Machine learning aplicado al riesgo de crédito

Veremos como se usa machine learning en el domino de créditos para modelos de cobranza, predecir la probabilidad de pago o sugerir ofertas. Estos problemas serán abordados desde una perspectiva práctica compartiendo las experiencias de una startup de crédito méxicana.

Mostraremos como hemos atacado distintos problemas relacionados al riesgo de crédito. No es lo mismo un modelo de cobranza que uno de fraude o uno de riesgo de crédito.

Tocaremos preguntas que surgen en el día a día tales como:

• ¿Existe la estacionalidad?
• ¿Los algoritmos de Machine Learning son cajas negras?
• ¿Qué sucede cuando tu distribución de producción no corresponde a la de entrenamiento?.

Hablaremos sobre cómo hemos ido desarrollando y adaptando nuestra infraestructura, sobre buenas prácticas para un equipo de ciencia de datos tales como: deployments, organización de nuestras bases de datos y creación de variables.