В настоящее время для построения скоринговой модели стандартом “де факто” в финансовой отрасли является использование функций логистической регрессии (logit-функций). Суть метода сводится к нахождению такой линейной комбинации начальных данных (предикторов), которая в результате logit-преобразования будет максимально правдоподобно осуществлять предсказания.
Практический недостаток метода — в необходимости длительной подготовки данных для построения модели (около недели работы специалиста). В реальных условиях работы микрофинансовой компании набор данных о заемщиках постоянно меняется, подключаются и отключаются различные дата-провайдеры, сменяются поколения займов — этап подготовки становится узким местом.
Другой недостаток logit-функций связан с их линейностью — влияние каждого отдельного предиктора на конечный результат равномерно на всем множестве значений предиктора.
Модели на базе нейронных сетей лишены этих недостатков, но редко применяются в отрасли — нет надежных методов оценки переобучения, большое влияние “шумящих” значений в исходных данных.
Ниже мы покажем, как с помощью применения различных методов оптимизации модели на базе нейронных сетей позволяют получить лучший результат предсказаний по сравнению с моделями на базе logit-функций.
