Описание системы QБуст

QБуст — это сервис для оценки вероятности событий по идентификатору клиента с применением моделей машинного обучения, ориентированный на финансовые организации. Программный продукт QБуст (рус. КьюБуст) от компании-разработчика КИВИ ЛАБ предназначен для скоринга и прогнозирования вероятности различных событий, связанных с клиентами, посредством применения моделей машинного обучения. Сервис принимает идентификатор клиента через REST API, обрабатывает данные из хранилища, проводит скоринг и возвращает результаты оценки вероятности дефолта, мошеннических действий, отклика на предложения и других событий.

Система QБуст ориентирована на специалистов в области кредитного анализа, риск-менеджмента, антифрод-мониторинга и маркетинга в финансовых учреждениях, страховых компаниях, ритейле и телекоммуникационных корпорациях, которым необходимы инструменты для прогнозирования поведения клиентов и оценки вероятных рисков на основе анализа больших объёмов данных.

Система будет полезна компаниям среднего и крупного бизнеса, работающим в сферах банковского дела, кредитования, страхования, электронной коммерции и других отраслях, где критически важно оперативно оценивать вероятность различных клиентских сценариев и минимизировать потенциальные финансовые потери.

Функциональные возможности QБуст:

• Оценка вероятности событий. Сервис позволяет оценивать вероятность различных событий, связанных с клиентами, например, вероятность дефолта заёмщика, выплаты ущерба, отклика на предложение продукта или услуги, мошеннических действий, принадлежности клиента к определённой категории и других событий.

• Работа с REST API. Платформа предоставляет функционал для загрузки данных и получения результатов оценок через REST API, что обеспечивает удобство интеграции и использования сервиса в существующих информационных системах.

• Хранение и обработка данных. QБуст принимает и хранит неструктурированные данные с сохранением истории в хранилище, проводит разбор и преобразование загруженных данных, а также позволяет получать преобразованные данные по запросу.

• Проверка качества данных. Сервис осуществляет проверку качества исходных данных, что способствует повышению точности и надёжности результатов анализа.

• Применение моделей машинного обучения. Платформа использует модели машинного обучения для расчёта скоринг-балла и определения вероятности наступления целевых событий, что позволяет получать количественные оценки рисков и возможностей.

• Формирование и передача результатов. QБуст формирует результаты анализа и передаёт их пользователю через API, обеспечивая тем самым оперативное получение информации для принятия решений.

• Мониторинг стабильности моделей. Сервис осуществляет мониторинг стабильности показателей моделей машинного обучения, что позволяет своевременно выявлять и устранять возможные проблемы в их работе и поддерживать высокое качество анализа.