Вопрос или проблема
Я хочу создать модель для поддержки принятия решений, чтобы предложить или не предложить клиентам страхование кредита. Потому что иногда клиенты, запрашивающие кредит и страхование кредита, имеют меньшую вероятность получить одобрение от банка, а иногда больше шансов.
В этой проблеме есть три участника: банк, заемщик (тот, кто запрашивает кредит) и консультант. Консультант изучает заявку заемщика, и если у нее хороший профиль, он предложит ему кредиты от банков, которые соответствуют его профилю. Затем заявка отправляется в банк, но банк может отказать заемщику (исходя из критериев, которые мы не знаем).
Консультант также должен решить, предложить заемщику страхование кредита или нет. Я хочу создать модель для этого решения.
Риск состоит в том, что некоторые банки отклоняют заявки заемщиков, которые принимают страхование кредита, а другие банки принимают больше заявок с страхованием кредита. Но правил относительно банков нет, так как некоторые банки принимают или отклоняют заявки с страхованием кредита в зависимости от профиля заемщика и типа приобретения.
Таким образом, профиль заемщика и банк, в который он подает заявку, могут иметь значение для их отказа со стороны банков, но все критерии, влияющие на решение, довольно неуверенны.
Хотя это проблема классификации, в моем наборе данных у меня нет хорошей метки для предложения страхования кредита. У меня есть признак, который говорит, было ли предложено страхование или нет, и менее чем в 1% случаев страхование было предложено. У меня есть метка, которая говорит, была ли заявка клиента на кредит принята или нет.
Таким образом, данные, которые у меня есть, – это профиль бывших заемщиков и банки, которые предлагают кредиты в зависимости от того, что хочет заемщик, и были ли они приняты банком или нет, и хотели ли они страхование кредита или нет.
Я думал о том, чтобы комбинировать метку с информацией, но не совсем знаю как, или, возможно, сделать многометочную классификацию, но тоже не совсем уверен, подходит ли это для проблемы.
Это звучит так, будто проблему можно решить с помощью бизнес-правил – пусть эксперт запишет, какие решения должны приниматься кем и при каких обстоятельствах.
Не все проблемы можно решить с помощью машинного обучения.
Ответ или решение
Построение Модели для Предложения Страхования Кредита
В контексте вашей задачи по разработке модели, помогающей консультанту принять решение о предложении страховки кредита клиентам, можно выделить несколько ключевых аспектов, требующих внимательного анализа и уникального подхода. При этом следует рассмотреть различные методы классификации и использовать данные о клиентах для достижения оптимального решения.
1. Проблема Классификации
На основе предоставленного вами описания, модель классификации действительно может быть целесообразной, однако важно понимать, что существующие данные имеют нестандартные метки. У вас есть информация о профиле заемщиков и решения банка относительно кредита, но метка для предложения страховки крайне ограничена — менее 1%. Это создает уникальный вызов для построения модели.
2. Возможные Подходы к Решению
Объединение меток с информацией
Ваша идея о комбинации меток с доступной информацией имеет право на существование. Рассмотрите возможность создания новой целевой переменной, которая будет отражать не только факт предложения страховки, но и сочетание факторов, влияющих на ее предложение. Это может быть сделано следующим образом:
- Создание метрики: Сформируйте метрику, комбинирующую вероятность одобрения кредита с предложением страховки. Например, если заемщик имеет высокую вероятность получить кредит и при этом обращается за страховкой, это может служить сигналом для принятия положительного решения.
- Классификация с использованием дополнительной информации: Включите в модель метаданные о банках. Например, расставьте весовые коэффициенты в зависимости от исторической статистики банка, связанной с принятием или отклонением заемщиков с предложенной страховкой.
Многоуровневая классификация
С учетом разнообразия переменных и взаимодействий между ними, можно также рассмотреть подход многоуровневой классификации:
- Первичный уровень: Классифицируйте заемщиков в зависимости от их профиля (например, уровень дохода, кредитная история и др.) и вероятности одобрения кредита.
- Вторичный уровень: На основе полученных меток с первого уровня разработайте модель, которая будет предсказывать предложение страховки. В этом случае у вас будут более четкие метки, что улучшит эффективность модели.
3. Анализ Рисков
Прежде чем внедрять решение, важно провести анализ рисков. Понимание, какие банки склонны отказывать заемщикам со страховкой, поможет исключить потенциальные ошибки. В этом аспекте стоит провести:
- Анализ негативных исходов: Исследуйте существующие случаи, когда заемщики с предложенной страховкой были отклонены, чтобы выработать обоснованные рекомендации для консультантов.
- Интервью с экспертами: Включите в процесс бизнес-аналитиков и консультантов, чтобы определить скрытые закономерности, которые могут не быть очевидными по исходным данным.
Заключение
Создание модели для поддержки принятия решения о предложении страховки кредита—это сложная задача, но благодаря комбинированному подходу и осмысленным данным, вы сможете минимизировать риски и повысить вероятность успешного предложения. Помните, что интеграция экспертного мнения и точной статистики может значительно улучшить ваши результаты, и порой комбинация автоматизированных решений с человеческим анализом является наиболее эффективным методом.