Алгоритм как дата-сайентист в Сбербанке

По сообщению Сбербанка, в нем создана новая модель машинного обучения Auto ML – алгоритм, который умеет создавать другие модели. А они, в свою очередь, уже решают прикладные задачи, например, прогнозируют платежеспособность клиента при выдаче кредита или помогают отделять законопослушных клиентов от нарушителей.

Алгоритм позволяет оптимизировать один из важных шагов создания применяемой в бизнесе модели машинного обучения, а именно создание baseline-модели (первой версии модели, которая потом развивается уже с участием человека). Качество baseline-моделей, созданных алгоритмом Auto ML, сопоставимо с качеством модели, создаваемой вручную, а скорость работы алгоритма в 10–15 раз выше, чем у человека.

В январе 2019 г. был проведен пилотный проект: алгоритмы Auto ML были применены для создания нескольких baseline-моделей класса Next BestAction (таргетирование кампаний продаж). Полученные результаты доказывают возможность использования технологии автоматического моделирования для быстрого формирования базовых моделей обработки данных и использования его для запуска кампаний продаж корпоративно-инвестиционного бизнеса Сбербанка.