System scoringowy jest procesem oceny zjawiska za pomocą modeli scoringowych. Za ich pomocą badane mogą być zdarzenia, które da się opisać zero-jedynkowo (zdarzenie zaistnieje, albo nie). System może być z powodzeniem stosowany w bankowości, sektorze ubezpieczeń, w kampaniach marketingowych, a także w wielu innych dziedzinach, nawet tych nie mających wiele wspólnego ze statystyką.
Karty scoringowe / SCORECARD / tablica scoringowa
Przygotowanie odpowiedniego klasyfikatora jest rzeczą wymagającą doświadczenia oraz intuicji do modelowania danych i poruszania się w dużych wolumenach pomiarów. Niezależnie od tego czy zależy Ci na oszacowaniu ryzyka awarii silnika, braku spłaty zobowiązania, odejścia klienta lub odpowiedzi na monit windykacyjny, procedura budowy modelu i tablicy scoringowej jest taka sama.
Możemy Ci pomóc na wszystkich etapach budowy tablicy scoringowej. Poczynając od zdefiniowania pojęcia złego i pozytywnego zdarzenia, w sposób ekspercki bądź analityczny, poprzez implementację i wdrożenie systemu scoringowego w produkcję, kończąc na monitorowaniu karty scoringowej i alarmowaniu o odchyleniach.
Prawdopodobnie jeśli chcesz mieć swoją kartę scoringową, dokładnie wiesz czego oczekujesz. My dostarczamy najwyższej jakości tego typu rozwiązań klasyfikacyjnych w kontekście ryzyka kredytowego. Oferujemy rozwiązanie będące kompletnym silnikiem scoringowym, który może być wykorzystywany do oceny klientów indywidulanych i firmowych.
Etapy działań w systemie scoringowym
- Ustalenie celu analizy danych
- ustalenie co ma być analizowane a co nie, czyli przekładanie pożądanego targetu biznesu na cel obliczeniowy lub całą strukturę obliczeniową. Ten etap można zakończyć konsultacją ekspercką bądź dochodzeniem do celu metodami analitycznymi, które przybliżą charakter celu.
- Obróbka informacji
- selekcja zmiennych do konstrukcji modelu metodami eksperckimi lub analitycznymi, czyli wybór danych wejściowych do modelowania.
- praca nad pozycjami odstającymi lub nietypowymi i brakami danych. Oczyszczenie próby z danych mogących obciążyć oszacowania metodami statystycznymi i wizualnymi.
- przeprowadzenie transformacji pomiarów ilościowych na porządkowe lub nominalne, zapewniając przy tym maksymalną moc dyskryminacyjną, dzięki analizie drzew decyzyjnych, wskaźników WoE, IV oraz Max R2 Improvement.
- montaż zmiennych kompozytowych lub agregowanie wartości (niektóre zjawiska są ze sobą mocno powiązane, co w przypadku niektórych analiz statystycznych może bardzo obciążać wartości szacowanych parametrów)
- cenne jest sprytne podejście do tego typu materii, by nie tracić z niej ważnych informacji.
- Praca nad zmiennymi najlepiej dyskryminującymi badane zjawisko oraz najodpowiedniejszymi z perspektywy interesu.
- Porównywanie, wybór, modelowanie i uczenie najlepszej jakości klasyfikatora statystycznego wraz z walidacją i oceną jego jakościowych aspektów.
Silniki klasyfikatorów
analiza regresji logistycznej
wybrana architektura sieci neuronowej
analiza regresji liniowej lub estymacja krzywej
drzewa decyzyjne
analiza dyskryminacyjna
Porównywanie i ocena jakości klasyfikatorów
krzywa ROC / AUROC
miara R2
test Komogorowa Simirnowa.
separacja Fishera
krzywa LIFT
Linie Confidence
Wygenerowanie rozkładu ryzyka w oparciu o rozkład punktowy wraz z sugestią punktu odcięcia lub spis reguł logicznych przewidujących klasyfikowany przypadek.
Sprawozdanie z każdego etapu budowy modelu, w formie czytelnego dla każdego raportu + dokładny opis procesu budowy z rekomendacjami oraz karta scoringowa wraz z instrukcją obsługi.
Pomoc we wdrożeniu karty.
Kontrola funkcjonowania karty i kontrola odchyleń w jej pracy.