Евразийский сервер публикаций

Евразийская заявка № 201991836

   Библиографические данные
(21)201991836    (13) A1
(22)2019.09.03

 A ]   B ]   C ]   D ]   E ]   F ]   G ]   H ] 

Текущий раздел: G     


Документ опубликован 2020.11.30
Текущий бюллетень: 2020-11  
Все публикации: 201991836  

(51) G06Q 40/00 (2006.01)
G06Q 40/02(2006.01)
(43)A1 2020.11.30 Бюллетень № 11  тит.лист, описание 
(31)2019116075
(32)2019.05.24
(33)RU
(71)ПУБЛИЧНОЕ АКЦИОНЕРНОЕ ОБЩЕСТВО "СБЕРБАНК РОССИИ" (ПАО СБЕРБАНК) (RU)
(72)Бабаев Дмитрий Леонидович, Умеренков Дмитрий Евгеньевич, Савченко Максим Сергеевич (RU)
(74)Герасин Б.В. (RU)
(54)СПОСОБ И СИСТЕМА РАСЧЕТА КРЕДИТНОГО РЕЙТИНГА
   Реферат  [ENG]
(57) Заявленное изобретение относится к автоматизированному способу оценки кредитного рейтинга клиентов на основании данных транзакционной активности с помощью алгоритма машинного обучения. Техническим результатом от реализации заявленного способа является обеспечение автоматизированного расчета кредитного рейтинга клиента на основании его транзакционных данных. В предпочтительном варианте реализации заявлен компьютерно-реализуемый способ расчета кредитного рейтинга клиента с помощью модели машинного обучения, выполняемый с помощью по меньшей мере одного процессора и содержащий этапы, где получают данные клиентских транзакций, содержащие информацию, по меньшей мере, о сумме транзакций в заданный временной промежуток, валюте транзакций и типе места осуществления транзакции; осуществляют обработку полученных данных с помощью модели машинного обучения на базе рекуррентной нейронной сети (РНН) или ансамбля РНН, обученной на векторных представлениях транзакционной активности клиентов, причем в ходе указанной обработки осуществляется разделение данных по транзакциям каждого клиента на категориальные и численные переменные; преобразование переменных, при котором выполняется векторизация категориальных переменных и нормализация численных переменных; конкатенация преобразованных переменных и выявление вектора, соответствующего последнему временному промежутку транзакционной активности клиента; классификация упомянутого вектора для определения скорингового балла клиента.
Zoom in