#кейсы #ML
О чем был пост выше?
Сейчас объясню на другом кейсе
Итак, в лучших традициях «продуктовой культуры» корпораций в одной компании по схеме MVP (как ее понимал корпоративный PO) запускался продукт — продажа неких предметов по схеме BNPL = buy now, pay later (в рассрочку в бытовом ее понимании – формально эти понятия часто разделяют по тому кто на себя берет кредитный риск дефолта покупателя – сервис или кредитная организация, но сейчас не об этом).
Деньги имеют свою стоимость, поэтому маржа должна стоимость фондирования перекрывать.
Такие продукты содержат, очевидно, еще и кредитный риск -- ведь клиент может перестать выплачивать деньги, и такой долг придется отдавать на взыскание (тоже косты, которые надо бы заложить).
А еще в продукте операционные косты и косты на маркетинг 🤓
А маркетинг штука недешевая
И вот приходит PO в панике:
Задачка на арифметику (числа относительно условные) – если тысяча показов баннера стоит в среднем 30 рублей, конверсия в клик 0.3%, а в покупку 1% от кликов, сколько стоит один лид?
1000 рублей. Со ста тысяч показов (3 000 рублей) будет 300 кликов и 3 покупки.
На тысяч лидов нужен миллион рублей рекламы
Начинаю разбираться, и понимаю что аналитика в продукте нет.
Почему?
Да потому что ФЛК нет
ФЛК – это формат-логический контроль – то есть проверки на поля формы.
Например, что в поле с типом date нельзя строку вписать.
Для ДУЛ (документ, удостоверяющий личность) эти проверки легко гуглятся
Итак, что же собрали за первую тысячу заявок:
▪️Имя и отчество в поле “имя” (вроде Егор Егорович)
▪️Не сходится контрольная сумма паспорта
▪️Паспорт выдан в день рождения – например, BirthDate 1954-06-13 и IssueDate 1999-06-13 – такой паспорт считается недействительным
▪️В поле “фамилия” указан телефон или “5рапр”
▪️Несуществующий номер телефона
▪️Орган, выдавший паспорт гражданина РФ (тип документа) – “Мвд”, “ЕАС”, “ТП 16”
▪️Дата выдачи и дата рождения – одна и та же дата
▪️Латиница в ФИО в общегражданском паспорте (Vasiliy, Ruslan,etc)
▪️Серия паспорта 9876, остальные поля заполнены нормально
▪️Число вместо имени
▪️и всякое нецензурное 🤡
Как мог бы выглядеть процесс, если бы не сэкономили на консультации кредитчика (хотя бы знакомому пивка бы поставили):
1. Верификация ДУЛ и полей ввода (ФЛК)
2.Проверка в стоп-листах (террористы, обнальщики, судимость и пр.)
3. Модели определения мошеннических заявок
4. Модели вероятности дефолта (PD), размера убытка – Loss Given Default (LGD) – предмет все же можно изъять при неплатеже, и Residual Value Prediction (RVP) – цена будет зависеть и от износа и от рыночных условий
5. Проверка на открытые дела о банкротстве ФЛ
6. Данные по кредитной нагрузке и просрочкам (бюро кредитных историй)
7. Определение предельной долговой нагрузки
8. Вычисление EL (expected losses)=PD*LGD*EAD
9. Сравнение EL + Costs vs Profit
10.Политики управления портфелем, кредитной нагрузкой, графиком погашения, мониторинг портфеля и пр
Вот уж MVP так MVP 😆
И не стоит бросаться делать модель если ломается совсем в другом месте
О чем был пост выше?
Сейчас объясню на другом кейсе
Итак, в лучших традициях «продуктовой культуры» корпораций в одной компании по схеме MVP (как ее понимал корпоративный PO) запускался продукт — продажа неких предметов по схеме BNPL = buy now, pay later (в рассрочку в бытовом ее понимании – формально эти понятия часто разделяют по тому кто на себя берет кредитный риск дефолта покупателя – сервис или кредитная организация, но сейчас не об этом).
Деньги имеют свою стоимость, поэтому маржа должна стоимость фондирования перекрывать.
Такие продукты содержат, очевидно, еще и кредитный риск -- ведь клиент может перестать выплачивать деньги, и такой долг придется отдавать на взыскание (тоже косты, которые надо бы заложить).
А еще в продукте операционные косты и косты на маркетинг 🤓
А маркетинг штука недешевая
И вот приходит PO в панике:
🤡🐓😱
“Деньги на маркетинг в песок уходят, приходят заявки, но по 80% приходит отказ от провайдера скоринга (причину в ответе не сообщают — просто refuse). Скоринг мы закупаем у внешнего поставщика — потенциальный клиент заполняет паспортные данные и телефон, через API от поставщика получаем решение — отказ или аппрув (даже не скорбалл и не PD !!!). Cделайте быстренько свою скоринговую модель чтобы отказов было в разы меньше. Вот прям щаз!!!!”
Задачка на арифметику (числа относительно условные) – если тысяча показов баннера стоит в среднем 30 рублей, конверсия в клик 0.3%, а в покупку 1% от кликов, сколько стоит один лид?
1000 рублей. Со ста тысяч показов (3 000 рублей) будет 300 кликов и 3 покупки.
На тысяч лидов нужен миллион рублей рекламы
Начинаю разбираться, и понимаю что аналитика в продукте нет.
Почему?
Да потому что ФЛК нет
ФЛК – это формат-логический контроль – то есть проверки на поля формы.
Например, что в поле с типом date нельзя строку вписать.
Для ДУЛ (документ, удостоверяющий личность) эти проверки легко гуглятся
Итак, что же собрали за первую тысячу заявок:
▪️Имя и отчество в поле “имя” (вроде Егор Егорович)
▪️Не сходится контрольная сумма паспорта
▪️Паспорт выдан в день рождения – например, BirthDate 1954-06-13 и IssueDate 1999-06-13 – такой паспорт считается недействительным
▪️В поле “фамилия” указан телефон или “5рапр”
▪️Несуществующий номер телефона
▪️Орган, выдавший паспорт гражданина РФ (тип документа) – “Мвд”, “ЕАС”, “ТП 16”
▪️Дата выдачи и дата рождения – одна и та же дата
▪️Латиница в ФИО в общегражданском паспорте (Vasiliy, Ruslan,etc)
▪️Серия паспорта 9876, остальные поля заполнены нормально
▪️Число вместо имени
▪️и всякое нецензурное 🤡
Как мог бы выглядеть процесс, если бы не сэкономили на консультации кредитчика (хотя бы знакомому пивка бы поставили):
1. Верификация ДУЛ и полей ввода (ФЛК)
2.Проверка в стоп-листах (террористы, обнальщики, судимость и пр.)
3. Модели определения мошеннических заявок
4. Модели вероятности дефолта (PD), размера убытка – Loss Given Default (LGD) – предмет все же можно изъять при неплатеже, и Residual Value Prediction (RVP) – цена будет зависеть и от износа и от рыночных условий
5. Проверка на открытые дела о банкротстве ФЛ
6. Данные по кредитной нагрузке и просрочкам (бюро кредитных историй)
7. Определение предельной долговой нагрузки
8. Вычисление EL (expected losses)=PD*LGD*EAD
9. Сравнение EL + Costs vs Profit
10.Политики управления портфелем, кредитной нагрузкой, графиком погашения, мониторинг портфеля и пр
Вот уж MVP так MVP 😆
И не стоит бросаться делать модель если ломается совсем в другом месте