Рубрика «скоринг»
Как банки предсказывают кредитные риски: опыт создания PD-моделей из ФинТеха
2025-01-08 в 16:23, admin, рубрики: Application PD, Behavioral PD, ml, классификация, Оценка вероятностей, риски, скоринг, финтехПредставьте, что вы управляете кредитным портфелем банка: каждый выданный кредит – это ставка на то, что клиент выполнит свои обязательства. Как понять, кто из заемщиков надежен, а кто может не справиться с платежами? Здесь на помощь приходят Probability of Default (PD) модели.
PD-модели – это инструменты, используемые в банковском секторе для оценки вероятности дефолта заемщика в течение определенного периода времени. Они играют важную роль в управлении рисками и кредитной политике банка.
Как нейросети выдают кредиты?
2024-08-15 в 19:40, admin, рубрики: python, TensorFlow, банки, как банки выдают кредиты, кредиты, машинное обучение, нейросети и кредиты, скоринг, финансы
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.
Goldman Sachs несет миллиардные убытки из-за карточки Apple. Так ли это?
2023-02-15 в 7:21, admin, рубрики: apple, Goldman Sachs, банкинг, кредитные карты, резервирование, скоринг, финансы в ITМировые 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.
Мониторинг работы кредитного скоринга в Power BI
2020-01-27 в 10:24, admin, рубрики: BI, Power BI, визуализация данных, дашборд, кредитные риски, кредитный скоринг, машинное обучение, Научно-популярное, риски, скоринг, Управление продуктом, финансы в ITВ 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.
Ключевые показатели внутри дня
Что влияет на выдачу кредита. Обзор соревнования Home Credit Default Risk
2020-01-13 в 16:12, admin, рубрики: data mining, Home Credit Default Risk, Алгоритмы, влияние факторов на дефолт, искусственный интеллект, кредитный скоринг, машинное обучение, Научно-популярное, риск дефолта, скорингРассмотрим, 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.
Ошибка первого и второго рода
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
Для оценки банковского скоринга используется стандартная ROC AUC кривая!
ВКонтакте лишили Дуровых авторства базы-данных ВК — теперь это Андрей Рогозов
2019-09-04 в 15:01, admin, рубрики: B2B, Double Data, mail.ru group, Андрей Рогозов, базы данных, банки, Вконтакте, Доверие к соцсетям, кадры, кейсы, Медиа, персональные данные, скоринг, соцсети, суд, Текучка, метки: b2b, Double Data, mail.ru group, Андрей Рогозов, базы данных, банки, Вконтакте, Доверие к соцсетям, кадры, кейсы, медиа, персональные данные, скоринг, соцсети, суд, ТекучкаКак 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 »
Visa начала оценивать кредитоспособность по расходам с карточек
2019-03-28 в 9:52, admin, рубрики: big data, visa, Банк Открытие, банки, втб, запуск, персональные данные, пластиковые карты, скоринг, Текучка, тинькофф банк, финтех, Хоум Кредит Банк, Эквифакс, метки: big data, VISA, Банк Открытие, банки, втб, запуск, персональные данные, пластиковые карты, скоринг, Текучка, тинькофф банк, Финтех, Хоум Кредит Банк, ЭквифаксГлава 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 »
Как устроен скоринг в индустрии каршеринга. Часть 2. Определить агрессивного водителя за 5 секунд
2019-01-16 в 8:09, admin, рубрики: connected car, Алгоритмы, безопасность вождения, Блог компании Bright Box, Интернет вещей, каршеринг, Программирование, Разработка для интернета вещей, скоринг, статистикаВ 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.
