Разработка системы кредитного скоринга на основе моделей машинного обучения
Аннотация
Ключевые слова: данные, кредитный скоринг, машинное обучение, параметр, признак, кредит, платеж, анализ данных, метрика, модель, заемщик, клиент, коэффициент, вероятность.
Объект исследования – процесс кредитного скоринга в банковских организациях.
Предмет исследования – разработка системы машинного обучения для решения проблемы кредитного скоринга, ее основные характеристики и принципы работы.
Цель работы – создание эффективной модели машинного обучения для решения задачи кредитного скоринга.
Методы проведения работы: исследование научных работ, сбор и подготовка данных, разработка, обучение и тестирование моделей МО.
Результаты работы и их новизна: обученная модель МО, способная на основе разнообразных данных о клиенте с определенной точностью предсказывать его кредитоспособность, повысить качество решений в процессе кредитного скоринга, улучшить качество кредитного портфеля и снизить уровень дефолтности.
Значимость работы: разработанная модель МО поможет исследователям быстрее и качественнее анализировать данные с акселерометра, глубже понять закономерности и функции сна человека.
Дальнейшее развитие предмета исследования: обогащение модели новыми признаками в процессе производственной эксплуатации, обновление модели с помощью многоступенчатого ансамблирования по технике стекинга или блендинга.
Объект исследования – процесс кредитного скоринга в банковских организациях.
Предмет исследования – разработка системы машинного обучения для решения проблемы кредитного скоринга, ее основные характеристики и принципы работы.
Цель работы – создание эффективной модели машинного обучения для решения задачи кредитного скоринга.
Методы проведения работы: исследование научных работ, сбор и подготовка данных, разработка, обучение и тестирование моделей МО.
Результаты работы и их новизна: обученная модель МО, способная на основе разнообразных данных о клиенте с определенной точностью предсказывать его кредитоспособность, повысить качество решений в процессе кредитного скоринга, улучшить качество кредитного портфеля и снизить уровень дефолтности.
Значимость работы: разработанная модель МО поможет исследователям быстрее и качественнее анализировать данные с акселерометра, глубже понять закономерности и функции сна человека.
Дальнейшее развитие предмета исследования: обогащение модели новыми признаками в процессе производственной эксплуатации, обновление модели с помощью многоступенчатого ансамблирования по технике стекинга или блендинга.