Разработка аналитического решения для поддержки процесса кредитования в банке на основе BI-платформы с применением методов машинного обучения

В современной банковской сфере, характеризующейся высоким уровнем конкуренции, аналитика больших массивов данных становится не только ключевым элементом стратегического планирования, но и важным инструментом оптимизации отдельных процессов и принятия конкретных решений. Применение бизнес-аналитики и методов машинного обучения позволяет финансовым организациям адаптироваться к изменениям рыночных условий, предугадывая тенденции спроса на кредитные продукты. Таким образом, в совокупности данные инструменты, способны оказать значительную поддержку основополагающему для банков процессу кредитования. В тоже время, компании, которые до сих пор не используют эти технологии, рискуют проиграть более прогрессивным конкурентам, упуская существующие возможности развития бизнеса. Цель данного исследования заключается в разработке аналитического решения для поддержки процесса кредитования в банке, благодаря которому будет возможен анализ не только ключевых бизнес-метрик, но и прогнозируемых объемов выдачи кредитов, что в свою очередь, может помочь менеджерам принимать более обоснованные управленческие решения, эффективно распределять имеющиеся ресурсы и осуществлять стратегическое планирование. Дипломная работа поделена на три основных раздела. Первая глава посвящена всестороннему обзору современных методов и инструментов аналитики. Вторая глава направлена на описание и анализ деятельности банка в контексте рассматриваемого процесса, а также включает в себя формулирование ключевых бизнес-метрик и требований к создаваемой системе. Заключительная часть ВКР фокусируется на практической реализации аналитического решения: от подготовки данных и построения моделей прогнозирования, до визуализации результатов в интерактивной отчетности и рекомендаций по дальнейшему развитию проекта.