Modelo de calificación crediticia de Big Data para un banco directo
Migración de un modelo de scoring de descubiertos a la infraestructura Big Data para la predicción de probabilidades de impago.
Implementación de un bosque de regresión aleatoria en Spark y H20 (agua con gas)
Posibilidad de reentrenamiento automático del modelo con datos actuales
Cumplimiento de todos los requisitos de gestión de riesgos
Desafío
Un banco directo alemán se enfrenta al reto de migrar la predicción de impagos de préstamos a la nueva infraestructura de Big Data. El prototipo de un modelo de scoring para la predicción de probabilidades de impago de préstamos de un proyecto anterior debe implementarse en Spark.
Solución
En el primer paso, se evalúan varias posibles tecnologías de Big Data para la implementación. Tras la evaluación, el modelo se implementa mediante la combinación de Spark y H20 (Sparkling Water) utilizando un bosque de regresión aleatoria.
Resultado
El modelo implantado puede utilizarse dentro de la nueva infraestructura de Big Data para la calificación en línea de los clientes. La implementación permite volver a entrenar el modelo con datos actuales en cualquier momento y optimizar así los riesgos de impago del banco. El requisito de gestión de riesgos también se cumple mediante la historización y el almacenamiento de los modelos.
¿Le interesan sus propios casos de uso?
Desafío
Una empresa automovilística desea visualizar diversos datos específicos del mercado para crear un Análisis de la competencia para el mercado estadounidense.
Solución
Habrá un interactivo y Aplicación flexible, que incluye de mapas diferentes con dos vistas distintas implementadas.
Resultado
Los mercados de referencia son identifica, analiza y visualiza. El distribuidor o el departamento de ventas correspondiente tienen la posibilidad de comparar la competencia directa con su propio producto y visualizar los datos pertinentes.
Nuestros casos prácticos
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