Как построить модель кредитного скоринга с помощью больших данных и машинного обучения

Illustration

Мы живем в эпоху, когда большие данные определяют почти каждый аспект принятия решений, связанных с бизнесом. Руководителям организаций и другим заинтересованным сторонам теперь не нужно строить предположения, поскольку они могут получить доступ к данным из разных источников. Это позволяет им анализировать и принимать соответствующие решения.
Кредитные бюро теперь используют большие данные для разработки моделей кредитного рейтинга, прежде чем они определят, насколько кредитоспособен бизнес. Это большое преимущество, потому что у кредиторов теперь есть способ точно оценить бизнес, который просит кредит. И хорошая новость для любого бизнеса заключается в том, что они могут использовать преимущества больших данных для построения своей модели кредитного скоринга так, как они хотят. Это деликатный процесс, который может потребовать привлечения данных, а также финансовых знаний. Это произойдет, поскольку бизнес постоянно стремится разработать лучшую бизнес-модель.

Тенденции в скоринговых моделях

Большинство предприятий покупают общие оценки для улучшения своих моделей, и эксперты говорят, что это приемлемый шаг. Это включает в себя сбор информации из бюро кредитных историй в вашем штате. Но пользовательские модели — лучший метод, который должен предложить любой финансовый консультант, ценящий преимущества данных.
По словам экспертов, пользовательская модель работает с большим количеством данных из разных источников. Пользовательские модели могут использовать данные учетной записи, информацию о поставщике или данные об отношениях с клиентами среди многих других типов данных. Поэтому в данном случае будут использоваться не только данные кредитного отчета. Скорее, будет больше источников, чтобы повысить точность модели и сделать ее более эффективной.

Шаги по созданию новой скоринговой модели

1. Постановка целей
Прежде чем идти дальше, очень важно установить цели, которых вы хотите достичь. Они должны соответствовать будущим финансовым потребностям компании. Цели также могут быть сосредоточены на вероятности несвоевременного погашения существующих кредитов и на том, как справиться с последствиями.
С другой стороны, кредиторы также устанавливают некоторые цели с намерением использовать внутренние данные вашей организации для прогнозирования тенденций погашения. Помимо этого, они также могут ставить другие цели по мере необходимости.
2. Сбор данных
Следующий шаг — оценить, достаточно ли у вас данных или надежного источника данных для построения собственной скоринговой модели. Это будет тестовая модель, которая некоторое время будет работать под пристальным наблюдением экспертов.
Некоторые из источников данных включают тенденции оплаты счетов, тенденции погашения кредита и отношения со всеми поставщиками и клиентами. На этом этапе вы можете узнать более подробно в инструкции Подготовка исходных данных для анализа.
3. Построение пользовательской скоринговой модели
Имея на руках все необходимые данные, специалисты готовы приступить к построению тестовой модели для вашего бизнеса или организации. Процедура является деликатной, поскольку перед получением результатов задействованы многочисленные алгоритмы.
Еще одним важным соображением является тот факт, что итоговая скоринговая модель должна соответствовать всем установленным правилам. Следовательно, как создатели скоринговой модели, так и владелец бизнеса или менеджеры должны сосредоточиться на конечном результате и уделить ему все необходимое внимание.
4. Проверка модели
Поскольку цикл скоринговой модели продолжается, следующим процессом является проверка. К настоящему времени этап строительства завершен в соответствии с регламентом. В большинстве случаев кредиторы используют имеющиеся данные, чтобы определить, насколько вероятно, что потребители будут опаздывать с погашением кредита. Обычно количество баллов составляет от 1 до 100.
Те, у кого более высокий балл, с меньшей вероятностью не погасят долг или опоздают с погашением кредита, в то время как те, у кого более низкий балл, с большей вероятностью опоздают на целых 90 дней. Однако текущая оценка может меняться со временем из-за изменений, связанных с экономическими факторами и другими факторами.
5. Реализация скоринговой модели
Как только все вышеперечисленные шаги будут успешно завершены, бизнес или кредитная компания должны будут внедрить модель. Именно здесь лучшая модель включается на постоянной основе, потому что она лучшая. Тем не менее, следует также создавать модели-претенденты, чтобы увидеть, будут ли они работать лучше, чем текущая модель. Если они это сделают, они могут быть приняты или некоторые их детали могут быть использованы для внесения поправок в текущий.

Как большие данные и машинное обучение помогают

К настоящему времени все компании и кредитные учреждения обычно извлекают выгоду из больших данных из разных надежных источников. Это положительно изменило их доверие к данным бюро кредитных историй. Хотя кредитная история компании является основным источником данных, компании должны искать другие источники данных, даже если это означает их покупку.
Из-за сложности данных из других источников компаниям рекомендуется использовать
машинное обучение и правильных экспертов. Такой шаг предоставляет данные, которые имеют смысл для построения скоринговой моделей. На самом деле, это следует использовать при создании новых моделей или моделей-претендентов.
По мнению специалистов по данным, модели с лучшим алгоритмом могут копаться глубоко в базах данных, чтобы получить неиспользованные корреляции, которые еще больше сделают данные кредитного рейтинга более полезными. В конце концов, машинное обучение было создано для обработки огромных объемов данных.
Однако все эти новые разработки сопряжены с некоторыми проблемами. Выходные данные иногда могут сбивать с толку даже экспертов, особенно если есть проблемы с алгоритмами. Помните, что вам придется сделать некоторые входные данные, прежде чем вы получите выходные данные на другом конце. Поэтому проблемы могут возникнуть и во время этого процесса. Это заставило некоторые организации отказаться от использования больших данных и машинного обучения.

Вывод

Исходя из приведенных выше выводов, большие данные добились определенных успехов в том, как организации, предприятия и кредиторы создают скоринговые модели. Самое приятное — это предоставление большего количества данных, чем данные в обычных отчетах бюро кредитных историй. Хотя последнее нельзя упускать из виду, скоринговые модели обеспечивают повышенную точность и предоставляют бизнесу альтернативную точку зрения.
Для достижения наилучших результатов и как можно скорее вы можете использовать одну из самых простых платформ с ИИ для создания скоринговых моделей -
Scoring Machine.