MII Credit Scoring & Fault Prediction

Studi kasus

1. 01

   Tantangan

   Penilaian kredit di lembaga pembiayaan yang lebih kecil masih bertumpu pada tinjauan manual dan kartu skor statis. Pendekatan ini lambat diperbarui, sulit dijelaskan kepada pemohon maupun regulator, dan memberi tim risiko sedikit visibilitas atas alasan sebuah keputusan.

2. 02

   Pendekatan kami

   Model gradient boosting dilatih pada kumpulan fitur profil pemohon, lalu diekspor ke ONNX agar dapat berjalan di dalam peramban berdampingan dengan mekanisme penilaian cadangan yang transparan. Antarmukanya menyandingkan setiap skor dengan faktor-faktor yang memengaruhinya, dan tampilan terpisah melaporkan akurasi model serta tingkat kepentingan fitur.

3. 03

   Hasil

   Dasbor fungsional yang mencakup seluruh alur keputusan pembiayaan: ringkasan portofolio, penilaian pemohon, prediksi gagal bayar, dan performa model, dengan masuk melalui Microsoft Entra yang telah disiapkan untuk penerapan korporat.

4. 04

   Dampak

   Menunjukkan bagaimana model risiko kredit dapat ditempatkan di dalam perangkat yang sudah digunakan tim pembiayaan, dengan setiap skor dapat ditelusuri ke faktor pendukungnya, sehingga tim risiko dan kepatuhan memiliki dasar untuk meninjau model alih-alih sekadar mempercayainya.