Data notes

AWS based risk engine (part 1)

Наконец-то с коллегами осуществили вывод в прод написанного за 5 месяцев с нуля risk engine (не знаю точного перевода на русский, но среди русскоговорящих коллег мы называем это “риск-движок”) для нигерийского финтеха.

Что это такое и для чего нужно?
Risk engine - это совокупность скоринговых моделей, антифрод моделей и правил (они называются policies или по-нашему “политики”), которые в определенной последовательности обрабатывают заявки клиентов на выдачу кредитов и принимают решение о выдаче, а также сроке и процентной ставке, если решение о выдаче положительное.

Как это работает?
Клиент отправляет заявку на кредит через мобильное приложение или сайт, по предоставленной клиентом информации запрашивается его кредитная история из БКИ, обогащается данными с его мобильного устройства, дополнительно запрашиваются данные из баз о мошенниках и из прочих источников. Все эти данные идут на вход риск-движка. Сначала он поочередно опрашивает антифрод модели, которые определяют вероятность мошенничества, затем скоринговые модели, которые прогнозируют вероятность невозврата кредита. Ответы от моделей используются политиками (которые представляют собой около сотни правил вроде “если возраст < 25 лет, то ставку нужно поднять” и т.д.) для принятия решения о выдаче. Решение отдается в бэкенд, и далее уже запускается механизм выдачи кредита или информирования об отказе.

Как это работало до нас?
Использовалась кастомная платформа (примеры: раз, два). Они все как один заявляют, что если вы дадите им ведро денег, то они вам все настроят один раз, а дальше вы будете как в зерокодинге соединять квадратики стрелочками, ничего программировать не надо, и никакие дорогостоящие инженеры вам не понадобятся! Как оно оказалось на самом деле? Комментировать особо не стану, легко можно догадаться, что почти так же, как и с зерокодингом:) Упомяну лишь, что задеплоить простой логрег на десяток фичей занимало до 2 недель. Зато без дорогих инженеров!

Provenir

Home

A single AI Decisioning platform for credit risk, fraud, and compliance across the customer lifecycle. Better business outcomes, powered by AI.

👍1

www.tgoop.com/data_notes/126

86 viewsedited  Sep 5, 2024 at 00:43

AWS based risk engine (part 1)

Наконец-то с коллегами осуществили вывод в прод написанного за 5 месяцев с нуля risk engine (не знаю точного перевода на русский, но среди русскоговорящих коллег мы называем это “риск-движок”) для нигерийского финтеха.

Что это такое и для чего нужно?
Risk engine - это совокупность скоринговых моделей, антифрод моделей и правил (они называются policies или по-нашему “политики”), которые в определенной последовательности обрабатывают заявки клиентов на выдачу кредитов и принимают решение о выдаче, а также сроке и процентной ставке, если решение о выдаче положительное.

Как это работает?
Клиент отправляет заявку на кредит через мобильное приложение или сайт, по предоставленной клиентом информации запрашивается его кредитная история из БКИ, обогащается данными с его мобильного устройства, дополнительно запрашиваются данные из баз о мошенниках и из прочих источников. Все эти данные идут на вход риск-движка. Сначала он поочередно опрашивает антифрод модели, которые определяют вероятность мошенничества, затем скоринговые модели, которые прогнозируют вероятность невозврата кредита. Ответы от моделей используются политиками (которые представляют собой около сотни правил вроде “если возраст < 25 лет, то ставку нужно поднять” и т.д.) для принятия решения о выдаче. Решение отдается в бэкенд, и далее уже запускается механизм выдачи кредита или информирования об отказе.

Как это работало до нас?
Использовалась кастомная платформа (примеры: раз, два). Они все как один заявляют, что если вы дадите им ведро денег, то они вам все настроят один раз, а дальше вы будете как в зерокодинге соединять квадратики стрелочками, ничего программировать не надо, и никакие дорогостоящие инженеры вам не понадобятся! Как оно оказалось на самом деле? Комментировать особо не стану, легко можно догадаться, что почти так же, как и с зерокодингом:) Упомяну лишь, что задеплоить простой логрег на десяток фичей занимало до 2 недель. Зато без дорогих инженеров!

BY Data notes