На основе результатов реального БКИ, эмулятор позволяет предсказывать результат БКИ для клиентов с историей транзакций. Строится собственная модель скоринга.
Для реализации решения используются технологии: 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.