Описание проекта
В современном мире процессы цифровизации не обошли и финансовый сектор. Банки, страховые учреждения, компании, имеющие дело с фондовыми рынками и платежами, всегда были одними из самых влиятельных потребителей технологических инноваций. Одним из вариантов их использования в финансовом секторе является привлечение машинного обучения и искусственного интеллекта. Методы машинного обучения на сегодняшний день становятся одной из основ бизнеса для многих участников в мировой индустрии. Данное направление быстро развивается, и бизнес требует все более эффективных и прибыльных способов применения такого мощного инструмента в повседневной деятельности финансовых организаций. В частности, с целью прогнозирования и генерации персональных рекомендаций или защиты от мошенничества.
Что касается нашего проекта, то одной из возможных задач здесь является нахождение оптимального метода вычисления вероятности одобрения кредитного предложения для уникального клиента. Посещая любой веб-сайт, пользователи оставляют после себя множество разнообразной информации. Эти данные, наряду с собранными во время заполнения анкеты или полученные при помощи Яндекс.Метрики, мы можем использовать для нахождения новых закономерностей преимущественно методами математического моделирования. Тем самым, предполагается создать систему, которая сможет сделать наиболее оптимальное предположение о вероятности одобрения кредита для любого нового пользователя. Таким образом мы не только поможем людям найти тот товар, который они ищут, но и сохраним их кредитную историю и скоринг в лучших условиях.
