О продукте
Метод использует модели искусственного интеллекта, обученные на синтетических данных, с моделированием условий «черного лебедя». Алгоритмы были обучены на реальном наборе данных, насчитывающем более 5 миллионов кредитов по всему миру.
После расширения базового набора данных система разрабатывает ML-модели, адаптированные к риск-аппетиту на основе целевых показателей (hit rate, precision/recall). Гибкие варианты развертывания моделей включают:
i) интеграцию на основе api в облаке;ii) развертывание программного обеспечения docker на серверах.
Система включает модели выживания, предсказывающие ежемесячную вероятность просроченной задолженности. Возможность постоянно совершенствовать скоринговую систему с помощью поступающих данных о платежах по кредиту.