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.
теоретически банки регулярно [за квартал] анализируют потери от невозврата кредитов по категориям заемщиков и выставляют новые критерии на минимум потерь
на практике вероятности рисков не калиброваны и для достижения этой цели применяются Bayesian Learning и пользователи могут оценивать риски в интервальном представлении вероятностей
;))
Если честно, такое решение очевидно в условиях оценки риска, как это делают в статьях. Когда риск оцениваются в промежутке с погрешностью шире маминой, как говорил мой начальник, то подобный подход неизбежен.