Successfully reported this slideshow.
We use your LinkedIn profile and activity data to personalize ads and to show you more relevant ads. You can change your ad preferences anytime.
 Поведенческий скоринг вместо анкеты
САВЧЕНКО МАКСИМ
ГРУППА СБЕРБАНК
 CКОРИНГОВЫЕ МОДЕЛИ НОВОГО ТИПА:
АНАЛИЗИРУЕМ ДЕЙСТВ...
Конечная цель бизнеса – получение прибыли,
а не игра с технологиями, данными или алгоритмами
MONEY
 Не организован сбор д...
Ищите данные внутри компании. Снаружи их много…
Данные платежных систем
Данные о налогах
Телеком
Поисковики
Мессенджеры
То...
…но есть нюансы
Тайна связи
Тайна связи
Тайна связи
Банковская тайна
Налоговая тайнаКоммерческая тайна
…есть и другие
тайн...
Традиционный подход VS цифровой. Минус анкета
AS IS: ВНЕШНИЕ ИСТОЧНИКИ
оценка рисков – долго
ОТЧЕТНОСТЬ
КАЧЕСТВЕННЫЕ
ФАКТО...
С чем сталкивается финтех? Законы
Требования к моделям регуляторов (ЦБ РФ) и международных стандартов,
направленные на обе...
…а еще в финтехе модели надо делать иначе,
чем в интернет-компании или на Kaggle. Совсем иначе
perfomance window
smart reg...
И оценивать тоже…
out-of-time vs out-of-sample
math vs P&L
… но иногда можно заработать и на сложных методах
ЭКОНОМИЧЕСКИЙ
ЭФФЕКТ
 Рост эффективности
воронки продаж
 Рост лояльнос...
И последний, самый важный вывод …
 Не ждите чуда
 Управляйте портфелем
пилотных инициатив как
портфелем венчурных
инвест...
Контакты
Максим Савченко
MSSavchenko@sberbank.ru
Upcoming SlideShare
Loading in …5
×

Cкоринговые модели нового типа: анализируем действия клиента / Максим Савченко (Сбербанк)

145 views

Published on

РИТ++ 2017, секция ML + IoT + ИБ
Зал Белу-Оризонти, 6 июня, 15:00

Тезисы:
http://ritfest.ru/2017/abstracts/2795.html

Кейс 1: как обеспечить максимально быструю (без привлечения людей-экспертов), удобную (радикальное сокращение экранных форм) и эффективную оценку клиентов за счет анализа поведенческой информации клиентов (в частности, истории финансовых транзакций).

Кейс 2: сегментация клиентов на основе их финансового поведения (анализ данных высокой размерности и большого размера).

Доклад посвящен обзору некоторых приемов машинного обучения, которые используются для решения этой задачи

Published in: Engineering
  • Be the first to comment

  • Be the first to like this

Cкоринговые модели нового типа: анализируем действия клиента / Максим Савченко (Сбербанк)

  1. 1.  Поведенческий скоринг вместо анкеты САВЧЕНКО МАКСИМ ГРУППА СБЕРБАНК  CКОРИНГОВЫЕ МОДЕЛИ НОВОГО ТИПА: АНАЛИЗИРУЕМ ДЕЙСТВИЯ КЛИЕНТА  Сегментация клиентов на основе финансового поведения
  2. 2. Конечная цель бизнеса – получение прибыли, а не игра с технологиями, данными или алгоритмами MONEY  Не организован сбор данных?  Нет сквозных бизнес-ключей?  Не учли запреты регулятора и ограничения ФЗ?  Не можете встроить модель в операционный контур бизнеса?
  3. 3. Ищите данные внутри компании. Снаружи их много… Данные платежных систем Данные о налогах Телеком Поисковики Мессенджеры Торговые площадки Прочие полезные внешние источники
  4. 4. …но есть нюансы Тайна связи Тайна связи Тайна связи Банковская тайна Налоговая тайнаКоммерческая тайна …есть и другие тайны Данные платежных систем Данные о налогах Телеком Поисковики Мессенджеры Торговые площадки Прочие полезные внешние источники
  5. 5. Традиционный подход VS цифровой. Минус анкета AS IS: ВНЕШНИЕ ИСТОЧНИКИ оценка рисков – долго ОТЧЕТНОСТЬ КАЧЕСТВЕННЫЕ ФАКТОРЫ Трудовые и временные затраты банка Недостоверность отчетности Субъективность оценки качеств. факторов Смещенность оценки, если нет кред. истории Сбор полного комплекта затруднителен, это долго и дорого для клиента TO BE:ТРАНЗАКЦИОННЫЕ ДАННЫЕ оценка рисков – real-time НАЛОГИ регулярность и величина выплат, частота и величина штрафов ВЫРУЧКА равномерность/ стабильность/величина ДОЛГ выплаты в счет долга, дебиторка Пр. данные доля поступлений от инкассации, срок использования р/с ИНФОРМАЦИЯ О СОБСТВЕННИКЕ ↓ Времени принятия решения ↑ Эффективность предодобренных предложений ↓ Злоупотребления ↓ Косты НЕДОСТАТКИ ПРЕИМУЩЕСТВА
  6. 6. С чем сталкивается финтех? Законы Требования к моделям регуляторов (ЦБ РФ) и международных стандартов, направленные на обеспечение стабильности фин.системы (см. Базель 2) “Right to explanation” (см. European Union regulations on algorithmic decision-making) Законы, направленные на борьбу с расовой, религиозной, половой и возрастной дискриминацией (напр., ECOA в США от 1974 г.) Общее требование всех этих законов: интерпретируемость и обоснованность моделей
  7. 7. …а еще в финтехе модели надо делать иначе, чем в интернет-компании или на Kaggle. Совсем иначе perfomance window smart regression
  8. 8. И оценивать тоже… out-of-time vs out-of-sample math vs P&L
  9. 9. … но иногда можно заработать и на сложных методах ЭКОНОМИЧЕСКИЙ ЭФФЕКТ  Рост эффективности воронки продаж  Рост лояльности клиентов ШАГ III  Выявление паттернов и сегментация клиентов по характеристикам  Формирование продуктовых предложений на базе характеристик клиента ШАГ IIШАГ I  Анализ данных, в т.ч. транзакционных Way4, ЦОД, кред. фабрика МЕТОДЫ алгоритмы кластеризации, визуализация данных большой размерности с использованием LargeVis КЛАСТЕРИЗАЦИЯ КЛИЕНТОВ ПО ХАРАКТЕРУ ТРАНЗАКЦИЙ В ЗАВИСИМОСТИ ОТ КЛАСТЕРА КЛИЕНТА ПРЕДЛОЖИТЬ РЕЛЕВАНТНЫЙ ПРОДУКТ 1. Частая конвертация валют 3. Частые поездки заграницу 2. Частые перелеты Аэрофлотом 4. Переводы в благотворительные фонды Паттерн Продукт 1. Частая конвертация валют Мультивалютный счет 2. Частые перелеты Аэрофлотом Карта «Аэрофлот Бонус» 3. Частые поездки заграницу Страховка для выезжающих за рубеж 4. Переводы в благотворительные фонды Карта «Подари жизнь»
  10. 10. И последний, самый важный вывод …  Не ждите чуда  Управляйте портфелем пилотных инициатив как портфелем венчурных инвестиций  Уважайте privacy клиентов  И берегите Команду Люди - самое ценное в этом бизнесе
  11. 11. Контакты Максим Савченко MSSavchenko@sberbank.ru

×