Описание исходной ситуации:
- повышение уровня качества обслуживания юридических лиц банком предполагает расширение спектра предоставляемых услуг;
- клиентам нужны: анализ конкурирующих и схожих компаний, поиск оптимальных и надежных контрагентов и предоставление общей отчетности по индустрии с распределением по регионам страны;
- для предоставления таких услуг нужно точно определять тип деятельности компании по имеющимся внутри банка данным о компании.
- текущие решения с невысокой точностью определяют тип деятельности компании;
- по этой причине возникали значительные риски при использовании текущих моделей в функционале продуктов.
Цели проекта:
- создание модели определения типа деятельности компании по транзакционной активности внутри банка с высокой достоверностью;
- создание цифрового профиля компании на основе информации об активности компании внутри банка.
Решение MIL Team: использование существующих решений команды в области клиентской аналитики и анализа транзакционных данных позволило реализовать систему определения типа деятельности компании на основе связей между различными контрагентами.
Итоги:
Проведен пилотный проект, интегрирован в бизнес- процесс заказчика:
- Согласованность цифрового профиля компании с ее ОКВЭД на 70%;
- Цифровой профиль построен для 80% компаний ММБ (микро и малый бизнес);
- Предсказание основной продукции компании для 75% компаний;
- Построена карта взаимодействия компания региона с интерпретацией 60% процессов;
- Решена задача поиска схожих компаний и конкурентов «Look-a-like» для 70% компаний.
Для построения модели были использованы:
Транзакции корпоративных клиентов банка;
Информация о текстах в платежках;
Данные из ЕГРЮЛ;
История взаимодействия с клиентом банка.
Результаты моделирования:
Модель построения цифрового профиля клиента;
Модель поиска схожих компаний и конкурентов;
Построение отраслевой карты региона.
Заказчик: Финансы, Банкинг
Технологический стек: TopicNet, BigARTM, nltk, gensim, Python.