• S-specific (Конкретный)
• M-Measurable (Измеримый)
• A-Achievable (Достижимый)
• R-Relevant (Значимый)
• Time-bound (Ограниченный по времени)

Мы разрабатываем передовую модель кредитного скоринга в рамках нашего проекта Mandarin, основанную на концепции application-scoring. Наша модель направлена на оценку вероятности одобрения кредитных заявок в реальном времени, используя данные анкет заявителей.

Основные Направления Работы:

Мы сосредоточимся на анализе широкого спектра признаков, включая:

• Доход
• Должность
• Возраст
• Семейное положение
• Количество детей
• Цель кредитования

Эти данные помогут нам создать более точный профиль заемщика.

Важным аспектом является выявление и исключение ошибочных или неправдоподобных данных, таких как:

• Несоответствующий возраст
• Нереалистичные доходы

Это повысит достоверность наших оценок.

Мы используем продвинутые алгоритмы машинного обучения, в том числе:

• Logistic Regression: Требует тщательной предобработки пропущенных значений.
• XGBClassifier: Эффективно обрабатывает пропуски в данных.

Для улучшения качества модели мы применяем:

• ENN (Edited Nearest Neighbours): Уменьшение влияния выбросов.
• SMOTE (Synthetic Minority Over-sampling Technique): Решение проблемы дисбаланса классов.

Эти методы в совокупности обеспечивают надежность и точность наших прогнозов.

• Анализ данных: Оценка качества данных, идентификация пропущенных значений, аномалий и выбросов.
• Визуализация данных: Создание графиков и диаграмм для понимания распределения данных.
• Предварительные выводы: Выявление ключевых факторов, влияющих на моделирование.

• Выбор алгоритмов: Определение моделей машинного обучения.
• Эксперименты: Применение техник обработки данных и настройки моделей.

• Валидация: Проверка производительности модели на тестовом наборе.
• Оценка метрик: Точность, Recall, Precision и другие показатели.
• Итеративное улучшение: Доработка модели по результатам.

• Техническая документация: Описание архитектуры и процесса работы модели.
• Руководство пользователя: Инструкции по использованию системы.

• Разработка API: Интеграция модели с внешними системами.
• Тестирование API: Проверка надежности и совместимости.

• Финальная проверка: Удостоверение корректной работы всех элементов.
• Деплоймент: Развертывание модели в рабочей среде.
• Заключительная презентация: Демонстрация результатов проекта.

Используя исторические данные об одобрении и отклонении кредитных заявок, наша модель способна с высокой точностью предсказывать исходы новых заявок. Это обеспечивает более быстрый и эффективный процесс принятия решений, снижая операционные затраты и время ожидания для клиентов.

Наша модель направлена на повышение конверсии покупателей, предлагая им более доступные и удобные условия кредитования. Это, в свою очередь, способствует увеличению продаж и общей выручки для компаний, использующих наше приложение.

Модель разработана для анализа данных, предоставляемых заемщиками в анкетах, что позволяет точно предсказывать вероятность одобрения заявки на основе ограниченного набора информации. Это повышает удобство для пользователей и ускоряет процесс оценки кредитоспособности.

Модель легко адаптируется под различные бизнес-модели и условия кредитования, что делает ее применимой для широкого спектра компаний, от малого бизнеса до крупных корпораций.

• Роли и задачи членов команды.

• Планирование и Управление: Внедрение эффективного управления с четкими сроками.
• Резервирование Ресурсов: Предусмотрение дополнительных ресурсов.
• Коммуникация и Координация: Постоянная коммуникация для решения проблем.

• Качество Данных: Тщательная предобработка данных.
• Многообразие Тестирования: Кросс-валидация и различные наборы данных.
• Итеративная Оптимизация: Постоянное улучшение модели.

• Технологические Риски: Изучение и тестирование новых технологий.
• Риски Изменения Требований: Гибкость в планировании и адаптация к новым условиям.

В рамках установленных временных рамок наша команда успешно разработала и внедрила передовую ML-модель для прогнозирования вероятности одобрения кредитных заявок клиентами пяти банков-партнеров. Этот проект демонстрирует новаторский подход в сфере кредитного скоринга, где в качестве основы для анализа используются исключительно данные анкет заявителей. Это отличается от традиционных методов, требующих более обширного набора данных о заявителе.

Наша модель, обогащенная современными алгоритмами машинного обучения и методами обработки данных, включая Logistic Regression и XGBClassifier, а также техниками балансировки данных, такими как ENN и SMOTE, позволяет не только точно оценить вероятность одобрения заявки, но и эффективно выявлять ошибочно заполненные или фейковые анкеты. Это обеспечивает существенное улучшение в качестве и надежности процесса кредитования, повышая конверсию и, соответственно, доходы для наших партнеров-банков и приложения.

Ключевым достижением проекта является не только разработка высокоточной модели, но и успешное управление рисками, связанными с разработкой и внедрением такой системы, включая точное соблюдение установленных сроков и обеспечение гибкости в адаптации к изменяющимся требованиям. В результате, наш проект представляет собой значительный шаг вперед в области кредитного скоринга, предлагая решение, которое сочетает в себе технологическую инновацию и практическую ценность для улучшения бизнес-процессов.