Expert Machine Learning – Décision d’Octroi & Scoring Crédit

Notre client est un des leaders dans les solutions de financement locatif des équipements mobiliers et immobiliers pour les professionnels et les entreprises.

Au sein de l’entité Credit RISK, l’équipe Scoring & Provisioning Models est en charge de la construction et de la maintenance des modèles quantitatifs d’évaluation du risque de crédit.

Prestations demandées

Dans le cadre de son plan digital, notre client souhaite challenger son système de décision à l'octroi. Pour cela, l'utilisation du Machine Learning en remplacement de règles de décision experte est envisagé.

La mission est de construire un modèle de Machine Learning qui aura vocation à substituer aux business rules actuellement en production. Il faudra pour cela : 

      - Constituer, avec l'appui de l'équipe interne, la base de données en entrée des business rules existantes (contrainte de consommation de donnée équivalente)

      - Construire la variable cible du défaut pour chaque demande de financement

      - Proposer une analyse exploratoire des données

      - Faire plusieurs propositions de modélisation, avec différentes complexités de modèles en mettant en exergue les avantages et inconvénients

      - Produire une analyse de performance, en prenant comme référence la performance des règles existantes

      - Proposer un module d'explicabilité du modèle, condition sine qua none à l'adoption d'un modèle de type boite noire

      - Mener avec les équipes du data office l'étude d'implémentation du modèle proposé pour APIsation

      - Proposer une méthodologie d'analyse de drift

En fin de mission, un rapport présentant la démarche, les résultats et l'analyse de faisabilité d'implémentation devra être produite.