15 апреля
Сколтех

Нейронные сети обучили оценке кредитоспособности банковских клиентов

4.2

Исследователи из Сколтеха совместно с одним из крупных европейских банков разработали нейронную сеть, которая превосходит самые современные решения в области использования данных о банковских транзакциях для оценки кредитоспособности клиентов.

Нейронные сети обучили оценке кредитоспособности банковских клиентов / ©Getty images

Результаты исследования опубликованы в трудах Международной конференции IEEE International Conference on Data Mining (ICDM) 2020 года. Алгоритмы машинного обучения уже широко используются в управлении рисками, помогая банкам в оценке клиентов и их финансового положения. «Современный человек и особенно клиент банка постоянно оставляет свои следы в цифровом мире. Например, информация о переводе денег другому лицу всегда остается в платежной системе.

Таким образом, у каждого человека образуется большое количество связей, которые можно представить в виде направленного графа, содержащего дополнительную полезную информацию для оценки клиента. Основная задача нашего исследования – обеспечить эффективную обработку и использование больших объемов разнообразной информации о связях между клиентами», − отмечается в опубликованной статье.

Исследователи Сколтеха Максим Панов, Кирилл Федянин и их коллеги из банковской сферы смогли показать, что использование данных о переводах между клиентами значительно улучшает качество кредитного скоринга по сравнению с алгоритмами, в которых используются только данные о заданном клиенте. Учет таких данных не только позволит банкам готовить более выгодные предложения для своих надежных клиентов, но и снизит негативные последствия мошеннических действий.

«Любой отдельно взятый клиент банка характеризуется в том числе совокупностью его социальных и финансовых связей с другими людьми, поэтому в нашем случае клиенты банка рассматривались как группа взаимосвязанных финансовых агентов. В этом исследовании мы поставили перед собой задачу выяснить, применима ли к финансовым агентам известная пословица «Скажи мне, кто твой друг, и я скажу, кто ты»», − говорит Максим Панов.

Исследователи использовали сверточную графовую нейронную сеть специальной архитектуры для обработки графов, в которых узлы графа соответствуют обезличенным идентификаторам клиентов банка, а ребра – связям между ними. Таким образом обеспечивается агрегирование данных связанных клиентов и прогнозирование кредитного рейтинга для заданного клиента.

Главная особенность предложенного подхода − возможность обработки крупномасштабных временны́х графов, присутствующих в банковских данных, в неизменном виде, то есть без какой-то предварительной обработки, которая зачастую очень трудоемка и приводит к частичным потерям содержащейся в этих данных информации.

Исследователи провели тщательное экспериментальное сравнение шести моделей, в котором победу одержала модель EWS-GCN. «Успех этой модели можно объяснить тремя факторами. Во-первых, модель напрямую обрабатывает полные данные о банковских транзакциях и тем самым сводит к минимуму потери содержащейся в них информации. Во-вторых, структура модели специально построена таким образом, чтобы она одновременно обладала высоким качеством предсказания и была вычислительно эффективной. Наконец, мы предложили специальную процедуру обучения для системы в целом», − отмечает Максим Панов.

Он также подчеркивает, что любая модель, предназначенная для использования в банковской сфере, должна быть очень надежной. «Сложные модели нейронных сетей пока остаются уязвимыми для адверсальных атак, поэтому прежде чем говорить о внедрении таких моделей в производственный процесс, необходимо до конца разобраться в таком феномене, как адверсальные атаки, в приложении к нашей модели и провести дополнительные исследования», − отмечает в заключение Панов.

Нашли опечатку? Выделите фрагмент и нажмите Ctrl + Enter.
Сколковский институт науки и технологий — негосударственный технологический университет, расположенный в инновационном центре Сколково. Институт был создан в 2011 году при поддержке Массачусетского технологического института. Модель института предусматривает тесную интеграцию технологического образования, исследовательской работы и предпринимательских навыков. Институт ведёт обучение по программам магистратуры и PhD, рабочий язык — английский.
Вчера, 12:24
Ольга Иванова

Шведские психологи показали: те, кто доверяет астрологии, как правило, обладают более низким уровнем интеллекта и большей самовлюбленностью по сравнению с теми, кто в нее не верит.

11 часов назад
Александр Березин

В ноябре 1939 года СССР объявил, что финны обстреляли советские войска, убив четверых. Тридцатого числа Москва начала войну против Хельсинки. На деле «погибшие» были полным вымыслом советской стороны, предлогом для открытия боевых действий и последующего захвата всей Финляндии. Однако что-то пошло не так. Что именно и почему итоги Советско-финской войны подтолкнули Гитлера к нападению на Советский Союз в июне 1941 года?

Вчера, 15:56
Ольга Иванова

Исследователи из США объяснили, зачем нужна физическая активность в старости.

25 ноября
НИУ ВШЭ

Мобильные ученые публикуются в индексируемых журналах в два раза чаще. К такому выводу пришли исследователи из НИУ ВШЭ.

26 ноября
Анастасия Михалева

За всю историю исследования в космосе побывали более 500 человек. В океан на глубину более 10 километров спускались всего трое. Мы до сих пор знаем о Мировом океане и его обитателях недопустимо мало.

25 ноября
Илья Ведмеденко

Российские инженеры спроектировали самолет для межконтинентальных полетов в стратосфере. Его можно назвать условным аналогом британского Skylon.

3 ноября
Ольга Иванова

Исследований на эту тему, как ни странно, мало, хотя предположений — великое множество. По мнению ученых из Венгрии, одна из причин такого поведения — высокая концентрация внимания на речи хозяина, а еще это означает, что собака слышит знакомое слово.

12 ноября
Мария Азарова

Кошки оказывались сбиты с толку, когда их человек, как им казалось, «телепортировался» в новое, неожиданное место. Однако они не реагировали таким же образом на чужих людей или других животных.

2 ноября
Мария Азарова

Авторы новой работы на примере Шотландии определили характеристики людей, умерших от Covid-19, хотя они были привиты, а также выявили основные предикторы смертности.

[miniorange_social_login]

Комментарии

Написать комментарий

Подтвердить?
Подтвердить?
Не получилось опубликовать!

Вы попытались написать запрещенную фразу или вас забанили за частые нарушения.

Понятно
Лучшие материалы
Войти
Регистрируясь, вы соглашаетесь с правилами использования сайта и даете согласие на обработку персональных данных.
Ваша заявка получена

Мы скоро изучим заявку и свяжемся с Вами по указанной почте в случае положительного исхода. Спасибо за интерес к проекту.

Понятно
Ваше сообщение получено

Мы скоро прочитаем его и свяжемся с Вами по указанной почте. Спасибо за интерес к проекту.

Понятно

Сообщить об опечатке

Текст, который будет отправлен нашим редакторам: