Как нейросети выдают кредиты?

[caucAsian]

гос банки не скролят (тк не законно) и создают самую впечатляющую кредитную историю поддерживая самые невероятные проекты студентов но только если зп-карта одного из родителей в этом банке (росбанк) - акбарс имеет безпроцентные дебетки после трёх начислений зп на которую уже можно офорлять ипотеку без штрафов и тп мошеничеств (тоже не про скролинг)

[radioIT]

Эксперт Маркин))). "скролят")))

Сейчас бы банки не занимались скорингом и не использовали сложных схем)

@CrazyElf и @caucAsian, интересно, а кто-нибудь из вас в финтехе банковском работал вообще?

[CrazyElf]

Банки не любят использовать сложные модели, потому что они плохо интерпретируются. Да, есть специальные библиотеки, которые могут интерпретировать и сложные модели, но всё-равно это сложно. Логистическая регрессия легко интерпретируется, особенно если предикторы предварительно обработаны простыми правилами. Например, возраст может браться не как непрерывная переменная, а как несколько промежутков, каждый со своим весом. В общем, сырые данные предобрабатываются, а в конце идёт логистическая регрессия. И в такой модели понятно, какие факторы имеют какой вес, на основе чего было принято решение давать кредит или нет. Модель устойчива и предсказуема (это тоже всё проверяется специальными методиками). Потому что если банк будет выдавать слишком часто кредиты, которые будут не возвращаться, у менеджеров возникнут вопросы - а на каком основании этим людям давали кредиты и как этого избежать в будущем? Если используется простая модель, то можно легко проверить, почему было принято такое решение: у клиента было хорошо с тем-то и тем-то, скор сформировался из таких-то величин, всё логично и предсказуемо. А если решение принимала нейросеть или бустинг, то объяснить, почему решение было именно такое по данному заёмщику, бывает непросто. А банк - это прежде всего правила и процедуры. Соблюдены процедуры - всё предсказуемо и понятно. Если решение принято "чёрным ящиком" по непонятным принципам - ну, это уже не банк, это какая-то лотерея. Даже если решения эти в основном правильные, никто не сможет поручиться, что в любой момент этот "чёрный ящик" не выдаст какую-то дичь и не принесёт банку убытки. Понятность и предсказуемость модели - это страховка банка от убытков.

[m0n51er]

Стало больше понимания как работает механизм принятия решения по кредитам в банках. Нужно понимать, что мы сами размещаем приличную часть информации в сети, на основе которой потом и принимают решения банковские алгоритмы =) С точки зрения программирования тоже интересный контент.