Поведенческий анализ и психометрика
Анализируем ответы на структурированные анкеты и наблюдаемые поведенческие признаки, полученные для задачи оценки. Формируем проверяемые гипотезы и оцениваем вклад признаков.
НАПРАВЛЕНИЕ 04
Разработка систем принятия решений
Проектируем decision engines: прозрачная логика обработки, бизнес-правила, интеграция поведенческого и классического скоринга, нейросетевых моделей вероятности событий, маршруты исключений и аудит решений.
Обсудить задачу ↗ЗАДАЧИ КЛИЕНТА
Когда это нужно
- Долгое ручное рассмотрение
- Несогласованные правила в системах
- Нет журнала причин и версий решений
РЕЗУЛЬТАТ РАБОТЫ
Что получит команда
- Архитектура принятия решений
- Каталог правил и стратегий
- Маршруты ручной проверки
- Требования к API и журналу решений
КАК ПРОВЕРЯЕМ РЕЗУЛЬТАТ
Метрики до и после
Время решения, доля автоматической обработки, исключения, воспроизводимость и качество решений.
ПОДХОД 5L
Связываем работу с общей логикой.
Поведенческий скоринг физических лиц и ИП
Разрабатываем модели вероятности событий и системы принятия решений на основе психометрики, открытых данных и нейросетевых методов — в том числе без финансовых признаков на входе.
Опыт разработки и успешного применения подхода позволяет соединять поведенческий анализ с процессами бизнеса: от оценки риска до автоматического решения и маршрутизации на экспертную проверку.
Открытые данные
Используем доступные и разрешённые для конкретной задачи источники. Проверяем полноту, актуальность и применимость данных к выбранной аудитории; не подменяем отсутствующие сведения догадками.
Нейросети и модели вероятности
Сравниваем методы машинного обучения, включая нейросети, оцениваем вероятность согласованного целевого события и интегрируем модель в бизнес-правила и систему принятия решений.
Без финансовых данных на входе
Модель может строиться без финансовой отчётности, кредитной истории и других финансовых признаков на входе, если нефинансовых данных достаточно для поставленной задачи. Для обучения и проверки требуются исторические примеры с известным исходом целевого события.
Как оцениваем качество
Стремимся к высокому качеству прогнозов и подтверждаем его на проверочных данных: измеряем различающую способность, калибровку вероятностей, ошибки при выбранных порогах и устойчивость во времени. Целевые уровни качества согласуем для конкретной задачи; результаты одной модели не считаются универсальными.
Результаты применения
Поведенческий скоринг применяется с 2019 года в лизинге и микрозаймах. Выборка — более 3000 договоров. Целевое событие модели — закрытие договора по плану. За период применения в наблюдаемой выборке не зафиксировано ни одного дефолта.
Результат портфеля рассматриваем отдельно от качества прогноза: вероятность закрытия договора по плану проверяем сопоставлением прогнозов с фактическими исходами, калибровкой и устойчивостью модели на проверочных данных.
Связанные направления
Повышение рентабельности и операционной эффективности ↗BPMN и реинжиниринг ↗Скоринг и модели вероятности событий ↗Автоматизация и интеграции ↗Финансовая экономика проекта ↗Цифровизация бизнеса и оцифровка процессов ↗Развитие лизингового бизнеса ↗Кредитный конвейер и автоматизация решений ↗Оценка бизнес-планов и запуск бизнеса ↗Сопровождение и моделирование бизнеса ↗
Рассчитать экономический эффект ↗ПРОЦЕСС СОТРУДНИЧЕСТВА
От задачи до работающего решения.
- 01
Контекст
Уточняем задачу, ограничения, владельца процесса и критерии результата.
- 02
Диагностика
Собираем данные, фиксируем исходные показатели и проверяем гипотезы.
- 03
Пилот
Проектируем решение и проверяем его на согласованном участке.
- 04
Внедрение
Масштабируем, передаём документацию и настраиваем мониторинг.
ОБСУДИМ ВАШ ПРОЦЕСС
Где бизнес теряет время и ресурсы?
Определим границы задачи, исходные показатели и следующий шаг.