Услуги

Аудит систем хранения риск-чувствительных данных

Комплексный аудит данных начинается с выявления хаотичного состояния информационных активов, которое характерно для большинства финансовых организаций — критически важные данные о клиентах, транзакциях и рисках разбросаны по десяткам разрозненных систем без единой логики хранения и структурирования. Основная проблема заключается в том, что одни и те же сущности описываются различными способами в разных системах, что приводит к множественным дублям записей, противоречивым значениям ключевых полей и невозможности построить единый профиль клиента или корректно рассчитать портфельные метрики.

В ходе аудита проводится детальное картирование всех источников данных с анализом бизнес-смысла каждого поля, выявлением семантических связей между таблицами и построением master data model, которая отражает реальные бизнес-процессы организации.

Особое внимание уделяется:

— процедурам дедупликации записей с разработкой алгоритмов нечеткого поиска совпадений;

— стандартизации форматов данных;

— созданию справочников для категориальных переменных;

— установлению правил data quality с автоматическими проверками полноты, корректности и актуальности информации.

Все это в итоге обеспечивает создание единого достоверного источника данных для принятия риск-решений.

Технико-финансовый аудит расчетов риск-метрик

Глубокий анализ риск-метрик включает полную реконструкцию вычислительных процессов — от исходных данных до итоговых показателей — с построением детальной схемы преобразований и выявлением всех промежуточных расчетов, агрегаций и бизнес-правил, применяемых в процессе.

Проводится техническое тестирование алгоритмов расчета через создание синтетических наборов данных с известными характеристиками для проверки корректности вычислений, анализируется код расчетных модулей на предмет математической точности, численной устойчивости и обработки граничных случаев — особенно для сценариев с пропущенными данными, выбросами и нестандартными значениями параметров.

Также выполняется ретроспективное тестирование исторических расчетов с пересчетом ключевых метрик на архивных данных для выявления несоответствий и потенциальных ошибок в расчетах, анализируется влияние различных методологических подходов на итоговые показатели эффективности портфеля через моделирование Монте-Карло и анализ чувствительности.

Особое внимание уделяется валидации статистических методов, используемых в расчетах рисков, включая проверку:

— предположений, лежащих в основе моделей;

— адекватности выбранных распределений для факторов риска;

— корректности применения корреляционных матриц для агрегации рисков на уровне портфеля.

Далее разрабатываются оптимизированные расчетные схемы с улучшенной вычислительной эффективностью и повышенной точностью для критических риск-метрик.

Разработка математической модели кредитоспособности

Построение продвинутой скоринговой модели начинается с комплексной подготовки признаков на основе интеграции данных из множественных источников, включающей традиционные финансовые показатели, альтернативные источники данных, поведенческие паттерны, геопространственную аналитику и транзакционные характеристики реального времени с применением сложных статистических методов для отбора признаков.

Разрабатывается надежная система машинного обучения, использующая алгоритмы градиентного бустинга с оптимизацией гиперпараметров через байесовскую оптимизацию или поиск по сетке, включая продвинутые техники для работы с несбалансированными наборами данных, анализ важности признаков и интерпретируемость модели через SHAP-значения для соблюдения регуляторных требований.

Модель проходит обширную валидацию через кросс-валидацию по времени, тестирование на отложенных выборках, мониторинг индекса стабильности популяции и тестирование Колмогорова–Смирнова для обнаружения сдвигов в распределениях. Далее развертывается готовый к промышленному использованию REST API сервис со встроенным версионированием модели, возможностями A/B-тестирования и панелью мониторинга в реальном времени для отслеживания деградации производительности модели.

Создается комплексная система управления моделью, включающая автоматизированные процессы переобучения, сравнение основной и конкурирующей моделей, автоматизацию регуляторной отчетности и интеграцию с ведущими бюро кредитных историй через стандартизированные API-коннекторы с возможностями обогащения данных в реальном времени и механизмами резервирования при сбоях внешних источников данных.

Кейсы

  1. Заказчик — крупный банк, который приобрел слабоструктурированные данные о госзакупках. Проведены очистка данных, интеграция с внутренними и внешними источниками, создана рейтинговая система поставщиков. Стек: Python, PL/SQL, Excel.
  2. Заказчик — микрофинансовая организация, которая меняла IT-систему с существенными задержками со стороны вендора. Срочно создана работающая валидная система риск-правил выдач микрозаймов с возможностью импортирования в новую АБС. Стек: Excel VBA.
  3. Заказчик — P2P-платформа. После выхода крупного инвестора и входа нового с новой серией инвестиций были адаптированы риск-правила, расчеты инвестиционной эффективности и правила консистентности транзакционных данных. Стек: NLP (DeepPavlov), Python 3.9, Docker, C#, PL/pgSQL.
  4. Заказчик — небольшой банк. В условиях постоянно меняющихся требований по операционным рискам создана независимая система учета инцидентов с транспарентной логикой и возможностью формирования регуляторной отчетности. Стек: Excel.
  5. Заказчик — структура, связанная с розничным государственным финансированием, которая получила замечание регулятора об излишней простоте модели принятия решений. В структуру принятия решений интегрирован алгоритм Метрополиса–Гастингса. Стек: Python.
  6. Заказчик — организация, финансирующая покупки автотранспорта, которая нуждалась в надежном инструменте оценки соискателей. Реализована интеграция с ОКБ. Стек: C#.
  7. Заказчик — оператор информационной системы (ОИС), который нуждался в создании программного обеспечения после работы предыдущего консультанта, сформировавшего риск-метрики. Реализована интеграция с НБКИ. Стек: C#.
  8. Заказчик — организация, которой требовалось, не нарушая NDA, создать методологию оценки кредитоспособности юридических лиц. Реализована интеграция с сервисом «Контур.Фокус», проведена сверка с БО ФНС и СПАРК. Стек: DAX, C#, Python.