Marlette Funding: виявлення шахрайства за допомогою аналітики Dataiku

Компанія

Marlette Funding – банківська компанія, яка розробила власний споживчий бренд Best Egg. Вона є постачальником фінансових технологій, і її мета – зробити фінансові кошти доступними для клієнтів. Команда Marlette Funding поєднує десятиліття банківського досвіду з глибокими знаннями клієнтів і інтелектуальними технологіями для того, щоб надавати цифрові продукти, послуги та досвід більш актуальним чином.

Сьогодні Best Egg є онлайн-платформою для особистих позик, на якій клієнти можуть миттєво переглядати пропозиції про позику, не впливаючи на свій кредитний рейтинг, і отримувати кошти всього за 1 робочий день. З березня 2014 року платформа онлайн-кредитування надала кредитів на суму понад 9,6 млрд. доларів з високою кредитною ефективністю.

Боротьба з шахрайством за допомогою машинного навчання у фінансовій індустрії

Це завдання вимагає від компаній, що надають фінансові послуги, підвищеної уваги. Однак, незважаючи на ці проблеми, деякі установи перевершують всі інші, працюючи над передовими технологіями в області науки про дані у додатках, які покращують їх бізнес-результати і якість обслуговування клієнтів.

Для виявлення шахрайства у банківській сфері Marlette Funding використовує машинне навчання (ML) для революційного перетворення бізнес-процесів у організації. В результаті застосування аналітики від Dataiku компанії вдалося створити кращу у своєму класі модель виявлення шахрайства і кращі проекти даних в цілому, при роботі з іншими бізнес-завданнями.

У процесі роботи було виконано наступне:

1. Враховувалася окупність інвестицій (ROI). Перш, ніж приступити до роботи з даними, команда фахівців розглядає потенційний вплив проекту на бізнес. У разі виявлення шахрайства (навіть за умови виявлення всього одного випадку), вони заощадили б в середньому 15 тисяч доларів.
2. Збиралися всі доступні дані. Ключ до інноваційного проекту в області науки про дані – зібрати якомога більше даних для створення моделі. У разі проекту по виявленню шахрайства це означає створення величезного набору даних для роботи з використанням не тільки внутрішніх даних, але і доступних ззовні наборів даних від кредитних бюро, постачальників засобів виявлення шахрайства і т. д.
3. Тести поточної стратегії. Необхідно порівнювати розроблені моделі з поточним рішенням, тому що, якщо їх продуктивність не вище, ніж у існуючої системи, це призведе до марної роботи з моніторингу.
4. Розгортання моделі у реальному житті. Після тестування модель впроваджувалася в роботу і здійснювала реальний вплив на бізнес. Модель виявлення шахрайства у Marlette Funding функціонує і в даний час, вона дозволяє кредиторам скоротити витрати.

Аналітика даних в основі організаційної структури

У більшості бізнес-підрозділів Marlette Funding є аналітики, які вивчають дані і шукають можливості для більш поглибленого аналізу. Звідти вони можуть звернутися до центральної групи даних для спільної роботи над проектами.

Плюси такої стратегії:

• Надзвичайно тісна кореляція між проектами обробки даних і вартістю бізнесу;
• Різні набори навичок у команді даних дозволяють фахівцям працювати над широким спектром проектів;
• Невелика і гнучка команда означає, що швидкість роботи над проектами буде високою.

Мінуси:

• Невеликі групи обробки даних можуть зіткнутися з проблемами масштабування, якщо їм недостатньо простого способу розгортання моделей і управління ними у виробничому середовищі.

Як Marlette Funding, Best Egg Loans використовує Dataiku:

• Розгортання у виробництво (розгортання в один клік).
• Змішування даних, маніпулювання і розробка функцій.
• Створення моделі машинного навчання.