От исследований к практическим решениям
В 2017 году я работала аналитиком в крупном эстонском банке и постоянно сталкивалась с одной проблемой. Модели оценки кредитных рисков, которые мы использовали, хорошо работали с историческими данными, но плохо адаптировались к новым экономическим условиям.
Переломный момент наступил во время банковского кризиса 2018 года. Наши традиционные модели показали точность всего 67%, в то время как экспериментальный алгоритм машинного обучения — 89%.
Именно тогда стало понятно, что будущее финансовой аналитики — за адаптивными системами, которые учатся на новых данных. Мы создали Mendrovia Falsiro, чтобы помочь финансовым организациям перейти от статичных моделей к динамическим решениям.