Эмулятор БКИ
июль — октябрь 2020
Описание решения
На основе результатов реального БКИ, эмулятор позволяет предсказывать результат БКИ для клиентов с историей транзакций.
Строится собственная модель скоринга.
Python 3.8.2 и библиотеки машинного обучения
Строится собственная модель скоринга.
Python 3.8.2 и библиотеки машинного обучения
Для классификации используется ROC AUC метрика.
Была достигнута метрика в 0.7, что позволило использовать решение в продакшн.
Была достигнута метрика в 0.7, что позволило использовать решение в продакшн.
Применение решения
Росгосстрах банк