Выявление скрытой
коммерческой активности
AI-платформа для детектирования скрытых предпринимателей среди физических лиц. Единица предсказания — карта, а не транзакция.
Проблема невидимого бизнеса
Самозанятые используют потребительские карты для ведения бизнеса. Банк теряет Interchange fee и упускает возможности кросс-продаж (эквайринг, кредиты).
- Сложность: нет готовых меток (PU Learning).
- Решение: Continuous Score для каждой карты.
Live Demo: Card Scoring
Архитектура Платформы
От сырых данных к бизнес-решениям через 4 слоя интеллекта.
Data Ingestion & Feature Eng
Агрегация транзакций, расчет 28 фичей (RFM, Time-based, HHI).
AI Scoring Engine
Ядро нашего проекта. XGBoost модель оценивает вероятность скрытого бизнеса для каждой карты.
Decision Engine
Hot/Warm/Cold сегментация и автоматический подбор оффера (Acquiring, SaaS, Credit).
Consulting & Monetisation
Стратегия go-to-market для банков-партнеров Mastercard.
Сравнение ML Моделей
Наша команда
Имран Изатов
Team Lead
Координирует весь процесс работы, распределяет задачи и гарантирует, что итоговая стратегия точно решает бизнес-кейс Mastercard
Наталия Хан
Data Analyst
Исследует данные для поиска инсайтов, тестирует гипотезы и обеспечивает строгую аналитическую логику решения
Фахри Кубышева
Tech Specialist
Отвечает за техническую реализацию — построение ML-моделей и написание сайта
Амаль Абдулазиз
Presenter
Создает понятную и стильную презентацию, отвечает за структурированную подачу материала и уверенную защиту проекта перед жюри