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.