ОСНОВЫ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ В ЗАДАЧАХ СКОРИНГА

АННОТАЦИЯ

В статье рассматриваются ключевые принципы и подходы машинного обучения, применяемые в задачах скоринга — оценке кредитоспособности, вероятности мошенничества и других финансовых рисков. Представлены основные виды скоринга, описаны этапы построения моделей, включая подготовку данных, выбор алгоритмов и оценку качества. Особое внимание уделено проблемам интерпретируемости, дисбаланса классов, соответствия регуляторным требованиям и устойчивости моделей. Обсуждаются практические примеры применения ML в финансовом секторе, а также современные тенденции, такие как Explainable AI, AutoML и адаптивные системы.

Ключевые слова: машинное обучение, скоринг, кредитный риск, классификация, логистическая регрессия, градиентный бустинг, фрод-аналитика, интерпретируемость, дисбаланс классов, финансовые технологии, Explainable AI, AutoML

Скоринг — это метод количественной оценки риска, широко применяемый в банковской и финансовой сферах. Он позволяет оценить вероятность определенного поведения клиента, например, вероятность возврата кредита или участия в мошеннических действиях. Скоринговые модели автоматизируют процесс принятия решений, сокращают время анализа заявок и минимизируют риски. С развитием цифровых технологий и доступностью больших данных машинное обучение (ML) стало важным инструментом в построении скоринговых систем. В данной статье подробно рассматриваются ключевые концепции машинного обучения, применяемые в задачах скоринга, а также актуальные проблемы и перспективы их развития.

Скоринг охватывает несколько направлений, каждое из которых имеет свои задачи и подходы к построению моделей: - Кредитный скоринг: оценка кредитоспособности клиента на основании его финансового и социального профиля. - Поведенческий скоринг: анализ текущих клиентов банка с целью оценки вероятности наступления негативного события (например, просрочки). - Фрод-скоринг: прогнозирование вероятности мошенничества на основе поведенческих и транзакционных данных. - Маркетинговый скоринг: определение клиентов, наиболее вероятных для отклика на рекламные предложения. Каждый из этих типов скоринга требует различной подготовки данных и подходов к построению моделей.

Машинное обучение представляет собой область искусственного интеллекта, в которой алгоритмы обучаются на основе данных для выявления закономерностей и прогнозирования будущих событий. Существует несколько видов машинного обучения: - Обучение с учителем (Supervised Learning) — используется, когда есть исторические данные с метками (например, дефолт/не дефолт). - Обучение без учителя (Unsupervised Learning) — применяется для кластеризации, снижения размерности и поиска аномалий. - Обучение с подкреплением (Reinforcement Learning) — находит ограниченное применение в скоринге. Наиболее распространенными в задачах скоринга являются методы обучения с учителем.

Ключевым этапом в построении скоринговой модели является качественная подготовка данных. Включает: - Очистку данных от пропусков, выбросов и дубликатов. - Преобразование категориальных признаков в числовые (one-hot encoding, label encoding). - Формирование новых признаков (feature engineering), включая агрегаты, временные лаги, взаимодействия. - Масштабирование признаков при необходимости (например, для моделей, чувствительных к масштабу, таких как SVM). - Разделение выборки на обучающую, валидационную и тестовую части для оценки обобщающей способности модели. Также на этом этапе проводится анализ дисбаланса классов, что критично для задач, где 'плохих' клиентов значительно меньше, чем 'хороших'.

Различные алгоритмы имеют свои преимущества и ограничения в задачах скоринга: - Логистическая регрессия: классический метод, высоко интерпретируем, одобрен регуляторами. - Деревья решений: удобны для визуализации, могут легко переобучаться. - Ансамбли: Random Forest (устойчив к шуму) и градиентный бустинг (XGBoost, LightGBM) — дают высокую точность. - Нейронные сети: используются реже, требуют большого объема данных, сложны в интерпретации. - Классификаторы SVM, kNN — применяются при специфических условиях и небольших объемах данных. Выбор модели зависит от баланса между точностью, скоростью, интерпретируемостью и требованиями регулятора.

Для оценки эффективности скоринговой модели применяются следующие метрики: - Accuracy — доля правильных предсказаний. Недостаточна при дисбалансе классов. - Precision и Recall — особенно важны при борьбе с мошенничеством. - F1-score — гармоническое среднее между precision и recall. - ROC-AUC — метрика, показывающая, насколько хорошо модель различает классы. - LogLoss — штрафует уверенные неправильные прогнозы. Выбор метрики зависит от задачи: при кредитовании важно минимизировать риски, а не просто достигать высокой точности.

Применение машинного обучения в скоринге сталкивается с рядом проблем: - Дисбаланс классов — требует применения методов ресемплирования или специальных алгоритмов. - Отсутствие интерпретируемости — сложные модели трудно объяснить клиентам и регуляторам. - Смещение данных (data drift) — модель теряет актуальность при изменении поведения клиентов. - Неэтичное поведение моделей — например, дискриминация по возрасту или полу. - Регуляторные ограничения — например, требования ЦБ к интерпретируемости и валидации моделей. Каждую из этих проблем необходимо решать на этапе проектирования модели и после её внедрения.

Многие крупные банки и финтех-компании используют машинное обучение в реальных задачах: - Оценка новых клиентов по цифровым следам: история браузера, поведение в приложении, время подачи заявки. - Мгновенный фрод-скоринг на основе анализа паттернов транзакций. - Персонализированные предложения на основе анализа предыдущих действий клиента. - Предиктивная аналитика для оценки вероятности рефинансирования или закрытия счёта. Применение ML позволяет снижать издержки, повышать точность и усиливать конкурентоспособность компании.

Будущее скоринга связано с активным внедрением следующих технологий: - Explainable AI (XAI): методы SHAP, LIME делают сложные модели более прозрачными. - AutoML: автоматизация подбора моделей и гиперпараметров. - Глубокие нейронные сети для обработки текстов, изображений и аудио данных (например, голосовых заявок). - Адаптивные модели, обучающиеся в реальном времени. - Внедрение этических и юридических норм в построение моделей. Эти направления обеспечат повышение доверия к скоринговым системам и их широкое распространение.

Машинное обучение трансформировало подходы к построению скоринговых моделей, сделав их более точными, адаптивными и масштабируемыми. Скоринг стал ключевым элементом финансового анализа и управления рисками. Тем не менее, успешное применение ML требует высокого уровня подготовки данных, грамотного выбора алгоритмов, соблюдения регуляторных требований и обеспечения прозрачности. В дальнейшем роль машинного обучения в скоринге будет только усиливаться, способствуя развитию интеллектуальных финансовых систем.

Список литературы:

1. Машинное обучение в оценке кредитных рисков: как ML меняет правила игры? // Блог компании Data LightBig Data 2024. [Электронный ресурс] — URL:https://habr.com/ru/companies/data_light/articles/858540/ (дата обращения:10.04.25)
2. Исаев Д. В. Стратегия поиска эффективного алгоритма машинного обучения на примере кредитного скоринга // Проблемы экономики и юридической практики 2020. [Электронный ресурс] — URL: https://cyberleninka.ru/article/n/strategiya-poiska-effektivnogo-algoritma-mashinnogo-obucheniya-na-primere-kreditnogo-skoringa (дата обращения:10.04.25)
3. Горелов Н. А., Кораблева О. Н. Развитие информационного общества: цифровая экономика. Учебное пособие для вузов. М.: Юрайт. 2019. 242 с.
4. Воронцов К.В. Машинное обучение: курс лекций [Электронный ресурс], 2016. URL: http://www.machinelearning.ru/ (дата обращения: 10.04.25)