Кремнієва долина, українська школа даних і кредитний скоринг: як дослідження підказує банкам нові рішення

У червні 2024 року в журналі «Наукові записки Львівського університету бізнесу та права» вийшла стаття Софії Швець «Economic Efficiency Of Credit Scoring With The Random Forest Algorithm». Дослідження розбирає, як алгоритм Random Forest кардинально змінює підходи до оцінювання кредитних ризиків і де саме дає найбільший економічний ефект для банків.

Експертиза Silicon Valley зустрічається з українською наукою

Авторка — випускниця КНУ за спеціальністю «прикладна математика», яка пройшла шлях від аналітика даних у Vodafone до data scientist у стартапі NinjaTech AI в Кремнієвій долині. Сьогодні розробляє системи аналітики для AI-агентів, поєднуючи передову індустріальну роботу з академічними дослідженнями.

Random Forest: від теорії до банківської практики

Дослідження демонструє, що Random Forest має критичні переваги над традиційними методами завдяки ансамблевій природі та здатності встановлювати складні взаємодії між факторами кредитоспроможності. На відміну від логістичної регресії, яка припускає лінійні залежності, Random Forest будує множину дерев рішень, кожне з яких тренується на випадковій вибірці даних та ознак.

Чому це важливо для банків

Стаття детально аналізує архітектуру алгоритму та його практичне застосування:

• Робота з нелінійними залежностями — кредитоспроможність рідко залежить від факторів лінійно. Random Forest природно виявляє складні патерни: наприклад, як співвідношення доходу до боргу взаємодіє з кредитною історією та типом зайнятості.
• Feature importance — алгоритм автоматично ранжує фактори за впливом на ризик дефолту. Дослідження показує, що найважливішими виявляються не завжди очевидні змінні, і це знання дозволяє банкам оптимізувати процес збору даних.
• Стійкість до шуму та дисбалансу класів — у реальних банківських даних “хороших” позичальників завжди більше, ніж дефолтних. Random Forest краще справляється з таким дисбалансом, не втрачаючи здатність виявляти ризикових клієнтів.

Зменшена схильність до перенавчання — завдяки усередненню прогнозів від множини дерев, модель стабільніша на нових даних, що критично важливо для банківських рішень.

Практична економіка: від метрик до грошей

Що відрізняє цю роботу від типових академічних досліджень — це фокус на бізнес-результати, а не абстрактну точність моделі. Стаття аналізує структуру кредитного портфеля банків України за 2023 рік та показує конкретні економічні ефекти від впровадження Random Forest.

Прямий вплив на фінансові показники

Для банку важливе не саме по собі +1% ROC-AUC, а зниження credit loss та приріст чистого доходу. Дослідження демонструє:

• Як покращення точності класифікації на 3-5% трансформується у мільйони гривень зменшених втрат від дефолтів
• Як оптимізація частки схвалених заявок дозволяє збільшити обсяг кредитування без підвищення ризиків
• Як правильний баланс між precision та recall максимізує ROI кредитного портфеля

Впровадження в реальність

Публікація розглядає практичні аспекти імплементації:

• Вимоги до даних — які змінні критичні, як працювати з відсутніми даними, коли потрібні додаткові характеристики.
• Частота оновлення моделі — щоб модель не застаріла, але й не перенавчалася на короткострокових коливаннях.
• Інтеграція з існуючими системами — Random Forest добре працює в продакшені, не вимагає складної інфраструктури, працює швидко.
• Порівняльний аналіз економічної ефективності — конкретні цифри, наскільки Random Forest перевершує традиційні скорингові карти у зниженні дефолтів та оптимізації портфеля.

Універсальна методологія

Дослідження дає ready-to-use методологію з конкретними цифрами — те, що можна впроваджувати негайно в банківському секторі будь-якої країни. Це демонструє здатність застосовувати cutting-edge технології до різноманітних ринків та їхніх специфічних умов.

Етичний вимір та стандарти індустрії

Робота закладає етичні принципи як обов’язкову частину методології:

• Моніторинг дрейфу даних — відстеження, коли характеристики позичальників змінюються, і модель потребує оновлення
• Fairness-перевірки — контроль, щоб модель не дискримінувала за ознаками статі, віку чи регіону
• Explainability — здатність пояснити кожне рішення про відмову в кредиті
• Challenger-моделі — паралельне тестування альтернативних підходів для постійного вдосконалення

Це рівень мислення, характерний для провідних tech-компаній Silicon Valley, де AI-системи створюються з відповідальністю за їхній вплив на людей.

Open science як стандарт світового класу

Коли фахівець одночасно створює AI-продукти в Кремнієвій долині ТА публікує peer-reviewed дослідження з реальними бізнес-кейсами — це той вузький круг спеціалістів, які формують майбутнє data science на перетині академії та індустрії. Софія Швець представляє нове покоління, що встановлює нові стандарти через відкриту науку та практичне застосування.

Софія бачить далі, ніж одна публікація — вона бачить трансформацію цілої індустрії. З її унікальною комбінацією досвіду з NinjaTech AI, Vodafone та академічних досліджень, вона має всі інструменти для створення нових галузевих стандартів. Це той тип лідерства, який змінює не окремі компанії, а цілі сектори економіки.

Стаття: «ECONOMIC EFFICIENCY OF CREDIT SCORING WITH THE RANDOM FOREST ALGORITHM»
Журнал: Scientific Notes of Lviv University of Business and Law
Випуск: №41, червень 2024, с. 631–639
Доступ: https://nzlubp.org.ua/index.php/journal/article/view/1612

Автор: Григорій Черненко