Як побудувати модель кредитного скорингу за допомогою великих даних та машинного навчання

Illustration

Ми живемо в епоху, коли великі дані визначають майже кожний аспект прийняття рішень, пов'язаних із бізнесом. Керівникам організацій та іншим зацікавленим сторонам тепер не потрібно робити припущення, оскільки вони можуть отримати доступ до даних із різних джерел. Це дозволяє їм аналізувати та приймати відповідні рішення.
Кредитні бюро тепер використовують великі дані для розробки моделей кредитного рейтингу, перш ніж визначать, наскільки кредитоспроможний бізнес. Це велика перевага, тому що кредитори тепер мають спосіб точно оцінити бізнес, який просить кредит. І хороша новина для будь-якого бізнесу полягає в тому, що вони можуть використовувати переваги великих даних для побудови своєї моделі кредитного скорингу так, як вони хочуть. Це делікатний процес, який може вимагати залучення даних та фінансових знань. Це станеться, оскільки бізнес постійно прагне розробити найкращу бізнес-модель.

Тенденції у скорингових моделях

Більшість підприємств купують загальні оцінки для покращення своїх моделей, і експерти кажуть, що це є прийнятним кроком. Це включає збір інформації з бюро кредитних історій у вашому штаті. Але унікальні моделі — найкращий метод, який має запропонувати будь-який фінансовий консультант, який цінує переваги даних.
За словами експертів, користувальницька унікальна модель працює з великою кількістю даних із різних джерел. Модель користувача можуть використовувати дані облікового запису, інформацію про постачальника або дані про відносини з клієнтами серед багатьох інших типів даних. Тому в цьому випадку будуть використовуватися не лише дані кредитного звіту. Швидше, буде більше джерел, щоб підвищити точність моделі та зробити її більш ефективною.

Кроки створення нової скорингової моделі

1. Постановка цілей
Перш ніж йти далі, дуже важливо встановити цілі, яких ви хочете досягти. Вони мають відповідати майбутнім фінансовим потребам компанії. Цілі також можуть бути зосереджені на ймовірності несвоєчасного погашення існуючих кредитів та на тому, як упоратися з наслідками.
З іншого боку, кредитори також встановлюють деякі цілі із наміром використовувати внутрішні дані вашої організації для прогнозування тенденцій погашення. Крім цього, вони можуть ставити інші цілі в міру необхідності.

2. Збір даних

Наступний крок — оцінити, чи достатньо даних або надійного джерела даних для побудови власної скорингової моделі. Це буде тестова модель, яка деякий час працюватиме під пильним наглядом експертів.
Деякі джерела включають тенденції оплати рахунків, тенденції погашення кредиту та відносини з усіма постачальниками та клієнтами. На цьому етапі ви можете дізнатися докладніше в інструкції
Підготовка вихідних даних для аналізу.

3. Побудова користувальницької скорингової моделі
Маючи на руках усі необхідні дані, фахівці готові розпочати побудову тестової моделі для вашого бізнесу чи організації. Процедура делікатна, оскільки перед отриманням результатів задіяні численні алгоритми.
Ще одним важливим міркуванням є той факт, що підсумкова скорингова модель повинна відповідати всім встановленим правилам. Отже, як творці скорингової моделі, так і власник бізнесу або менеджери повинні зосередитись на кінцевому результаті та приділити йому всю необхідну увагу.
4. Перевірка моделі
Оскільки цикл скорингової моделі продовжується, наступним процесом є перевірка. На цей час етап будівництва завершено відповідно до регламенту. У більшості випадків кредитори використовують наявні дані, щоб визначити, наскільки ймовірно, що споживачі спізнюватимуться з погашенням кредиту. Зазвичай кількість балів становить від 1 до 100.
Ті, у кого більш високий бал, з меншою ймовірністю не сплатять борг або запізняться з погашенням кредиту, тоді як ті, у кого нижчий бал, з більшою ймовірністю запізняться на цілих 90 днів. Однак поточна оцінка може змінюватися згодом через зміни, пов'язані з економічними та іншими факторами.
5. Реалізація скорингової моделі
Як тільки всі перераховані вище кроки будуть успішно завершені, бізнес або кредитна компанія повинні будуть впровадити модель. Саме тут найкраща модель включається на постійній основі, бо вона найкраща. Проте, слід також створювати моделі-претенденти, щоб побачити, чи працюватимуть вони краще, ніж поточна модель. Якщо вони це зроблять, вони можуть бути прийняті або деякі їх деталі можуть бути використані для внесення змін до поточної.

Як великі дані та машинне навчання допомагають

До цього часу всі компанії та кредитні установи зазвичай отримують вигоду з великих даних із різних надійних джерел. Це позитивно змінило їхню довіру до даних бюро кредитних історій. Хоча кредитна історія компанії є основним джерелом даних, компанії повинні шукати інші джерела даних, навіть якщо це означає їхню покупку.
Через складність даних з інших джерел компаніям рекомендується використовувати
машинне навчання та правильних експертів. Такий крок надає дані, які мають сенс для побудови моделей скорингу. Насправді це слід використовувати при створенні нових моделей або моделей-претендентів.

На думку фахівців за даними, моделі з кращим алгоритмом можуть копатися глибоко в базах даних, щоб отримати невикористані кореляції, які ще більше зроблять дані кредитного рейтингу кориснішими. Зрештою, машинне навчання було створено для обробки величезних обсягів даних.

Проте ці нові розробки пов'язані з деякими проблемами. Вихідні дані іноді можуть збивати з пантелику навіть експертів, особливо якщо є проблеми з алгоритмами. Пам'ятайте, що вам доведеться зробити деякі вхідні дані, перш ніж ви отримаєте вихідні дані на іншому кінці. Тому проблеми можуть виникнути під час цього процесу. Це змусило деякі організації відмовитися від використання великих даних та машинного навчання.

Висновок

Виходячи з наведених вище висновків, великі дані досягли певних успіхів у тому, як організації, підприємства та кредитори створюють скорингові моделі. Найприємніше це надання більшої кількості даних, ніж дані у звичайних звітах бюро кредитних історій. Хоча останнє не можна забувати, скорингові моделі забезпечують підвищену точність і надають бізнесу альтернативну точку зору.
Для досягнення найкращих результатів і якнайшвидше ви можете використовувати одну з найпростіших платформ з ШІ для створення скорингових моделей -
Scoring Machine.