Использование машинного обучения на примере проектирования оценочной модели перспектив выплаты долга для снижения затрат на судебной стадии взыскания в ПАО СКБ-Банк
Аннотация
Выпускная квалификационная работа посвящена использованию машинного обучения на примере проектирования оценочной модели перспектив выплаты долга для снижения затрат на судебной стадии взыскания в ПАО СКБ-банк.
Цель работы - разработка модели машинного обучения для оценки перспектив выплаты долга на судебной стадии взыскания в ПАО СКБ-Банк.
Объект исследования - процесс взыскания средств на судебной стадии в ПАО СКБ-Банк.
Предметом исследования данной работы является решение о передачи договора в коллекторское агентство или суд.
При написании данной работы использовались следующие методы: аналитический, сравнения, расчетно-конструктивный, наблюдения.
В первой главе работы рассмотрена история машинного обучения, обзор областей ее применения и способы повышения суммы взысканной задолженности с ее помощью.
Во второй главе подробно рассказывается о проблеме, с которой сталкивается банк при взыскании задолженности, предлагаются способы ее решения, производится расчет экономического эффекта, а также времени, необходимого на решение данной проблемы.
В третьей главе описывается непосредственно процесс работы с данными, их очистка, применение машинного обучения, удаление лишних признаков.
В заключении подводятся итоги работы и перечисляются достигнутые цели.
Цель работы - разработка модели машинного обучения для оценки перспектив выплаты долга на судебной стадии взыскания в ПАО СКБ-Банк.
Объект исследования - процесс взыскания средств на судебной стадии в ПАО СКБ-Банк.
Предметом исследования данной работы является решение о передачи договора в коллекторское агентство или суд.
При написании данной работы использовались следующие методы: аналитический, сравнения, расчетно-конструктивный, наблюдения.
В первой главе работы рассмотрена история машинного обучения, обзор областей ее применения и способы повышения суммы взысканной задолженности с ее помощью.
Во второй главе подробно рассказывается о проблеме, с которой сталкивается банк при взыскании задолженности, предлагаются способы ее решения, производится расчет экономического эффекта, а также времени, необходимого на решение данной проблемы.
В третьей главе описывается непосредственно процесс работы с данными, их очистка, применение машинного обучения, удаление лишних признаков.
В заключении подводятся итоги работы и перечисляются достигнутые цели.