Презентация на тему "Разработка скоринговой системы для учебного банка с помощью аналитической платформы Deductor"

Содержание

• 
  Слайд 1
  

  Разработкаскоринговой системы для учебного банка с помощью аналитической платформы Deductor.

  Выполнила: Шевченко Юлия 105 группа Научный руководитель: ст.преподаватель Вениаминова Г.Н.

• 
  Слайд 2
  

  Цель работы: Разработка на базе многофункциональной аналитической платформы Deductorхранилища данных для аккумулирования необходимой для принятия решений информации, набора сценариев для загрузки и извлечения данных из хранилища и набора сценариев для автоматической оценки кредитоспособности. Задачи работы: Анализ предметной области и факторов, влияющих на кредитоспособность Анализ рынка компаний, реализующих скоринговые системы на отечественном рынке, и их программных продуктов Разработка сценариев анализа кредитоспособности заемщиков с использованием технологий интеллектуальной обработки данных Data Mining. Разработка аналитической отчетности

• 
  Слайд 3

  Проектный опыт

  В банках и финансовых организациях реализовано множество проектов на базе Deductor, автоматизирующих процесс принятия решений о выдаче кредитов:

• 
  Слайд 4

  Deductor Credit Scorecard Modeler

• 
  Слайд 5

  Хранилище данных

• 
  Слайд 6

  Методы скоринговыхмоделей

  Логистическая регрессия Деревья решений Самообучающиеся карты Нейронные сети.

• 
  Слайд 7

  Скоринг: сравнение алгоритмов

  Точность Сложность Самоорганизующиеся карты Нейронные сети Логистическая регрессия Деревья решений

• 
  Слайд 8

  Сценарий «Логистическая регрессия»

  Расчет коэффициентов Расчет рейтинга

• 
  Слайд 9

  Визуализатор «Что-если»

• 
  Слайд 10

  Дерево решений

  Дерево решений Значимость атрибутов

• 
  Слайд 11

  Карта Кохонена

  Возвраст клиента Разбивка на кластеры

• 
  Слайд 12

  Нейронные сети

  Структура обученной нейросети и значения весов.

• 
  Слайд 13

  Аналитическая отчетность

• 
  Слайд 14

  Динамика заявок на кредит

• 
  Слайд 15

  Социальный портрет заемщика: распределение по размеру ссуды

• 
  Слайд 16

  Социальный портрет заемщика: распределение по доходу

• 
  Слайд 17

  Социальный портрет заемщика: распределение по возрасту

• 
  Слайд 18

  выводы

  Создано хранилище данных Созданы сценарии оценки кредитоспособности заемщика Разработаны отчеты для: анализа динамики заявок на кредит анализа социально-экономического портрета лиц, обратившихся за кредитом

• 
  Слайд 19

  Спасибо за внимание!