Как охарактеризовать таргет в задаче кредитного скоринга с ежемесячными платежами
Что проверяют
Умеете ли вы превратить бизнес-понятие «плохой заёмщик» в формальную метку: порог просрочки, окно наблюдения, исключения. Для скоринга это решение важнее выбора модели. Следом спросят, как вы выбрали окно и что делать с кредитами, по которым оно ещё не закрылось.
Как отвечать
Таргет задаётся тремя параметрами: точка наблюдения (дата заявки или выдачи), окно созревания и событие дефолта. Типичная формулировка: клиент хотя бы раз уходил в просрочку 90+ дней в течение 12 месяцев после выдачи. Порог в 90 дней совпадает с базельским определением дефолта.
Как обосновать параметры:
- винтажный анализ: кривые доли дефолтов по поколениям выдач в зависимости от месяца жизни кредита (MOB). Окно берут там, где кривые выходят на плато;
- roll rate: доля клиентов, перешедших из 30+ в 60+ и из 60+ в 90+. Если из 60+ почти все проваливаются дальше, порог можно снизить и получить больше свежих данных;
- ранние таргеты: FPD, SPD, TPD, то есть неоплата первого, второго, третьего платежа. Хорошо ловят мошенничество и подходят для быстрой оценки новых продуктов;
- серая зона: клиентов с короткой просрочкой, вернувшихся в график, часто исключают из обучения, чтобы не размывать границу классов;
- технические просрочки: недоплата в копейки или задержка из-за праздников не должна считаться дефолтом, для этого вводят порог суммы.
Отдельно назовите смещения. Метка есть только у одобренных заявок, для отказных нужен reject inference. Досрочное погашение обрывает наблюдение, это конкурирующий риск, и такие кредиты нельзя без оговорок считать хорошими. Признаки строятся строго на дату заявки. Качество в банках обычно показывают через Gini (удвоенный AUC минус единица) и KS.
Где спотыкаются
Описывают признаки вместо таргета: история платежей, долговая нагрузка, сумма. Вопрос о том, что именно предсказывается.
Включают в выборку свежие кредиты с незакрытым окном и помечают их хорошими. Доля дефолтов занижается, модель выглядит оптимистичнее реальности.
Тянут в признаки данные после даты заявки, например платёжное поведение по этому же кредиту. На валидации Gini отличный, на проде модель проваливается.