Скоринговая система

Проверка полноты, корректности и логической связности данных.

Удаление дубликатов, устранение ошибок, стандартализация форматов (например, ИИН, даты, адреса).

Разделение клиентов по сегментам:

- физические / юридические лица;

- новые / повторные заемщики;

- высокорисковые / низкорисковые;

Назначение клиенту соответствующего скорингового шаблона.

Применение одного или нескольких алгоритмов:

- Logistic Regression — классическая модель;

- Decision Trees / Random Forest — если нужны более сложные правила;

- Machine Learning / AI — для адаптивных и обучающихся моделей.

Расчет итогового балла клиента по шкале (обычно от 0 до 1000 или от 0 до 100).

Сравнение скоринга с пороговыми значениями:

- Принятие — если балл выше заданного порога;

- Ручная проверка — в “серой зоне”;

- Отказ — если балл ниже минимального порога.

Возможность автоматической выдачи решения (например, pre-approval).

Определение:

- максимально допустимого лимита;

- рекомендуемой процентной ставки;

- срока кредита;

- типа продукта (овердрафт, рассрочка, потребительский займ и т.д.).

Посткредитный скоринг (мониторинг кредитного портфеля клиента);

Динамическое обновление скоринга при изменении данных;

Сигналы о снижении/росте риска.

Генерация объяснения причин отказа или принятия решения;

Генерация объяснения причин отказа или принятия решения;

Логирование всех расчетов и принятых решений;

Подготовка отчетов для регуляторов и аудиторов.

В случае использования ML/AI

Подстройка модели на основе новых данных;

A/B тестирование разных моделей;

Оценка точности (AUC, GINI, KS-статистика).