Вопрос или проблема
Я хочу знать, как можно определить, находится ли клиент в финансовом затруднении из-за ситуации с COVID, используя его транзакции по кредитной карте.
У меня есть ежедневные транзакции клиентов до текущей даты.
Любые мысли или идеи были бы очень полезны.
Например, я предполагаю, что резкое увеличение использования кредитной карты может быть индикатором того, что человек находится в финансовом затруднении, так как это может быть сигналом потенциальным кредиторам или кредиторам о том, что у него проблемы с управлением финансами.
У вас есть какие-либо размеченные данные?
В противном случае, я бы предположил, что эта задача близка к невозможной, так как любой вид необозначенного алгоритма, использующего обнаружение аномалий, вероятно, будет иметь невероятно низкую точность, поскольку почти все данные будут классифицированы как аномалия в это время.
Тем не менее, если вы получите какие-то размеченные данные (размечая клиентов как ‘в финансовом затруднении’ и ‘не в финансовом затруднении’), тогда вы сможете использовать какой-либо алгоритм контролируемого обучения, чтобы попытаться предсказать, попадают ли неромеченные клиенты в категорию A или категорию B.
Если вы не получите какой-либо область знаний или размеченные данные, это будет очень сложной задачей.
Ответ или решение
Измерение воздействия COVID-19 на финансовое состояние клиентов с использованием анализа транзакций по кредитным картам — это комплексная задача, требующая внимательного подхода и технической экспертизы. Ниже приведен подробный методический подход к решению этой задачи.
1. Определение ключевых признаков
Чтобы оценить возможное финансовое давление на клиентов, необходимо определить признаки в данных транзакций, которые могут указывать на изменения в финансовом состоянии:
- Увеличение использования кредитных карт: Внезапный рост в проценте использования кредита может свидетельствовать о том, что клиент начинает полагаться на кредит, чтобы покрыть повседневные расходы. Используйте следующую метрику:
[
\text{Utilization Ratio} = \frac{\text{Total Credit Utilized}}{\text{Total Credit Limit}}
] - Снижение частоты транзакций: Меньшее количество транзакций может указывать на сокращение расходов, что может быть результатом экономических трудностей.
- Изменения в категории расходов: Например, увеличение расходов на основные необходимые товары (еда, коммунальные услуги) в то время, как расходы на развлечения сокращаются.
- Пробелы в платежах: Наличие задержек в оплате минимум одного платежа, акцентируя внимание на возможных финансовых затруднениях.
2. Сбор и подготовка данных
- Исторические данные: Соберите данные о транзакциях клиентов за определенный период до и после объявления пандемии COVID-19. Это поможет установить базовую линию поведения клиентов.
- Лейблированные данные: Если возможно, получите данные о том, какие клиенты были официально признаны находящимися в финансовом distress. Это может быть сделано через соотношение с кредитными бюро или другими финансовыми учреждениями.
3. Методы анализа данных
A. Описание данных
Начните с визуализации и описательной статистики, чтобы понять поведение клиентов до и после COVID-19. Это поможет выявить аномалии и общие тренды.
B. Моделирование
- Проверка гипотез: Исследуйте различия между поведением клиентов, которые были официально признаны находящимися в финансовом distress, и теми, кто не был.
- Супервизионное обучение: Если имеются лейблированные данные, используйте алгоритмы машинного обучения, такие как логистическая регрессия, решающие деревья, или случайные леса для классификации клиентов. Обучите модель на существующих данных и примените ее для прогнозирования неразмеченных данных.
- Неуправляемое обучение: В случае отсутствия размеченных данных можно применить модели кластеризации (например, K-Means или DBSCAN), чтобы выявить группы пользователей с аналогичным поведением, которые могут нуждаться в дальнейшем мониторинге.
4. Валидация результатов
- Тестирование и оценка модели: Важно протестировать точность моделей на тестовых данных и использовать метрики, такие как точность, полнота и F-мера, чтобы оценить их производительность.
- Анализ ошибок: Проанализируйте случаи, когда модель предсказывает неверно, для дальнейшего улучшения.
5. Рекомендации для бизнеса
На основании результатов анализа предложите бизнесу рекомендации по реагированию на выявленные проблемы с финансовой устойчивостью клиентов. Это могут быть:
- Программы поддержки, включая временные отсрочки платежей или облегченные условия по кредитам.
- Мониторинг и регулярная переоценка финансового состояния клиентов на основе обновленных данных.
Заключение
Анализ транзакционных данных с целью измерения влияния COVID-19 на финансовое состояние клиентов может предоставить ценные инсайты для финансовых организаций. Этот процесс требует тщательного подхода к метрикам, моделям анализа и интерпретации данных. Ключ к успеху заключается в наличии данных и постоянном мониторинге динамики поведения клиентов в условиях неопределенности, вызванной пандемией.
Это позволяет не только выявить клиентов, находящихся в затруднительном финансовом положении, но и разработать соответствующие меры поддержки, что улучшит отношения между клиентами и кредиторами в долгосрочной перспективе.