Всем привет! С вами снова команда прикладных исследований Альфа-Банка. Раньше мы всегда рассматривали каждого клиента банка индивидуально, но это представление является неполным. Клиенты банка образуют множество разнообразных связей как друг с другом, так и с неклиентами, информация о чём может быть очень полезной для предсказания того, выйдет ли тот или иной клиент в дефолт или нет.

Информация о таких связях естественным образом образует граф. К примеру, полученный нами граф имеет примерно 50 млн вершин и 500 млн узлов. Эти данные можно обрабатывать двумя способами: на основе информации о вершинах и ребрах графа создать витрину табличных признаков, или можно построить графовую нейронную сеть. 

В этой статье мы расскажем о втором способе — о нших экспериментах с графовыми нейронными сетями на социальных связях клиентов и о том, как это отразилось на качестве прогноза дефолта.