кстати, про IFы

Есть у меня знакомый, очень талантливый парень из Ростова/Москвы, 10 лет работает лидом в большой и уважаемой ИТ-компании, отвечает за антифрод.

Раз в пару лет где-то как-то пересекаемся, спрашиваю что нового в науке антифрода.
Каждый раз он честно и серьезно отвечает что пишет SQL-запросы и логику на IF/CASE WHEN.

Но сейчас чуть другой сюжет.

Представьте задачу определения вероятности дефолта юрлиц (часто называют банковским скорингом, хотя владельцы облигаций знают эту задачу чуть в других терминах).

Юр лицо, особенно крупное, это достаточно сложная сущность с единым исполнительным органом — например:

хозяином в ООО УРК (ИНН 6670534016)
, верховным атаманом (ИНН 7708364030, 7702376889 и 5036056729)
, предводителем (ИНН 3906081950 и ООО СИМПЛИМЭДЖИН ИНН 7714908584)
, верховным шаманом (ИНН 1701062776) — все ссылки на сайт ФНС, ищите должность на второй странице выписки ЕГРЮЛ.

Еще юр лица часто живут в группах (не только для дробления бизнеса по выручке для налоговой оптимизации), имеют сложные схемы владения (иногда вообще кольцевые), неочевидных бенефициаров, сложные аффилированности и экономические отношения, через некоторые идут миллионы транзакции в месяц, а по другим наоборот, никаких данных нет (а около 600 ЮЛ даже ИНН не имеют, как и код иностранного ЮЛ).

Как поступают в таких случаях?

Делают отдельные модели по каждому домену данных:
— модель по данным арбитражей
— модель по данным транзакций
— модель по данным финансовой отчетности
— графовая модель, работающая на связях (юридических, экономических и каких только не придумается) — и назначающая финальный скор.

Вопрос только в том какой скор подавать на вход графовой модели и вообще как объединять предикты моделей для конкретного ЮЛ в зависимости от того какие данные были доступны.

Итак, лет 10 назад, когда нейронки только переживали очередной расцвет после зимы, самое высокое начальство потребовало чтобы DS не городили огород а сделали уже одну большую нейронyю сеть, которая все данные скушает и откалиброванный скор выплюнет (заодно и резервы сама посчитает, что уж).

Естественно, переубеждать высокое начальство смерти подобно, но в банках куча проверяющих органов, которые и сами не работают и другим не дают.

Как быть в ситуации когда:
⁃ нужна обязательно нейронка и это проверят
⁃ Которая пройдет строгую валидацию и статтесты в отдельном департаменте
⁃ Времени на разработку нет — сами витрины данных еще толком не появились в хадупе, про GPU и среды обучения нейронок инфраструктурщики даже по радио не слышали
?

Мы все учились понемногу, чему-нибудь и как-нибудь.
Как выглядит самая простая нейронная сеть с одним нейроном?

Правильно, это логистическая регрессия!

Итого, мы объединили скоры логрегом, на слайде для начальства гордо написали что модель выполнена в нейросетевой архитектуре — и все были довольны:
— риски получили хорошую понятную стабильную модель
— валидаторы дали зеленый свет и подтвердили архитектуру
— начальство уверенно вещало на страну про нейронную сеть

Так что часто в самых сложных и современных системах куча логики в портянках с IF / case when и это вполне нормально.