Ended 3 years ago
223 participants
288 submissions

Соревнование на данных карточных транзакций

Предсказание выхода в дефолт по данным карточных транзакций

deep learningneural networkscard transactions

Описание задачи

Кредитный скоринг - классическая банковская задача, с которой многие из вас уже сталкивались в различных курсах и туториалах. Традиционными подходами к решению данной задачи являются логистическая регрессия и градиентный бустинг. К сожалению, данные подходы связаны с необходимостью тщательной генерации признаков, в результате чего большая часть информации безвозвратно теряется при построении всевозможных агрегатов. Альтернатива классическим методам - использование подходов, позволяющих учитывать последовательную структуру данных и не создавать агрегаты, к таким подходам относятся рекуррентные нейронные сети и трансформеры. Участникам соревнования предлагается на основе полученных в треке знаний попробовать свои силы и поучаствовать в соревновании на последовательных данных, состоящих из карточных транзакций. Для соревнования мы подготовили большой датасет, состоящий из транзакционной истории клиентов банка. Каждая такая транзакция содержит информацию о сумме покупки, месте, дате, mcc-категории, валюте и признаки от платежной системы. Обучающая выборка собрана за N дней, тестовая выборка за последующие K дней.

Проверка решений

Позиция на лидерборде зависит от качества предсказания дефолта по кредитным заявкам.  Метрика соревнования - AUC ROC.
Для удобства участников нами был подготовлен набор пакетных методов предобработки данных, чтобы объем данных не стал препятствием для участия пользователей с небольшим количеством доступных вычислительных ресурсов.

Призы

Первые три команды получат приз - фирменный мерч Альфа-Банка
 

Our website uses cookies, including web analytics services. By using the website, you consent to the processing of personal data using cookies. You can find out more about the processing of personal data in the Privacy policy