Ни для кого не секрет, что кредитный скоринг — это вполне распространенная практика оценки заемщика. Чтобы условный чернорабочий с зарплатой 40 тысяч не взял 5 ипотек, а страна не превратилась в одну большую "Игру на понижение"...
И, в том числе ни для кого не секрет, что в современном мире лимит кредитной карты начисляет не банковский сотрудник, но нейросеть или попросту алгоритм машинного обучения.
Мировые СМИ пишут громкие заголовки, что «сотрудничество с Apple принесло знаменитому инвестбанку Goldman Sachs убыток в размере 1,2 млрд долларов». Бывает, пишут даже, что «Тим Кук обвел Голдманов вокруг пальца». На самом деле, все не совсем так. Разбираемся в произошедшем, попутно вспоминая основы розничного кредитования.
В условиях когда большая часть заявок на кредит рассматривается автоматически, мониторинг становится особенно важным. Всё ли работает в штатном режиме, как меняются ключевые показатели, какие изменения нужно внести, чтобы добиться нужного результата?
В статье я расскажу, как мы мониторим кредитный конвейер с помощью Power BI, какие отчеты и метрики используем для оценки качества выдач.
Рассмотрим, как работают алгоритмы в банковском скоринге, какие метрики используются и какие параметры заемщика влияют на то, выдадут кредит или нет. В статье описывается прошедший конкурс с kaggle по предсказанию вероятности дефолта и приводятся влияющие на риск дефолта параметры.
Цель банка – заработать деньги. Первый риск, с которым сталкивается кредитная организация — дать кредит заемщику, который допустит дефолт. Дефолт может иметь разным причины, от финансовых трудностей заемщика, и заканчивая фродом.
Для банка это — ошибка первого рода.
Но если банк будет вести жесткую политику, и никому не выдает кредиты, даже тем, кто вернул бы деньги, то банк не заработает на процентах. Отказ в кредите ответственному заемщику – ошибка второго рода.
Для оценки качества принимаемых алгоритмом решений, используется коэффициент Джини (GINI). В экономике и в Data Science коэффициент Gini имеет разную интерпретацию. Для кредитного скоринга он рассчитывается, как
GINI = 2 ROC AUC — 1
Как выяснили РБК из ходатайства ООО «Дабл» (работает под брендом Double Data), в 2019-м году ВКонтакте называет автором пользовательской базы данных соцсети управляющего директора ВК Андрея Рогозова. Предположительно, что одновременно Павел Дуров, основатель и бывший глава ВК, больше не считается создателем базы, Читать полностью »
Глава Visa в России Екатерина Петелина, рассказала, «Ведомостям», что платёжная система и бюро кредитных историй (БКИ) «Эквифакс» запустили совместный сервис по оценке кредитоспособности россиян. Союз с БКИ позволил платёжной системе обойти собственные же ограничения: «Visa не знает, кому принадлежат карты», — напомнила Петелина, — только 16-значный номер, Читать полностью »
В прошлой статье мы рассмотрели алгоритм скоринга, основанный на резких ускорениях и торможениях. Результаты скоринга по такому алгоритму слабо коррелируют с вероятностью ДТП. В этой статье мы обратимся к более продвинутым алгоритмам анализа стиля вождения, основанным на значениях скорости, оборотов двигателя и показателях акселерометра.
Каршеринг, несмотря на свою молодость, — одно из самых активно развивающихся направлений в автобизнесе России. С момента запуска первой компании прошло 5 лет, и сегодня на рынке работают более 25 операторов, специализирующихся на краткосрочной аренде. С развитием каршеринга накапливаются данные о пользователях, и вот уже у каршеринга, как у банков, появляется некая система скоринга клиентов. Она также опирается на возраст, пол, стаж вождения, однако здесь рассматривается не история ваших кредитов, а история поездок. Одной из целей такого скоринга, помимо платежеспособности, валидации водительского удостоверения, штрафов, является предсказание вероятности ДТП для конкретного водителя.
В этой статье мы разберем логику работы алгоритмов скоринга пользователей каршеринга, которые будут опираться только на возраст и стиль вождения. Помимо этих параметров, и для получения более точных результатов, могут быть использованы — социальный статус, поездки с детьми, активность в социальных сетях и информация с камеры в салоне автомобиля. Однако, сегодня остановимся на двух базовых — возраст и стиль вождения.
Отметим, что в статье мы продемонстрируем логику работы скоринга на примере водительской активности 50 000 пользователей и 260 000 поездок. Все данные были анонимизированны. Кроме того, мы использовали данные по 220 ДТП, совершенных с Москве и МО.
Читать полностью »
«Коммерсант», со ссылкой на подтверждение госкорпорации «Ростех», рассказал о создании совместного предприятия Газпромбанка, «Ростеха», USM Holdings Алишера Усманова и подконтрольного предпринимателю «МегаФона». Сотовый оператор внесёт в СП часть пакета Mail.ru Group (MRG) — 5,23% экономической и 58,87% голосующей доли в интернет-холдинге. Принадлежащие MRG соцсети Читать полностью »
