<h3><strong>Правила участия</strong></h3>

<p>Нажимая кнопку &laquo;Участвовать&raquo; и/или &laquo;Отправить решение&raquo;, вы соглашаетесь с <a href="https://disk.yandex.ru/i/HX8340MrZXLy6A" rel="noopener noreferrer" target="_blank">Правилами проведения онлайн-соревнования &laquo;Data Fest 2022. Соревнование на данных кредитных историй&raquo;</a>.</p>

<p>&nbsp;</p>

<h3>Задача</h3>

<p>Кредитный скоринг &ndash; важнейшая банковская задача. Стандартным подходом к ее решению является построение классических моделей машинного обучения, таких как логистическая регрессия и градиентный бустинг, на табличных данных, в том числе используя агрегации от каких-нибудь последовательных данных, например, транзакционных историй клиентов. Альтернативный подход заключается в использовании последовательных данных &ldquo;как есть&rdquo;, подавая их на вход рекуррентной нейронной сети.&nbsp;</p>

<p>В этом соревновании участникам предлагается решить задачу кредитного скоринга клиентов Альфа-Банка, используя только данные кредитных историй.</p>

<p>&nbsp;</p>

<h3>Данные</h3>

<p>Датасет соревнования устроен таким образом, что кредиты для тренировочной выборки взяты за период в М месяцев, а кредиты для тестовой выборки взяты за последующие K месяцев.</p>

<p>Каждая запись кредитной истории содержит самую разнообразную информацию о прошлом кредите клиента, например, сумму, отношение клиента к кредиту, дату открытия и закрытия, информацию о просрочках по платежам и др. Все публикуемые данные тщательно анонимизированы.</p>

<p>Целевая переменная &ndash; бинарная величина, принимающая значения 0 и 1, где 1 соответствует дефолту клиента по кредиту.</p>

<p>Подробное описание файлов и полей датасета соревнования участники могут найти во вкладке <a href="https://ods.ai/competitions/dl-fintech-bki/data" rel="noopener noreferrer" target="_blank">Данные</a>.</p>

<p>&nbsp;</p>

<h3>Проверка решений</h3>

<p>Метрика соревнования &ndash; <strong>ROC AUC</strong>. Подробнее про метрику можно почитать, например, <a href="https://dyakonov.org/2017/07/28/auc-roc-площадь-под-кривой-ошибок/" rel="noopener noreferrer" target="_blank">здесь</a>.</p>

<p>Решения принимаются в виде csv-файла с двумя колонками: &ldquo;id&rdquo; &ndash; уникальный идентификтор и &ldquo;score&rdquo; &ndash; предсказание дефолта клиента по кредиту. Пример самбита можно найти в файле sample_submission.csv.</p>

<p>Промежуточные итоги подводятся на public-части тестовой выборки. Победители и призеры определяются на private-части тестовой выборки. И промежуточную, и окончательную таблицу лидеров можно найти во вкладке <a href="https://ods.ai/competitions/dl-fintech-bki/leaderboard" rel="noopener noreferrer" target="_blank">Таблица лидеров</a>.</p>

<p>Для получения денежных призов победителям и призерам соревнования необходимо прислать свое решение в виде docker контейнера, содержащего код для обучения и инференса лучшей модели на языке Python.</p>

<p>&nbsp;</p>

<h3><strong>Объединение в команды&nbsp;</strong></h3>

<p><br />
В соревновании разрешено объединение участников в команды до 4 человек. Возможность объединения в команды закрывается за 2 недели до окончания соревнования.</p>

<p>&nbsp;</p>

<h3><strong>Базовые решения и полезные функции</strong></h3>

<p><br />
Чтобы объем данных не стал препятствием для участия пользователей с небольшим количеством доступных вычислительных ресурсов, организаторами подготовлен набор полезных функций для пакетной обработки данных.</p>

<p>Кроме того, чтобы помочь участникам быстрее влиться в задачу соревнования, организаторами подготовлены несколько базовых решений задачи.</p>

<p>Все эти материалы можно найти в репозитории по <a href="https://github.com/SmirnovValeriy/dl-fintech-bki" rel="noopener noreferrer" target="_blank">ссылке</a>.</p>

<p>&nbsp;</p>

<h3>Улучшить нейросетевой бэйзлайн</h3>

<p>Потренироваться в решении задачи кредитного скоринга на последовательных банковских данных можно в учебном <a href="https://ods.ai/competitions/dl-fintech-card-transactions" rel="noopener noreferrer" target="_blank">Соревновании на данных карточных транзакций</a>. Кроме того, в этом соревновании можно почерпнуть идеи для усовершенствования нейросетевого бейзлайна: к нему опубликован <a href="https://github.com/smirnovevgeny/AlfaBattle2.0/tree/master/rnn_baseline/advanced_baseline" rel="noopener noreferrer" target="_blank">продвинутый нейросетевой бейзлайн</a>, <a href="https://youtu.be/3aWaoB_9AfY" rel="noopener noreferrer" target="_blank">видео с его подробным объяснением</a>, а также <a href="https://habr.com/ru/company/alfa/blog/551130/" rel="noopener noreferrer" target="_blank">статья на хабр</a>.</p>

<p>Все участники учебного соревнования получат бесценный опыт для решения основного Соревнования на данных кредитных историй, а победителям и призерам учебного соревнования мы подарим фирменный мерч Альфа-Банка.</p>

<p>&nbsp;</p>

<h3>Призовой фонд</h3>

<p>Призовой фонд разделят авторы 3 решений с наибольшей метрикой на private-части тестовой выборки:<br />
&nbsp;&nbsp; &nbsp;1 место &ndash; <strong>300 000 рублей</strong><br />
&nbsp;&nbsp; &nbsp;2 место &ndash; <strong>200 000 рублей</strong><br />
&nbsp;&nbsp; &nbsp;3 место &ndash; <strong>100 000 рублей</strong></p>

<p>Также мы подарим фирменный мерч Альфа-Банка участникам, которые первые побьют нейросетевое базовое решение на <strong>2 пункта ROC AUC</strong>.</p>

Предсказание кредитного дефолта по данным кредитных историй

Public

Private

User Agreement

<p>I accept <a href="https://storage.yandexcloud.net/datasouls-ods/CourseFest_1/Docs/UserAgreement.pdf" rel="noopener noreferrer" target="_blank">Terms of User Agreement and Privacy Policy</a></p>

Privacy Policy

<p>I give my <a href="https://storage.yandexcloud.net/datasouls-ods/CourseFest_1/Docs/Consent.pdf" rel="noopener noreferrer" target="_blank">consent</a> to &laquo;Sorevnovaniya Analiza Dannykh&raquo; LLC to process and transfer my personal data to the partners of the event for information interaction</p>

Consent

<p>I <a href="https://storage.yandexcloud.net/datasouls-ods/CourseFest_1/Docs/Email.pdf" rel="noopener noreferrer" target="_blank">agree</a> to receive newsletters from &laquo;Sorevnovaniya Analiza Dannykh&raquo; LLC&nbsp;about key ODS.AI activities</p>

#	Teams (134)	ROC AUC	Last	Entries
1	Stanislav Chistyakov	0.784472	3y	73
2	seed95	0.782546	3y	11
3	Andrey Chubin	0.781248	3y	67
4	Room722	0.781018	3y	28
5	Rostislav Ilyk	0.780159	3y	24
6	mnnqnAI	0.78009	3y	66
7	Alexander Ershov	0.779789	3y	61
8	Vyacheslav Muzhichenko	0.779264	3y	15
9	Irina Lapenko	0.779138	3y	67
10	Mikhail Trofimov	0.7791	3y	13
11	Nikita Baramiia	0.779028	3y	20
12	c1afde418b0e	0.778693	3y	40
13	AVN	0.778565	3y	20
14	ca75fae67f30	0.77833	3y	7
15	Miko Tech	0.778324	3y	15
16	1e550bfec39f	0.778192	3y	6
17	Yury Bolkonsky	0.778114	3y	22
18	kirill golenkov	0.777519	3y	49
19	c1a2095ee1b6	0.777488	3y	31
20	Anastasia Bukatkina	0.777446	3y	22
21	Grigory Kulagin	0.777195	3y	15
22	2 points	0.776669	3y	83
23	SergeyXY	0.776193	3y	28
24	TeamA	0.775395	3y	21
25	Скоринг и точка	0.775187	3y	12
26	Sergey Mozzhukhin	0.775055	3y	47
27	e2e-nn	0.774968	3y	25
28	Dmitriy Kharchev	0.774709	3y	1
29	Oleg Diakov	0.774161	3y	11
30	Aleksei Vert-Miller	0.773965	3y	34
31	vkost	0.773717	3y	12
32	Aleksei Kravchenko	0.773573	3y	1
33	Nikita Nikonov	0.773557	3y	6
34	Aydar Khisamov	0.773469	3y	8
35	Igor Kozlov	0.773294	3y	6
36	Nikita Elenberger	0.773081	3y	6
37	Dmitry Vaskin	0.772894	3y	20
38	Eskender Dzhemadinov	0.772766	3y	23
39	Denis Shulakov	0.77233	3y	18
40	Sergey Evstafev	0.77226	3y	2
41	anti_djakonov_method	0.772171	3y	11
42	GigaChadScience	0.772081	3y	19
43	Bosphorus	0.771815	3y	13
44	Aleksey Kovalenko	0.771692	3y	2
45	joskie	0.771684	3y	6
46	Andrei Babkin	0.77137	3y	19
47	smpl	0.771114	3y	1
48	Mikhail Kostin	0.771114	3y	3
49	kamushekp kamenev	0.770602	3y	7
50	Egor Pustovit	0.770585	3y	2