Suche senden
Hochladen
Výsledky backtestu propensitního modelu
•
0 gefällt mir
•
87 views
Profinit
Folgen
Prezentace z pracovní snídaně Sociální scoring a predikce úvěrů, 10. 09. 2020
Weniger lesen
Mehr lesen
Daten & Analysen
Melden
Teilen
Melden
Teilen
1 von 10
Jetzt herunterladen
Downloaden Sie, um offline zu lesen
Empfohlen
Notas UnidadNn° 1. Física II. Sección 08
Notas UnidadNn° 1. Física II. Sección 08
Hilario Zambrano
Notas de administración sección 03- jueves
Notas de administración sección 03- jueves
marisolunefm
Notas de seminario i sección 16- lunes
Notas de seminario i sección 16- lunes
marisolunefm
Obchodní a marketingové výsledky
Obchodní a marketingové výsledky
Bc. Tomas Karaba
Notas Administ-secc 02- CI REVISADAS- lunes
Notas Administ-secc 02- CI REVISADAS- lunes
marisolunefm
Notas de administración sección 02- lunes
Notas de administración sección 02- lunes
marisolunefm
Blokování online reklamy v ČR
Blokování online reklamy v ČR
Médiář
HbbTV v ČR 2015
HbbTV v ČR 2015
Médiář
Empfohlen
Notas UnidadNn° 1. Física II. Sección 08
Notas UnidadNn° 1. Física II. Sección 08
Hilario Zambrano
Notas de administración sección 03- jueves
Notas de administración sección 03- jueves
marisolunefm
Notas de seminario i sección 16- lunes
Notas de seminario i sección 16- lunes
marisolunefm
Obchodní a marketingové výsledky
Obchodní a marketingové výsledky
Bc. Tomas Karaba
Notas Administ-secc 02- CI REVISADAS- lunes
Notas Administ-secc 02- CI REVISADAS- lunes
marisolunefm
Notas de administración sección 02- lunes
Notas de administración sección 02- lunes
marisolunefm
Blokování online reklamy v ČR
Blokování online reklamy v ČR
Médiář
HbbTV v ČR 2015
HbbTV v ČR 2015
Médiář
Reference Data Management
Reference Data Management
Profinit
Cloud in examples—(how to) benefit from modern technologies in the cloud
Cloud in examples—(how to) benefit from modern technologies in the cloud
Profinit
Building big data pipelines—lessons learned
Building big data pipelines—lessons learned
Profinit
Understand your data dependencies – Key enabler to efficient modernisation
Understand your data dependencies – Key enabler to efficient modernisation
Profinit
Propensity Modelling for Banks
Propensity Modelling for Banks
Profinit
Legacy systems modernisation
Legacy systems modernisation
Profinit
Automating Data Lakes, Data Warehouses and Data Stores
Automating Data Lakes, Data Warehouses and Data Stores
Profinit
4 Steps Towards Data Transparency
4 Steps Towards Data Transparency
Profinit
Software systems modernisation
Software systems modernisation
Profinit
Odborná snídaně: Datový sklad jako Perpetuum Mobile
Odborná snídaně: Datový sklad jako Perpetuum Mobile
Profinit
Data Science a MLOps v prostředí cloudu
Data Science a MLOps v prostředí cloudu
Profinit
Detekce sociálních vazeb: domácnosti a přátelé
Detekce sociálních vazeb: domácnosti a přátelé
Profinit
Propensitní modelování
Propensitní modelování
Profinit
Profinit Webinar: Benefits of Software Systems Modernization over their Repla...
Profinit Webinar: Benefits of Software Systems Modernization over their Repla...
Profinit
Profinit webinar: Instalment Detector
Profinit webinar: Instalment Detector
Profinit
Profinit_snidane_DWH_22_10_2019_publish
Profinit_snidane_DWH_22_10_2019_publish
Profinit
2019 09-23-snidane qa-public
2019 09-23-snidane qa-public
Profinit
2019 03-20 snidane-serie-kuchyne-full
2019 03-20 snidane-serie-kuchyne-full
Profinit
2018 11-28 snidane-serie-kuchyne
2018 11-28 snidane-serie-kuchyne
Profinit
Matedatový sklad
Matedatový sklad
Profinit
Weitere ähnliche Inhalte
Mehr von Profinit
Reference Data Management
Reference Data Management
Profinit
Cloud in examples—(how to) benefit from modern technologies in the cloud
Cloud in examples—(how to) benefit from modern technologies in the cloud
Profinit
Building big data pipelines—lessons learned
Building big data pipelines—lessons learned
Profinit
Understand your data dependencies – Key enabler to efficient modernisation
Understand your data dependencies – Key enabler to efficient modernisation
Profinit
Propensity Modelling for Banks
Propensity Modelling for Banks
Profinit
Legacy systems modernisation
Legacy systems modernisation
Profinit
Automating Data Lakes, Data Warehouses and Data Stores
Automating Data Lakes, Data Warehouses and Data Stores
Profinit
4 Steps Towards Data Transparency
4 Steps Towards Data Transparency
Profinit
Software systems modernisation
Software systems modernisation
Profinit
Odborná snídaně: Datový sklad jako Perpetuum Mobile
Odborná snídaně: Datový sklad jako Perpetuum Mobile
Profinit
Data Science a MLOps v prostředí cloudu
Data Science a MLOps v prostředí cloudu
Profinit
Detekce sociálních vazeb: domácnosti a přátelé
Detekce sociálních vazeb: domácnosti a přátelé
Profinit
Propensitní modelování
Propensitní modelování
Profinit
Profinit Webinar: Benefits of Software Systems Modernization over their Repla...
Profinit Webinar: Benefits of Software Systems Modernization over their Repla...
Profinit
Profinit webinar: Instalment Detector
Profinit webinar: Instalment Detector
Profinit
Profinit_snidane_DWH_22_10_2019_publish
Profinit_snidane_DWH_22_10_2019_publish
Profinit
2019 09-23-snidane qa-public
2019 09-23-snidane qa-public
Profinit
2019 03-20 snidane-serie-kuchyne-full
2019 03-20 snidane-serie-kuchyne-full
Profinit
2018 11-28 snidane-serie-kuchyne
2018 11-28 snidane-serie-kuchyne
Profinit
Matedatový sklad
Matedatový sklad
Profinit
Mehr von Profinit
(20)
Reference Data Management
Reference Data Management
Cloud in examples—(how to) benefit from modern technologies in the cloud
Cloud in examples—(how to) benefit from modern technologies in the cloud
Building big data pipelines—lessons learned
Building big data pipelines—lessons learned
Understand your data dependencies – Key enabler to efficient modernisation
Understand your data dependencies – Key enabler to efficient modernisation
Propensity Modelling for Banks
Propensity Modelling for Banks
Legacy systems modernisation
Legacy systems modernisation
Automating Data Lakes, Data Warehouses and Data Stores
Automating Data Lakes, Data Warehouses and Data Stores
4 Steps Towards Data Transparency
4 Steps Towards Data Transparency
Software systems modernisation
Software systems modernisation
Odborná snídaně: Datový sklad jako Perpetuum Mobile
Odborná snídaně: Datový sklad jako Perpetuum Mobile
Data Science a MLOps v prostředí cloudu
Data Science a MLOps v prostředí cloudu
Detekce sociálních vazeb: domácnosti a přátelé
Detekce sociálních vazeb: domácnosti a přátelé
Propensitní modelování
Propensitní modelování
Profinit Webinar: Benefits of Software Systems Modernization over their Repla...
Profinit Webinar: Benefits of Software Systems Modernization over their Repla...
Profinit webinar: Instalment Detector
Profinit webinar: Instalment Detector
Profinit_snidane_DWH_22_10_2019_publish
Profinit_snidane_DWH_22_10_2019_publish
2019 09-23-snidane qa-public
2019 09-23-snidane qa-public
2019 03-20 snidane-serie-kuchyne-full
2019 03-20 snidane-serie-kuchyne-full
2018 11-28 snidane-serie-kuchyne
2018 11-28 snidane-serie-kuchyne
Matedatový sklad
Matedatový sklad
Výsledky backtestu propensitního modelu
1.
Výsledky backtestu propensitního modelu 1
0 . 9 . 2 0 2 0 M a r t i n H a n z a l
2.
2 ~400 000 klientů Data PROP_12M
… Pravděpodobnost čerpání úvěru během 12M SCORE … logistická transformace PROP_12M
3.
3 Target … čerpání
úvěru v EQB během 12M Gini = 0,738 AUC = 0,869 K-S = 0,586 Performance
4.
4 Odhadovaná (x) vs.
pozorovaná (y) pravděpodobnost Performance 0 0,1 0,2 0,3 0,4 0,5 0,6 0 0,1 0,2 0,3 0,4 0,5 0,6 Targetrate avg PROP_12M
5.
5 Doba do čerpání Performance 0 0,1 0,2 0,3 0,4 0,5 0,6 0,7 0
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 Relativníkumulativníčetnost(celek) Doba do čerpání [měsíce] 0 0,1 0,2 0,3 0,4 0,5 0,6 0,7 0,8 0,9 1 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 Relativníkumulativníčetnost(načerpané) Doba do čerpání [měsíce] SCORE_QUINT1 SCORE_QUINT2 SCORE_QUINT3 SCORE_QUINT4 SCORE_QUINT5
6.
6 SCORE vs. počet
úvěrů v EQB za celou historii klienta (CNT_CL_EVER) Subpopulace CNT_CL_EVER GINI AUC K-S 0 0,586 0,793 0,433 1 0,447 0,724 0,328 [2; 3] 0,365 0,682 0,261 [4; 7] 0,281 0,641 0,199 [8; 15] 0,162 0,581 0,125 >= 16 0,085 0,542 0,158 TARGET rate CNT_CL_EVER 0 1 [2; 3] [4; 7] [8; 15] >= 16 TOTAL PROP_12M_20TILE 1 0,10% 0,00% 0,00% 0,10% 2 0,30% 2,70% 0,00% 0,00% 0,30% 3 0,40% 1,00% 0,00% 0,00% 0,50% 4 0,60% 1,60% 0,60% 5,90% 0,60% 5 0,90% 0,60% 0,00% 0,00% 0,90% 6 1,10% 1,70% 0,00% 0,00% 1,10% 7 1,60% 0,90% 0,00% 0,00% 1,60% 8 1,80% 2,20% 2,30% 0,00% 1,80% 9 2,30% 2,50% 17,90% 0,00% 2,30% 10 2,90% 3,10% 3,80% 0,00% 2,90% 11 3,40% 4,20% 4,80% 0,00% 3,50% 12 4,20% 5,10% 8,60% 0,00% 4,30% 13 5,50% 4,30% 5,70% 0,00% 5,20% 14 7,10% 7,10% 6,60% 0,00% 0,00% 7,10% 15 8,30% 10,40% 9,80% 0,00% 9,40% 16 10,90% 14,50% 14,50% 12,00% 13,10% 17 11,90% 18,20% 21,30% 17,70% 16,90% 18 17,70% 25,70% 28,10% 28,60% 0,00% 25,20% 19 30,20% 33,90% 37,30% 39,00% 39,00% 100,00% 35,90% 20 41,10% 45,10% 50,80% 54,90% 71,20% 89,10% 54,60% TOTAL 3,10% 15,90% 30,60% 48,00% 70,50% 89,30% 9,40%
7.
7 SCORE vs. transakční
aktivita klienta (CLN_SEG) Subpopulace CLN_SEG GINI AUC K-S ACT 0,724 0,862 0,584 SAC 0,721 0,860 0,588 NEW 0,559 0,779 0,455 NAC 0,681 0,840 0,556 SAV 0,746 0,873 0,621 CLOSED 0,572 0,786 0,465 TARGET rate CLN_SEG ACT SAC NEW NAC SAV CLOSED TOTAL PROP_12M_20TILE 1 0,20% 0,10% 0,00% 0,10% 0,00% 0,10% 0,10% 2 0,40% 0,40% 0,00% 0,30% 0,10% 0,10% 0,30% 3 0,60% 0,30% 0,00% 0,50% 0,40% 0,20% 0,50% 4 0,70% 0,40% 0,80% 0,60% 1,50% 0,30% 0,60% 5 1,10% 1,10% 1,80% 0,80% 0,50% 0,50% 0,90% 6 1,40% 1,10% 0,50% 0,80% 2,50% 0,30% 1,10% 7 1,90% 1,40% 1,00% 1,50% 0,00% 0,30% 1,60% 8 2,10% 2,00% 2,40% 1,40% 0,00% 0,50% 1,80% 9 2,70% 3,30% 1,60% 1,70% 2,10% 0,70% 2,30% 10 3,60% 2,80% 3,00% 1,80% 0,00% 0,80% 2,90% 11 4,30% 3,50% 4,50% 2,20% 0,00% 1,10% 3,50% 12 5,80% 5,40% 4,40% 2,40% 5,00% 1,60% 4,30% 13 6,70% 6,10% 5,60% 3,80% 7,30% 2,30% 5,20% 14 8,00% 9,50% 6,90% 6,70% 4,30% 2,20% 7,10% 15 10,00% 11,60% 9,80% 9,10% 4,30% 2,90% 9,40% 16 14,40% 16,70% 14,10% 12,00% 11,10% 3,80% 13,10% 17 19,50% 21,50% 19,50% 15,30% 0,00% 3,80% 16,90% 18 27,80% 28,30% 25,10% 20,40% 11,10% 4,70% 25,20% 19 38,50% 35,20% 35,50% 26,10% 0,00% 9,20% 35,90% 20 57,60% 48,00% 48,80% 32,70% 0,00% 12,00% 54,60% TOTAL 13,70% 11,40% 11,20% 4,70% 0,40% 1,50% 9,40%
8.
8 Příklady subpopulací: → CLN_SEG
= ACT & CNT_CL_EVER >= 8 ↓ CLN_SEG = ACT & CNT_CL_EVER = 0 ↘ CLN_SEG = NAC & CNT_CL_EVER <= 1 Subpopulace
9.
9 Subpopulace 0 7 14 21 28 35 42 49 56 63 70 0% 20% 40% 60% 80% 100% 2,092 1,278 1,065 0,865 0,665 0,465 0,265 0,065 -0,135 -0,335 -0,535 -0,735 -0,935 -1,135 -1,335 cum.#clients[tis.] cum.%TARGET SCORE cutoff TARGET =
12M DISB CL TARGET = 3M DISB CL cum. # clients 0 6 12 18 24 30 36 0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 1,149 -0,638 -1,057 -1,288 -1,492 -1,692 -1,893 -2,093 -2,293 -2,493 -2,693 -2,893 -3,093 -3,293 -3,493 cum.#clients[tis.] cum.%TARGET SCORE cutoff 0,0 0,3 0,6 0,9 1,2 1,5 1,8 2,1 2,4 2,7 3,0 0% 20% 40% 60% 80% 100% 2,025 1,404 1,235 1,117 1,013 0,905 0,798 0,681 0,565 0,436 0,275 0,061 -0,253 -0,763 cum.#clients[tis.] cum.%TARGET SCORE cutoff TARGET rate CNT_CL_EVER 0 1 [2; 3] [4; 7] [8; 15] >= 16 CLN_SEG ACT 4,8% 24,8% 39,2% 54,6% 73,9% 92,7% SAC 2,6% 18,9% 31,0% 44,9% 63,3% NEW 5,5% 27,8% 57,9% NAC 1,2% 9,1% 17,7% 27,4% 41,1% SAV 0,3% 3,2% 9,8% CLOSED 0,8% 2,7% 4,7% 8,6% % CLN TARGET rate GINI AUC K-S 31% 1,2% 0,51 0,75 0,38 1% 70,9% 0,17 0,59 0,13 69% 12,4% 0,67 0,84 0,53 31 % populace 1 % populace 69 % populace
10.
10 • Potvrzení předpokládané
síly modelu AUC = 87 • Model má sílu i na „problematických“ subpopulacích noví, neaktivní, neúvěroví klienti • Přidaná hodnota na ~ 70 % populace Závěr
Jetzt herunterladen