразу возникает перед бизнес-аналитиком это понять как работает бизнес какова их проблемы какова их задача и вот цель нахождения исполнителя который быстрее всех закончить работу над данной задачи с ее характеристиками при допустимом уровне некоторых дополнительных ограничений про дополнительные ограничения мы сейчас тоже поговорим а что такого оптимального вот критерий оптимальности здесь выписано это минимальное время окончания исполнения рассмотрения задача это первый критерий 2 как я сказал некоторые дополнительные параметры которых мы поговорим а на машину и солей одна минута то есть машина в течение 1 минуты после поступления заявки должна отдать ответ кто из андеррайтеров я должен смотреть просто вы понимали масштаб трагедии в одну минуту в одну минуту со всей страны приходит около 100 заявок от корпоративного сектора в одну минуту ну вы поняли каком-то интересе и так вначале нам надо определить перечень вообще потенциальных исполнителей для этого нам надо все и тех кто больные рожают ворами и всякие прочие товарищи их соответственно необходимо сразу отсеять на них нельзя направлять заявку здесь вроде как кажется все достаточно просто двигаемся чуть дальше есть еще такие факторы как принадлежность бизнес линии в нашем случае было три бизнес линии малый бизнес средний и крупный бизнес соответственно в каждый бизнес ли не работает свои андеррайтера специалисты если заявка пришла от компании которое относится к среднему бизнесу она должна уйти на андройд который работает естественно со средним бизнесом поэтому сразу понимаю нам нужно соответствие бизнес линий принцип экстерриториальности это очень классные вещи делать а что если заявка пришла в москве на москву же ее нельзя отправлять на рассмотрение вы потом узнаете что есть такие товарищи к кв роды и такие товарищи которые хотят обмануть банк а для этого они крадут например дочку андеррайтера держит его заложниках и говорят у нас пришла заявка от ее должен нам за и править и пока ты это не сделаешь мытья дочку не отпустим такие вот мошенники иногда это бывает по собственной воле типа мы с тобой попилим этот кредит то там вот с такими фразами надо бороться и вот принципе экстерриториальности помогают на самом деле отчасти с этим бороться то есть заявки из москвы должна упасть когда мы там в новосибирск чтобы андеррайтер которому она попадет заведомо точно как вы не пересекался с заявителем категория заявки еще бывает разных категорий соответственно категории заявке должна соответствовать категории андеррайтеров том смысле что он драйвер должен быть не меньше по уровню навыков чем-то заявка которая идет есть еще дополнительные признаки типы секретности заявки бывает иностранных компаний соответственно wonder это должна быть владение английским языком ну к примеру вот и есть там еще куча куча других показателей суть в том что мы вот на этой стадии взяли и отфильтровали тех андеррайтеров которые вы точно рассмотреть не могут у нас все равно осталось очень много андеррайтеров на эту одну заявку все равно их осталось много соответственно дальше мы с этими андройд раме должны как-то поиграться мы должны отранжировать слова ранжировать вам понятно да времена там оценочки вычеты вида вот он сидел о том как как лайки да вот соответственно 1 дедлайн по суммарному времени нагрузки у вас есть андройд руни же ни одна заявка одновременно у нее три четыре пять за которым смотрит параллельно надо посчитать сколько по времени он смотрит эти заявки чтобы понять в какой момент он наконец приступит к той которому мы ему потенциально хотим кинуть 2 дедлайн по количеству задача делать то что о том что задачи 5 или задача 1 но это одна может быть такой тяжелый что оно перевешивает все 5 до поэтому нам надо смотреть не только на то сколько мы не только на количество ночное по времени вот вот эту первые два фактора дальше возможность рассмотрения задачи до периода недоступности дело что так бывает что андройд отправляет например на обучение или у него дальше отпуск начинается часто он свободен у него сейчас висит 3 задачам и мы напишем еще одну задачу на это задача по длине средняя там трое суток и мы так понимаем а там очень выходные попали а там еще риски того что он в пятницу хочет уйти пораньше да он еще и может приболеть у него насморк я не знаю хомячок умер да у него может произойти все что угодно поэтому нам надо иметь некоторый запас что тут чтобы до того момента пока он не доступен мы успели в тащить эту одну заявку вы понимаете да речь идет о тысячах сотрудниках для каждого вот это все надо считать это крайне крайне крайне сложный вычислительная задача возможность рассмотрения так искали дедлайн по суммарному времени условно есть еще условной недоступность это он всякая там пошел кофе попить и отлучился по каким-то другим вопросам у него есть еще такая вот условная недоступность и там есть тоже определенного сорта ограничения связаны с этим фактором дальше а теперь мы с вами поговорим про те дополнительные нет это не дополнительные параметры до тан тан тан тан та нет это еще одним важные параметры которая играет роль делать то что за девочка пришла а я вас не хватает документе к там какой-нибудь и и отправляет на доработку она приходит еще раз очевидно что надо ее распределить на того же андеррайтеры которая смотрела в первый раз он уже пол документов просмотрел это фактор надо тоже учесть рассмотрение задача от одного клиента в общем короче говоря здесь еще идет коэффициент соответствие отраслевой специализации андеррайтер еще pushe свой скилл и они например мега крутые в сфере машиностроения и приходит заявочки из металлургии металлургии и машиностроения примерно поближе а другой специалист я не знаю в чем например в тимбилдинге да ну и у нас есть два прочих равных андеррайтера но один специалист машиностроения другой тимбилдинге задачку по металлургии мы определим неестественно машиностроение кто вписались вот дальше вот она разница вот этого дополнительный бизнес параметры где тоже первые о чем мы говорили они более-менее объективное но если мы будем действительно всегда объективными в жизни так будет действительно то у нас будет кучка очень крутых андройд raw который будет брать на себя все задачи а вы должны понимать что он драйверов крайне низкая зарплата кстати говоря этот если будет плохо учится хрена у сдали игры вы будете андеррайтерами вот и соответственно не но сначала баристы понятно а потом андеррайтером вот а соответственно у андеррайтеров там базовой ставкой учетом ранее 50000 рублей вот но они получают бонус за каждую рассмотрены заявку теперь представьте сидит какой-то вообще дамбах андеррайтинга и на него падает все задачи ну вы догадываетесь что он получить все деньги все бонусные деньги это будет нечестно хотя банк решить свою проблему он быстро рассмотрит кредитную заявку на это нечестно и вот здесь тоже важный аспект да и нам как разработчикам надо было понимать этот момент до соответственно это вот именно аспект бизнеса это не технический аспект вы понимаете да что на всех предыдущих стадиях идет работа с хранилищем данных в самом банке имплементировать на большое количество бит и м м систем до система обслуживающую бизнес-процессы и на она была со всем этим делом интегрироваться парсить оттуда информацию это целая история и обо всем этом бизнес аналитик должен знать он должен понимать как это работает ну и при этом понимать бизнес-задач и соответственно вот он это второй фактор про который говорил отношении накопленных баллов да то есть надо сделать так чтобы более-менее равномерно распределить заявочки между андеррайтерами чтобы они баллы накапливали более-менее равномерно также разницы категории задачи исполнителей и так у вас есть задача первой категории у вас есть андеррайтер первой категории который рассматривает заявку три дня а если он драйвер 7 категорий которая рассмотрит ее за один день у нас задача если бы не было вот этого параметра разницы категорию то мы бы тупо кинули на андройд 1 7 категорию проходит два часа и приходит заявка 7 кантик категорию у нас android app 7 категорий занят сорян ребята нилус . давайте обратно в и хреново системы сделали на вот поэтому надо обязательно учитывать некий риск факторы то есть мы здесь уже риска с мы получаем дату бизнес-аналитику на сразу все растет наших глазах надо уже знать что такое риск анализ как он работает и всякое прочее верить вот соответственно частота рассмотрения задач более низкой категории вот андеррайтер сидит такой крутой например той же седьмой категории мне на него кидаем только седьмую категорию но так потом получается что до его кидает заявку третья категория он навыки уже потерял он уже забыл как выглядит эти заявки 3 категории да не простые но навык потерял поэтому их надо держать как бы в теле и их надо периодическим кидать заявки более низкой категории для того чтобы они сохраняли свои навыки время простое дело то что есть такие андеррайтеры который как бы базовый запас и ненормальной вы я и не парюсь вот такие люди тоже есть вот поэтому как бы надо смотреть еще school какой у них был период простое ну и борьба с родом эта там тоже мне к интеллектуальность вот система которая борется с мошенниками пытается их отследить определенным образом как итог как итог помимо того что необходимо было вообще создать некую информационную систему интегрировать с хранилищем интегрировать ее существующими системами в банке помимо всего этого надо было решать задачу а поиск исполнителя на котором минимизируется некоторый функционал с учетом возможности варьирования 20 управляющих параметров то есть представляете да у вас очень сложная нелинейная функция слова линейные функции вас не пугает а не линейная и она не квадратичная и даже не кубическая она вообще очень сложно более то оно трансцендентно salt инцидента пугает чуть-чуть по пугало ну нормально на петром цементные сила если что вот а чисто называется инцидентами sin является корнями многочлена с рациональными коэффициентами соответственно ну то есть корень из 5 она нормально вот таким образом мы получили ещё плюс ко всему мы получили очень сложную математическую задачу которую тоже надо решать как вы догадываетесь тут не существует готового алгоритм решения которое говорит там вычетом посчитать оля дискриминант там еще какую-нибудь простую ересь да нет этого всего нет никто не знает ли задача вообще новые свежие никогда никто не видел в глаза как ее решать не знает никто у нас все что у нас есть у нас есть набор инструментов и у нас есть наука и вот совмещая это все вместе надо вы думаете решение этой задачи ну дальше происходит что то вот такое вот да тут мы не будем и вот здесь вот как скрывается машины обучения нейронные сети генетические алгоритмы вся вот это заумная штуковина она скрывается вот здесь вот и вот за это собственно говоря и платит гигантские деньги потому что ну грубо говоря построить систему интегрируется хранилищем это были не техническая задача ну то есть грубо говоря обезьянка то в принципе этому научить можно ну не считать каких-то экстремальных кейсов а вот то что происходит здесь это будете знать только вы если придете к нам на кафедру и на наш факультет соответственным вот этому надо научиться без этого современный мир уже не функционирует и решение типовых задач и уже в ближайшем будущем буду заниматься роботы как вы понимаете да и только для нестандартных задач будет нужен человек все стандартные задачи уже будут решены но я думаю вы например все в курсе что типовые юридический документ уже оформляют роботы то есть вот эти все ребята которые закончили юрфак они уже по большому счету не нужны нужны эксклюзивные юристы которые могут решать только тяжелый кейсы для простых кейсов уже есть роботы про игру голый про шахматы я думаю тоже уже все в курсе вот соответственно вы должны быть вот-вот им вот но это результаты внедрения тут просто я хотел сказать важную вещь я смотрю можно на расслабоне чеки почитать мальца до нармуль и так результаты внедрения вы про это прочитаете дома тут главная мысль утрате которая это было вы сделали какой-то заумную штуковину вы даже внедрили в банк a bad он знает один простой вопрос а вот если fast не было было бы лучше или хуже а вы таки ну как бы ну вот не ну и чуть не проверишь вроде как не про им надо придумать критерии оценки степени качества то есть задачи которые вы решили это решение которое сделали надо определять его качества поэтому прежде чем выдумываете вообще все это надо было заранее сесть и подумать на тему того а как мы будем мерить качество нашего решения в большинстве задач ответа на этот вопрос не существует то есть не существует готовы китаев слуги перепугает ключевые показатели эффективности нормально соответственно не существует априорных китаев каких-то универсальных который мерит качество решения современных качество современных решений их надо выдумывать по ходу пьесы и при этом доказывает тот факт что они являются адекватными к той задаче которую вы решаете но у нас здесь были всякие заумные характеристики ну например которой более менее очевидно характеристика это ниже на суммарная стоимость рассмотрение задачи стоимость вы смотрели задача мои вы думали мы очень гордились собой а андеррайтер то в минуту стоит каких-то денег с учетом бонусов за рассмотрение задачу он рассмотрит три дня он осмотрит четыре дня никого не волнует вам смысле чтобы общество ему капает а банк же это платят эти деньги вот соответственно мы понимаем что можно ввести характеристику оценки сколько банк без машины до этого без интеллекта сколько банк до этого тратил деньги на оплату времени андеррайтера и сколько он ее начал платить после того как была внедрена интеллектуальная система и смотрите мы банка сэкономили здесь а ярдах и речь идет если что вот соответственно мы сэкономили практически 30 процентов денег банку то есть машина действительно эффективно в этом смысле работает но вспомним что мы хотели еще что делать равномерно распределять заявки вы по бизнес-информатики профессионалы да да там экономика как нибудь там где-то там мелькает да тоже есть да ну вот есть такая вещь как монополия и уровень монополизации сектора можно оценивать на то есть два коэффициента вот они называются коэффициента джини и helfen дали hirschmann а это два человека это не двойная фамилия как бы там родители не издевались над ребенком это два разных человека вот соответственно здесь некий специальные индексы которые умеют оценивать насколько монополизирован сектор экономики мы так подумали ну-кась а давайте-ка мы этот экономический вообще говоря индекс применяемых сектором экономики сектором или к секторам а бизнес формате к не русский язык ok вот может можно по любому йогурт соответственно давайте мы применим эти экономические индексы к нашей задаче на самом деле это тоже классно креативная идея брать информацию брать готовые решения брать какие-то индексы вообще из другой тематики с интерпретировать и сказать слушайте а это можно применить и здесь не надо выдумывать велосипед у нас есть уже крутой показатель эффективность которого уже доказано соответствие мы этим индексом этими двумя индексами мы по вере мы померили монополизации то есть мы поверили на самом деле насколько мы равномерно распределяем заявки между андеррайтерами что у нас здесь произошло по одному индексом из 021 до 058 поднялись единицы это идеальное равномерное распределение 0 это монополизации все на 1а было 021 если что-то на секундочку вот а по второму индексу слой 063 до 029 поднялись до то есть особенно по второму индексу мы тут кто быстро считает тут во сколько раз мы это увеличили в дофига раз мы это увеличили вот то есть мы большие большие молодцы собственно говоря это вот это реальный кейс который есть и здесь без человека обладающими всеми этими скиллами всеми теми навыками которым о которых мы говорили чуть выше просто не обойтись это задачу решить невозможно более того как вы догадываетесь то что мы не сотрудники этого банка значит банк это нанял на аутсорс а значит на самом деле внутренних компетенций крупного данного и то и другое мерит уровень монополизации как уменьшился а он в обратную сторону я понял он бы он бы ваш индекс я я в я понял я давал вопрос правильно ваши резюме девушкам так а соответственно ну вы догадались и x растущие функции один из этого отлично отлично ну за шансы на егэ по математике вас есть да вот незадача параметрам в этом году будет вообще забойная соответственно вот умный вопросам из литвы и ушла умные да а кто вы до серьезно магистратура то есть вы студент и так все понятно зла магистратуры дети все а вы вышки нет ну удачи как школьникам рассказывать все правильно и дело что вы ну а не играет роли да теперь про вступление лирическое хотя у нас по времени все зашибись давайте это вот по этой части если есть и у вопрос а потом перейдем к лирическому вступлению круто докторов до девушка девушка до проблема была с внедрением разработка заняла 7 месяцев с внедрением была проблема делать то что ну вы уже поняли каком банке рид и это махина такая медлительно просто до невозможности вот она просто несусветно мы внедрялись год и 3 месяца короче суммарно ушло два года на федю сейчас я сейчас я скажу но сейчас 18 год мы сдались в ноябре 16 года мы сдались на беда правильно вот ну то есть выход в промышленный сектор был в ноябре 16 года соответственно тема отступления тема отступления сейчас будет расслабьтесь и будет чуть по веселее я воспеваю у меня все зашибись так значит сейчас мы поговорим о космосе а можно брать а я не вижу а какая претензии фотографу да какая методологии разработки вас следовали во время презентация этого методологию всю банковскую документацию это был вообще кошмар ну то есть на какой модели вы использовали отжал все я понял я понял магистратура 4 курс 4 курс а вы все знаете да я вас понял делал то что про отжарил и я не знаю там про как-нибудь водопадик вам рассказывают большое количество информации и вам кажется что реально это в бизнесе работает я вам отвечу честно это не работает это не работает тогда когда у вас был уже когда у вас уже был крупный бизнес и когда в этом бизнесе уже работали каких-то бизнес-процессы дело то что смена бизнес-процесса стоит дороже чем продолжать обслуживаться по старой схеме поэтому учитывая тот факт что мы пришли на готовый бизнес процесс моего не делали с нуля то есть процесс обслуживания кредитных заявок сами андеррайтеры все бизнес-системы которые у них были поста поставки этих заявок андеррайтером все это было уже и нам нельзя было это трогать начинал на бланке инкрементироваться в готовые системы поэтому никакого не отжал подхода ничего нового мы не могли интегрировать мы ну на самом деле формально у нас был водопаде формально формально но реально так как получится и большому сожалению в крупном бизнесе это типичная картина и только тогда когда в крупном бизнесе что-то начинает вообще с нуля новое тогда это действительно можно построить хорошо а теория о том что можно перейти к j'ai lu с чего-то другого ну в крупном бизнесе для меня лично есть устоявшийся стереотип подкрепленные практикой что это сделает просто невозможно вот не считая того что просто деккер раздолбай работают у нас бизнесе вот в крупную с точки зрения того чтобы dinamica просто все сроки и соглано мы за это платим то есть мы подрядчики платим за то что наш заказчик динами сроки до 12 человек 12 человек построили всю эту систему 33 hard кодинга один архитектор 2 на баз данных остальные работали в части математики и соответственно ну скажем так интеллектуальная система которая за этим стоит вот руководить вот и так обещал по все фотограф никого не больше не закрывается сиони отлично итак переходим к космосу космоса но у нас будет космос немножечко приземленный я вам даже скажу больше мы сейчас с вами будем решать задачу как найти свою вторую половинку вот а точнее какова вероятность это вторую половинку собственно говоря повстречать начнем ну раз я бы сказал что дело будет про космос мы с вами начинаем с известного вам вы же уже на четвертом курсе уравнение дрейка вот это уравнение описывает вероятность повстречать разумную внеземную цивилизацию в галактике вот такой то есть уравнение дрейка у него есть большое количество компонент вы же уже все знаете про условную вероятность и формулу байеса конечно же вот на самом деле это не ты ее интерпретация которая нас приводит к тому что вот из таких вот компонент как доля звезд обладающими планетами вероятность возникновения разумных форм бла-бла-бла куча всякой физический ересь и потом это все дело перемножается и мы получаем то что вероятность встречи разумной цивилизации она вот такая вот она вот такая вот мне сложно сейчас раз два три 4 5 6 3 миллионах 3 миллионов процента это вероятность повстречать разумную жизнь на данный момент при сегодняшних оценках вот этих вот параметров которые входят в эту формулу я во время основного доклада говорил о том что является очень хорошей практикой брать чужие готовы результаты себя зарекомендовавший применять абсолютно другой сфере и они там как правило на самом деле работают и дают хороший результат вот давайте применим уравнение дрейка для того чтобы ну то есть само уравнение дрейка решает вопрос вот этот до какого встретить вот этого товарища на просторах вот этого а мы сейчас с вами решим другую задачу естественно применительно ко мне какова вероятность чтобы эти двое встретились вот соответственно вот мы сейчас найдем вероятность такого исхода а для начала нам надо взять параметр n который будет символизировать число потенциальных девушек для девушек это будет молодые люди я использую из роста то официальные данные который будет касаться населения сразу говорит что не используется показателя крыма и севастополя в отношении там далее скачкообразные эффекты естественно после их применения поэтому они как бы не учтены здесь статистике вот при расчете соответственно то есть все цифры которые будут они применительно ко мне но вы их можете потом достав их с росстата интерпретировать уже по отношению к себе пересчитав их естественно значит число потенциальных девушка молодых людей не понял а где циферки а тут цифра к должна быть под слоями ну ладно это мы потом а я понял все все нормуль все все под контролем я контролирую ситуацию r при родственность мы оцениваем н это число наших потенциальных девушки нормально ответ на выезд конце вот число потенциальных девушек которые я могу встретить идеальность для меня значит первый параметр r и это прирост населения россии вас оставляет он где-то 100 тысяч в год среднем за последние 10 лет без учета крыма 100000 следующий параметр доля женщин в россии ну так сказать я как да вот интересуют женщины вот вот такие вот в рассмотрении не берутся вот соответственно примерно 054 да там и у нас в россии превышает по численности чем молодые люди и так 54 процента населения нашей страны является населением женского пола но есть бедственное естественно я хочу москвичку иначе понятно она все это из-за моей прописки самой квартиры дальше вот это все начнется поэтому не давайте я сразу возьму себе значит в жены москвичку доля москвичка вот такая вот цифра к вот такая цифра к этот всех женщин то есть ти до 80 процентов женщин проживает в москве ну так на секунду доля москвичка подходящего возраста дело то что да я вот такой капризный мне нужно определенного возраста девушку вот для того чтобы избежать вот таких ситуаций ну и для того чтобы избежать вот такой ситуации вот соответственно в той возрастной категории который меня интересует это между 19 и 29 а это как трава девушки да да да да да по прошиваем попадаем до туда вот а соответственно таких дам у нас вот 14 мин процента вот после этого так как я ханджар все страшный вот так как я не хочу обсуждать там я не знаю какие нибудь сумерки с девушкой и при этом я не знаю там еще как офигел что сейчас обсуждается что сейчас обсуждается на необразованным откуда вы знаете что обсуждать и льна необразованного уровне действительно и так меня интересует девушки естественно чтобы они еще были с высшим образованием на для того чтобы не было бы интересно с ними обсудить соответственно кстати это имеет удивила эта цифра среди девушек в возрасте от 19 до 29 лет 41 процент из них с высшим образованием вот но видимо это было в период активной работы университет синергия вот поэтому вот так а соответственно соответственно спасибо соответственно применяем еще и эту долю двигаемся дальше они же еще должны быть ну вот то-то же игрока прибылей она еще и привлекательная должна быть вот оно должно быть привлекательная считаю что примерно 5 процентов всех девушек из того множества которое я выбрал пять процентов из них они будут искать по внешности достойны моего вкуса вот изысканного соответственно вроде как получается вот такая вот цифра 19 тысяч семьсот сорок девушек но на самом деле и вот тут как в моем прошлом докладе у нас есть формальная сторона вопроса а есть еще бизнеса в на то есть есть некие дополнительные факторы которые мы забыли учесть идите дополнительный фактор есть еще и здесь а именно я на всю этой ситуации смотрел со своей точки зрения ну то есть типа как бы покажите мне всех так вот этого вот мы не учли фактор того что с той стороны это тоже есть какое-то желание но чаще всего желания конечно но иногда вот это вот исключение бывает что да желание отсутствуют поэтому нам надо учесть дополнительные факторы 1 почему ее должен привлекать я а я считаю что это мы уже поняли что я крайне самокритичный человек поэтому одна из 20 сочтёт меня привлекательным 1 из 20 девушек почему она одинока ну раз она такая шикарная то скорее всего на самом деле у нее еще кто то есть поэтому вы не считать что половина из этих шикарных девушек они либо замужем либо в каких-то там длительных отношений ну кароч как бы без шансов там не изи каточка да как бы а там вот а и и последний фактор которая считаю после всего этого будет в принципе уже такая вот моя моя вот она вот почему вообще мы совместимы да то есть это вот вопрос характера почему я беру одну из десяти но это такой личный опыт что вот до 1 из 10 точно со мной сможет ужиться крайне юмористичный человека не все понимают мой юмор вот а соответственно после применения всех этих факторов в итоге в москве остается 49 девушек которая полностью удовлетворяет всем озвученным выше критериям но самыми самым интересным что вероятность повстречать для меня свою судьбу в москве всего лишь и это не не ирония действительно так вы представляете повстречать в точки зрения сухой математики повстречать мне свою судьбу в москве всего лишь в 100 раз больше чем встретить инопланетянина эта вероятность то есть каждая сотая девушка моей мечты на самом деле инопланетянка вот эту эту это удивительный результат на самом деле поэтому всем вам я хочу пожелать вот это вот в контексте последнего доклада а так как вы на четвертом курсе магистратуры то вы сразу знаете каков графика этой функции правильно вот такой вот они вот я почему-то я неожиданно закончил раньше поэтому давайте мы тут по педали ruim вопросы если они есть так девушки это мне уже радует так давно прошел ведь принятие как-то разделяете между собой нет нет нет в данном случае данном случае на самом деле шелка подразумевает под собой бизнес-аналитика это сбор информации попытка выудить из нее качественно как качественный результат мы занимались только этим с точки зрения системного анализа то есть выделение слабых мест в этом бизнесе и так далее нас туда не пускали все что нам дали нам дали datasette со словами зделайте красиво вот поэтому на самом деле мы исключительно бизнес-аналитики могли заниматься системным анализом это мне как заниматься не могли нас туда не пускали на такой вопрос немножко технический а это вы же сейчас я жду подвоха вообще жёсток в разработке использовали пегу или какие то другие да да да в этом банке интегрированы пега соответственном букета технический вопрос у нас было сервис на ориентированное решение соответственно пега крутилась мы пеги при крутились на вот сфере пега дергала наш веб сервис наш веб сервиса обратно в пику выбрасывал результат то есть точки зрения пегим и black box до который дергается через веб сервис saab архитектуры если вам это как-то поможет вот да еще подскажите пожалуйста вот тоже по этому внедрению а использовали ли вы какой-нибудь моделирование чтобы ну разные алгоритмы посмотреть на самом деле что мы сделали вся эта система при том что то в конечном итоге на самом деле это был некий java applications который ну java сервис для который был закручен на в сфере изначально изначально все это была разработана в системе имитационного моделирования вот то есть в рамках мы полностью описали весь процесс дохода до окончательного пул андеррайтеров из которых мы должны что-то выбирать дальше в рамках той же имитационная система было интегрировано несколько алгоритмов которые в процессе смотрели кто из них вы дает лучший результат на референтной выборки дамы соответственно мы там своем своего рода внутренний скрытое обучение с учителем сделали сидел диспетчер который мы дальше согласно не которому очень умному алгоритму дергали те или иные алгоритмы дальше смотрели на те оценки ну своего рода абэ тестирование интегрированное обучение с учителем то есть на самом деле диспетчер не знал как вы сейчас алгоритм работает он давал только лишь оценки результатом до при этом выбор выбор случайный он был не случайным углу не кен неким интеллектуальным выбор алгоритм который используется и в конечном итоге оказалось что один из алгоритмов вообще к капитально выигрывают у всех остальных и в итоге мы использовали его но перебирали большое количество на там продолжение вопроса получается у алгоритма был конкретный автор то есть разных алгоритмов был автор до какой-то алгоритм победил да но группа группа разработчиков была разделена на 2 алгоритма в котором мы проверяли было пять каждый из групп одна группа делала два алгоритма другой делали три они ни в коем случае мы их небе все коли они не должны были знать какой подход у каждой из групп и к тому чтобы получить результата но 2 и 3 алгоритмы делались а одним и тем же ты соревнование внутри команды мы безусловно без этого никак, спасибо.

кредит, банки кредиты, банки кредиты банк, взять кредит, кредит онлайн, хоум кредит, кредит в банке, кредит без, сбербанк кредит, кредит наличными, кредит под кредит, потребительский кредит, калькулятор кредита, кредит залог, ли кредит, кредит личный, какой кредит, кредит кабинет, кредит личный кабинет, банки хоум кредит банк, банк хоум кредит, банки хоум кредит, кредит под залог, рефинансирование кредита, кредитный кредит, кредит можно, ренессанс кредит

Кредит заявка онлайн!

Кредит заявка онлайн!

Наши специалисты могут подобрать для Вас лучший вариант кредита!

КРЕДИТ БЕЗ ОТКАЗА

Выбирайте кредит  — Вы можете получить потребительский кредит - выбирайте из десятков лучших предложений российских банков.

Кредит без отказа

Кредит безработным

Кредит с плохой кредитной историей

ЗАЁМ 100 % одобрения

Иностранным гражданам

С минимальной процентной ставкой

СРОЧНЫЙ ЗАЙМ

Без визита в банк

На банковскую карту

Кредиты под залог участка земли

Кредит без справок

На банковский счёт

Кредит под залог квартиры

мфо, займ до зарплаты, займ, заём, займ без процентов, микрокредит, микрозайм, взять микрозайм, взять микрокредит, микрофинансовая организациямикрозаем, микрозайм, микрозаймы online, микрозайм bistriy, микрозайм bistriy zaim, микрозайм bistriy zaim online, микрозаем bistriy zaim online, микрозайм на карту, микрозаем на карту, микрозайм без, микрозаем онлайн, микрозайм онлайн, микрозаймы без карты

Взять кредит в городах России 2021 год:

  1. г. Москва Город федерального значения
  2. г. Санкт-Петербург Город федерального значения
  3. г. Новосибирск Новосибирская область
  4. г. Екатеринбург Свердловская область
  5. г. Казань Республика Татарстан
  6. г. Нижний Новгород Нижегородская область
  7. г. Челябинск Челябинская область
  8. г. Самара Самарская область
  9. г. Омск Омская область
  10. г. Ростов-на-Дону Ростовская область
  11. г. Уфа Республика Башкортостан
  12. г. Красноярск Красноярский край
  13. г. Воронеж Воронежская область
  14. г. Пермь Пермский край
  15. г. Волгоград Волгоградская область
  16. г. Краснодар Краснодарский край
  17. г. Саратов Саратовская область
  18. г. Тюмень Тюменская область
  19. г. Тольятти Самарская область
  20. г. Ижевск Удмуртская Республика
  21. г. Барнаул Алтайский край
  22. г. Ульяновск Ульяновская область
  23. г. Иркутск Иркутская область
  24. г. Хабаровск Хабаровский край
  25. г. Ярославль Ярославская область
  26. г. Владивосток Приморский край
  27. г. Махачкала Республика Дагестан
  28. г. Томск Томская область
  29. г. Оренбург Оренбургская область
  30. г. Кемерово Кемеровская область
  31. г. Новокузнецк Кемеровская область
  32. г. Рязань Рязанская область
  33. г. Набережные Челны Республика Татарстан
  34. г. Астрахань Астраханская область
  35. г. Пенза Пензенская область
  36. г. Киров Кировская область
  37. г. Липецк Липецкая область
  38. г. Балашиха Московская область
  39. г. Чебоксары Чувашская Республика
  40. г. Калининград Калининградская область
  41. г. Тула Тульская область
  42. г. Курск Курская область
  43. г. Ставрополь Ставропольский край
  44. г. Севастополь Город федерального значения
  45. г. Сочи Краснодарский край
  46. г. Улан-Удэ Республика Бурятия
  47. г. Тверь Тверская область
  48. г. Магнитогорск Челябинская область
  49. г. Иваново Ивановская область
  50. г. Брянск Брянская область
  51. г. Белгород Белгородская область
  52. г. Сургут Ханты-Мансийский
  53. г. Владимир Владимирская область
  54. г. Чита Забайкальский край
  55. г. Нижний Тагил Свердловская область
  56. г. Архангельск Архангельская область
  57. г. Симферополь Республика Крым
  58. г. Калуга Калужская область
  59. г. Смоленск Смоленская область
  60. г. Волжский Волгоградская область
  61. г. Якутск Республика Саха (Якутия)
  62. г. Саранск Республика Мордовия
  63. г. Череповец Вологодская область
  64. г. Курган Курганская область
  65. г. Вологда Вологодская область
  66. г. Орёл Орловская область
  67. г. Подольск Московская область
  68. г. Грозный Чеченская Республика
  69. г. Владикавказ Республика Северная
  70. г. Тамбов Тамбовская область
  71. г. Мурманск Мурманская область
  72. г. Петрозаводск Республика Карелия
  73. г. Нижневартовск Ханты-Мансийский
  74. г. Кострома Костромская область
  75. г. Стерлитамак Республика Башкортостан
  76. г. Новороссийск Краснодарский край
  77. г. Йошкар-Ола Республика Марий Эл
  78. г. Химки Московская область
  79. г. Таганрог Ростовская область
  80. г. Комсомольск-на-Амуре Хабаровский край
  81. г. Сыктывкар Республика Коми
  82. г. Нижнекамск Республика Татарстан
  83. г. Нальчик Кабардино-Балкарская
  84. г. Мытищи Московская область
  85. г. Шахты Ростовская область
  86. г. Дзержинск Нижегородская область
  87. г. Энгельс Саратовская область
  88. г. Орск Оренбургская область
  89. г. Благовещенск Амурская область
  90. г. Братск Иркутская область
  91. г. Королёв Московская область
  92. г. Великий Новгород Новгородская область
  93. г. Ангарск Иркутская область
  94. г. Старый Оскол Белгородская область
  95. г. Псков Псковская область
  96. г. Люберцы Московская область
  97. г. Южно-Сахалинск Сахалинская область
  98. г. Бийск Алтайский край
  99. г. Прокопьевск Кемеровская область
  100. г. Армавир Краснодарский край
  101. г. Балаково Саратовская область
  102. г. Абакан Республика Хакасия
  103. г. Рыбинск Ярославская область
  104. г. Северодвинск Архангельская область
  105. г. Норильск Красноярский край
  106. г. Петропавловск-Камчатский Камчатский край
  107. г. Красногорск Московская область
  108. г. Уссурийск Приморский край
  109. г. Волгодонск Ростовская область
  110. г. Новочеркасск Ростовская область
  111. г. Сызрань Самарская область
  112. г. Каменск - Уральский Свердловская область
  113. г. Златоуст Челябинская область
  114. г. Альметьевск Республика Татарстан
  115. г. Электросталь Московская область
  116. г. Керчь Республика Крым
  117. г. Миасс Челябинская область
  118. г. Салават Республика Башкортостан
  119. г. Пятигорск Ставропольский край
  120. г. Копейск Челябинская область
  121. г. Находка Приморский край
  122. г. Хасавюрт Республика Дагестан
  123. г. Рубцовск Алтайский край
  124. г. Майкоп Республика Адыгея
  125. г. Коломна Московская область
  126. г. Березники Пермский край
  127. г. Домодедово Московская область
  128. г. Ковров Владимирская область
  129. г. Одинцово Московская область
  130. г. Нефтекамск Республика Башкортостан
  131. г. Кисловодск Ставропольский край
  132. г. Батайск Ростовская область
  133. г. Нефтеюганск Ханты-Мансийский
  134. г. Новочебоксарск Чувашская Республика
  135. г. Серпухов Московская область
  136. г. Щёлково Московская область
  137. г. Дербент Республика Дагестан
  138. г. Каспийск Республика Дагестан
  139. г. Черкесск Карачаево-Черкесская
  140. г. Новомосковск Тульская область
  141. г. Назрань Республика Ингушетия
  142. г. Раменское Московская область
  143. г. Первоуральск Свердловская область
  144. г. Кызыл Республика Тыва
  145. г. Орехово-Зуево Московская область
  146. г. Новый Уренгой Ямало-Ненецкий
  147. г. Обнинск Калужская область
  148. г. Невинномысск Ставропольский край
  149. г. Долгопрудный Московская область
  150. г. Октябрьский Республика Башкортостан
  151. г. Димитровград Ульяновская область
  152. г. Ессентуки Ставропольский край
  153. г. Камышин Волгоградская область
  154. г. Евпатория Республика Крым
  155. г. Реутов Московская область
  156. г. Пушкино Московская область
  157. г. Жуковский Московская область
  158. г. Муром Владимирская область
  159. г. Ноябрьск Ямало-Ненецкий
  160. г. Новошахтинск Ростовская область
  161. г. Северск Томская область
  162. г. Артем Приморский край
  163. г. Ачинск Красноярский край
  164. г. Бердск Новосибирская область
  165. г. Ногинск Московская область
  166. г. Арзамас Нижегородская область
  167. г. Элиста Республика Калмыкия
  168. г. Елец Липецкая область
  169. г. Ханты-Мансийск Ханты-Мансийский
  170. г. Новокуйбышевск Самарская область
  171. г. Железногорск Курская область
  172. г. Сергиев Посад Московская область
  173. г. Зеленодольск Республика Татарстан

займы-кредиты:

https://credity.tb.ru/

https://bonusi.tb.ru/

https://creditonline.tb.ru/

https://loan.tb.ru/

#кредит #займ #онлайнзайм #микрокредит #заём #деньгивдолг #кредитнаякарта #взятькредит #онлайнкредит #кредиты