Как определить сумму кредита, которую можно выдать клиенту?
Что проверяют
Это кейс, а не поведенческий вопрос: интервьюер смотрит, умеете ли вы превратить бизнес-задачу в постановку для модели. Хороший ответ разделяет риск дефолта и платёжеспособность и объясняет, откуда берётся целевая переменная. Следом спрашивают, как проверить, что лимит выбран правильно.
Как отвечать
Лимит складывается из нескольких ограничений, итоговая сумма берётся как минимум из них:
- платёжеспособность: сколько клиент может платить в месяц. Доход (подтверждённый или оценённый по транзакциям) минус текущие обязательства из кредитного бюро. В России банк обязан считать показатель долговой нагрузки (ПДН), а ЦБ ограничивает долю выдач с высоким ПДН, так что это жёсткое ограничение. Из допустимого платежа, ставки и срока сумма получается по аннуитетной формуле;
- риск: модель вероятности дефолта (PD), градиентный бустинг или логистическая регрессия на WoE-признаках, если нужна интерпретируемая скоркарта. Ожидаемые потери:
EL = PD × LGD × EAD; - экономика: из допустимых сумм выбирается та, где ожидаемая прибыль (процентный доход минус потери и стоимость фондирования) максимальна. PD зависит от самой суммы: больший кредит сам повышает риск;
- политики: минимальный и максимальный лимит продукта, стоп-факторы, требования регулятора.
Отдельно скажите про данные. Исходы видны только по выданным кредитам и только на суммах, которые назначила старая политика. Это смещение отбора, его частично закрывают reject inference и контролируемые эксперименты с лимитами на небольшой доле клиентов.
Проверка: Gini и калибровка PD на out-of-time выборке, затем A/B-тест политики по просрочке и прибыли, мониторинг дрейфа признаков через PSI.
Где спотыкаются
Предлагают регрессией предсказать «максимальную сумму» по историческим выдачам. Модель выучит старую политику банка вместе с её ошибками.
Строят только модель дефолта и забывают про доход и долговую нагрузку. Аккуратному клиенту с небольшой зарплатой такая схема одобрит сумму, которую он не потянет.
Не говорят об интерпретируемости: отказ нужно объяснить клиенту и регулятору, поэтому модель без объяснения вклада признаков, например через SHAP, в кредитовании не пройдёт.