<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	0.782805	4y	73
2	seed95	0.780224	4y	11
3	Andrey Chubin	0.779719	4y	67
4	Room722	0.779593	4y	28
5	mnnqnAI	0.778657	4y	66
6	Rostislav Ilyk	0.777539	4y	24
7	Irina Lapenko	0.777522	4y	67
8	Alexander Ershov	0.777301	4y	61
9	c1afde418b0e	0.776913	4y	40
10	Mikhail Trofimov	0.776895	4y	13
11	AVN	0.776575	4y	20
12	Vyacheslav Muzhichenko	0.776316	4y	15
13	Yury Bolkonsky	0.776126	4y	22
14	kirill golenkov	0.775786	4y	49
15	Miko Tech	0.775734	4y	15
16	ca75fae67f30	0.775635	4y	7
17	1e550bfec39f	0.775589	4y	6
18	Nikita Baramiia	0.775196	4y	20
19	Anastasia Bukatkina	0.774963	4y	22
20	c1a2095ee1b6	0.774915	4y	31
21	Grigory Kulagin	0.774885	4y	15
22	2 points	0.774118	4y	83
23	SergeyXY	0.773731	4y	28
24	Скоринг и точка	0.773146	4y	12
25	Aleksei Kravchenko	0.773114	4y	1
26	Dmitriy Kharchev	0.773112	4y	1
27	e2e-nn	0.772947	4y	25
28	Oleg Diakov	0.772411	4y	11
29	TeamA	0.772334	4y	21
30	Sergey Mozzhukhin	0.771998	4y	47
31	Denis Shulakov	0.771725	4y	18
32	Aleksei Vert-Miller	0.771583	4y	34
33	Igor Kozlov	0.77096	4y	6
34	anti_djakonov_method	0.770774	4y	11
35	GigaChadScience	0.770371	4y	19
36	Bosphorus	0.770371	4y	13
37	vkost	0.770249	4y	12
38	joskie	0.770221	4y	6
39	Dmitry Vaskin	0.770155	4y	20
40	Nikita Nikonov	0.770084	4y	6
41	Aydar Khisamov	0.769622	4y	8
42	Nikita Elenberger	0.769485	4y	6
43	Eskender Dzhemadinov	0.769436	4y	23
44	Fit-Predict	0.769288	4y	4
45	Sergey Evstafev	0.769241	4y	2
46	kamushekp kamenev	0.768892	4y	7
47	Danila Milovanov	0.768685	4y	7
48	Andrey M	0.768385	4y	1
49	smpl	0.768257	4y	1
50	Mikhail Kostin	0.768257	4y	3