Data engineering & data science

Data Engineering

Обогащение данных

• ДАННЫЕ ЗАКАЗЧИКА

  специфическая информация необходимая для решения задач

• КРЕДИТНЫЕ ИСТОРИИ

  информация о платежной дисциплине Клиентов

• СОЦИАЛЬНЫЕ СЕТИ

  информация о социальном профиле Клиентов

• ГОСУДАРСТВЕННЫЕ СЕРВИСЫ

  информация получаемая из служб ФМС и ФССП

• МОБИЛЬНЫЕ ОПЕРАТОРЫ

  аналитические параметры поставляемые операторами на основании профиля Клиента

Нормализация данных

Data Science

ОБУЧЕНИЕ МОДЕЛЕЙ:

• Использование классических методов и методов Машинного обучения
• Высокая интерпретируемость
• Небольшое время для разработки
• Наиболее используемый алгоритм в банковском скоринге
• Высокое качество моделей
• Простое внедрение
• Низкое требование к «железу»

Разработка прогнозных, поведенческих моделей, скоринговых систем:

• Модели предсказания риск события
• Модели кластеризации по социальному профилю Клиентов
• Модели по прогнозированию доходов Клиента
• Модели прогнозирования финансовых показателей
• «Антифрод» модели
• Модели отклика
• Модели принятия решений

Система внедрения