Кредитный скоринг
ML-модель оценки кредитоспособности с системой объяснимости решений.
Задача
Финансовая организация использовала экспертные правила для оценки кредитоспособности, что замедляло обработку заявок и давало высокую долю ложных отказов. Классические скоринговые карты не учитывали сложные поведенческие паттерны. Требовалась система, способная точнее оценивать риски и автоматически адаптироваться к изменениям рынка.
Решение
Создана ML-модель скоринга, анализирующая финансовую историю, поведенческие паттерны и множество дополнительных факторов. Система выявляет нелинейные зависимости, которые недоступны классическим методам. Модель постоянно дообучается на новых данных, повышая точность прогнозов. Встроена система объяснимости — для каждого решения формируется обоснование.
Результаты
Технологии
Подход
Аудит текущей скоринговой модели
Анализ существующих правил, выявление слабых мест и точек роста.
Сбор и подготовка данных, feature engineering
Формирование обучающей выборки, создание признаков на основе финансовой и поведенческой истории.
Обучение и валидация ML-модели
Тренировка модели, кросс-валидация, настройка порогов принятия решений.
A/B-тестирование и поэтапное внедрение
Параллельная работа старой и новой моделей, постепенный перевод трафика на ML-скоринг.