Компания ФЕНИКС является разработчиком решений в сфере скоринга и математического моделирования.
Компания ФЕНИКС является разработчиком решений в сфере скоринга и математического моделирования.
Предпосылки запуска сервиса
- Для банковского сектора - потребность в повышении достоверности математических моделей оценки платежеспособности своих заемщиков.
- Для страховых компаний - Заинтересованость в точном прогнозировании тарифов страховых продуктов.
- Для МФО - Противостояние мошенничеству при выдаче микро займов.
Подходы к построению математических моделей
Анализ больших данных:
- Входящий и исходящий трафик
- Профилирование интересов
- Трафик в роуминге
- Модели устройства
- Клиентский опыт
- Программы лояльности
Специализированные модели:
- Дефолт
- Фрод
- Интерес к расчетно-кассовому обслуживанию (РКО)
- Интерес к кредитам
- Интерес к конкретным кредитным продуктам
Машинное обучение.
- Анализ Information Value для выбора показателей
- Кросс-валидация для выбора наилучшей модели
- Оценка качества модели: AUC, Gini, ошибки 1 и 2 рода
- Некоррелирующий предиктор, дополняющий скоринговую модель банка
Use case и описание существующих моделей
Скоринг модель по прогнозированию «дефолта» включающая в себя анализ поведения абонента (клиента банка) за краткосрочный (1-3 месяца) или долгосрочный (6-12 месяцев) период.
- Расходы на услуги связи
- Финансовая дисциплина
- Круг общения
- Платежеспособность
- Класс мобильного устройства
Модель с применением валидации данных для защиты от «Фрода», включающая (проверку) данных абонента (клиента банка) по интересующим метрикам.
- Срок жизни номера
- Проверка данных предоставленных документов
- Проверка ФИО
Модели по «Лидогенерации» - кто сейчас ищет продукт Клиента на рынке
Регулярный расчет скоринга по всей базе оператора для нахождения абонентов, которые в данный момент имеют высокую вероятность покупки конкретной категории товаров.
Технические показатели.
- Поддержка абонентской базы свыше 150 млн.
- Количество агрегатов более 500 для каждого абонента.
- Глубина хранения данных – более 2 лет.
- Обработка внешних запросов – более 500 тыс./сутки
- Обработка внутренних расчётов – более 15 млн./сутки
- Архитектурная поддержка горизонтальной масштабируемости.