Скоринг c применением нейронных сетей (ML, ИИ)
Данная статья, в первую очередь, будет интересна банкам, хотя не только им, но любым организациям занимающимся расчётам рисков по выплатам клиентов не только в части выдачи кредитов. Также данная статья и подходы изложенные в ней будут интересны всем кто занимается datascience и разработкой нейронных сетей.
Статья топ! Приятно было читать. Все по-делу, интересно, все мысли которые у меня возникали по ходу прочтения вы плавно описывали в следующих обзацах.
Хотелось бы добавить еще крайне важный момент, возможно добавить как фичу - это умение зарабатывать деньги (другими словами выбираться из самых сложных ситуаций и быстро). Это очень сложный параметр, но если придумать как его грамотно считать, то вполне может быть выше точность на выходе. Например клиента (топ менеджера) увольняют из банка, человек умеет крутиться, он может очень быстро найти себя в чем-то другом и рисков гораздо меньше, чем если человек был устроен на высокую зарплату по "знакомству".
Вообще с биг датой вполне можно вычленять очень много данных по людям, прежде чем оценивать риски, тут влияют как финансовая грамотность клиента, так и человеческие факторы. Это тысячи различных фичей, а может и десятки тысяч.