Прогнозирование бизнес-метрик методами машинного обучения с учетом рыночных условий и бизнес-ограничений в корпоративном блоке банка

Данное исследование фокусируется на управлении продуктом в корпоративном блоке банка, используя подходы, основанные на данных (data-driven approach). Рассматриваются процессы прогнозирования финансовых метрик для бюджетирования в корпоративном блоке банка, а также способы решения перечисленных задач с использованием машинного обучения с учетом рыночных условий и ограничений. Исследование направлено на разработку надежного инструмента прогнозирования, адаптированного к потребностям корпоративного банкинга. Интеграция данных о рыночных условиях и внутренних ограничениях повышает практическую пользу исследования и созданного в ходе него инструмента. Финальным практическим результатом исследования является веб-приложение для менеджеров выбранного домена банка и библиотека на языке программирования Python для аналитиков данных и data scientist’ов, позволяющая работать с иерархическими временными рядами. Таким образом, исследование предоставляет платформу для построения легко интерпретируемых прогнозов, способствуя принятию более эффективных решений и стратегическому планированию в динамичной бизнес-среде.