Entwickler für Kredit-Scoring ML einstellen

Kunde: Ein führender US-Anbieter für 'Buy Now, Pay Later' Lösungen im Einzelhandel.

Herausforderung: Die Herausforderung bestand darin, die hohen Ausfallraten zu senken, was ein präziseres Desarrollo de modelo de machine learning para scoring crediticio erforderte, da die bestehenden linearen Modelle zu langsam reagierten.

Lösung: Unser augmentiertes Python-Team entwickelte ein Ensemble-Learning-Modell unter Verwendung von XGBoost und LightGBM. Sie integrierten alternative Datenquellen wie Browserverlauf und Gerätedaten in die Scoring-Pipeline, um die Bonitätsprüfung in Echtzeit zu verfeinern.

Ergebnis: Die Implementierung führte zu einer Reduzierung der Zahlungsausfälle um 18% bei gleichzeitiger Beibehaltung der Genehmigungsrate.

Kunde: Eine mittelständische Bank im Mittleren Westen der USA, die ihre Kreditvergabe digitalisieren wollte.

Herausforderung: Manuelle Prozesse verlangsamten das Geschäft; das Ziel war die Automatisierung durch ein Desarrollo de modelo de machine learning para scoring crediticio, um mit Fintech-Konkurrenten Schritt zu halten.

Lösung: Smartbrain stellte zwei Senior Python-Entwickler bereit, die eine Microservices-Architektur aufbauten. Sie implementierten ein Random-Forest-Modell zur automatischen Klassifizierung von Kreditanträgen und banden es via REST-API an das Kernbankensystem an.

Ergebnis: Die Zeit bis zur Kreditentscheidung wurde von 3 Tagen auf 5 Minuten reduziert, was die Kundenzufriedenheit massiv steigerte.

Kunde: Eine schnell wachsende Peer-to-Peer Kreditplattform für Kleinunternehmer.

Herausforderung: Das bestehende System hatte eine hohe False-Positive-Rate. Das Desarrollo de modelo de machine learning para scoring crediticio musste robuster gegen betrügerische Anträge gemacht werden.

Lösung: Unsere Experten nutzten Deep Learning (Neuronale Netze mit TensorFlow), um komplexe Muster in den Transaktionsdaten zu erkennen. Das Team arbeitete eng mit den internen Data Scientists zusammen, um das Modell in die Produktionsumgebung zu deployen.

Ergebnis: Die Betrugserkennungsrate verbesserte sich signifikant, was zu einer Einsparung von geschätzt 2,5 Mio. USD an verhindertern Kreditausfällen im ersten Jahr führte.