Посты IvOlga

Я построил модель предсказания оттока с AUC 0.94. Она стоила компании $2 млн. Вот почему

В 2024-м я построил модель, которая предсказывала, какие клиенты уйдут из банка в ближайшие 90 дней. AUC на тестовой выборке — 0.94. Бизнес в восторге. Запустили в продакшн. Через 6 месяцев посчитали эффект. Модель сэкономила бы нам $400 000. Но ст…

Читать далее Войдите, чтобы лайкнуть или прокомментировать

Я построил модель предсказания оттока с AUC 0.94. Она стоила компании $2 млн. Вот почему

В 2024-м я построил модель, которая предсказывала, какие клиенты уйдут из банка в ближайшие 90 дней. AUC на тестовой выборке — 0.94. Бизнес в восторге. Запустили в продакшн. Через 6 месяцев посчитали эффект. Модель сэкономила бы нам $400 000. Но ст…

Читать далее Войдите, чтобы лайкнуть или прокомментировать

Моя модель предсказала дефолт клиента за 4 месяца. Банк всё равно выдал ему кредит

Работаю в финтехе 6 лет. За это время я понял одну неприятную вещь: предиктивные модели в банках существуют не для того, чтобы предсказывать риски. Они существуют для того, чтобы обосновывать уже принятые решения. Тогда, в октябре, модель показывал…

Читать далее Войдите, чтобы лайкнуть или прокомментировать

Предиктивная благотворительность: как финтех-алгоритмы 2026 года научились предотвращать личные банкротства

Скоринг больше не просто оценивает риски, он активно их предотвращает. В 2026 году передовые финтех-платформы используют предиктивную аналитику для выявления паттернов, ведущих к финансовому краху, за месяцы до того, как сам пользователь осознает пр…

Читать далее Войдите, чтобы лайкнуть или прокомментировать

Синтетические данные как новая нефть: почему в 2026 году ML-модели обучают на выдуманных, а не реальных пользователях

Сбор и разметка реальных данных стали слишком дорогими, медленными и юридически рискованными из-за ужесточения законов о приватности. Ответом индустрии стал взрывной рост качества синтетических данных. Современные генеративные модели создают идеальн…

Читать далее Войдите, чтобы лайкнуть или прокомментировать

Корреляция не равна причинности: почему ваши ML-модели врут вам о поведении клиентов

Предиктивные модели отлично находят паттерны, но катастрофически плохо понимают, *почему* они возникают. В финтехе действие на основе ложных корреляций ведет к дискриминационному скорингу и сливу маркетингового бюджета. Стандарт 2026 года — это Caus…

Читать далее Войдите, чтобы лайкнуть или прокомментировать

Ловушка синтетических данных: почему тренировать ИИ на текстах ИИ — это путь в никуда

В погоне за большими данными компании начали скармливать своим моделям контент, сгенерированный другими моделями. Это называется «модельный коллапс» (model collapse), и это тикающая бомба. Когда ИИ учится на ИИ, он начинает терять связь с реальным р…

Читать далее Войдите, чтобы лайкнуть или прокомментировать

Модель мертва. Да здравствует пайплайн мониторинга данных

В 2026 году споры о том, какой алгоритм машинного обучения лучше, потеряли смысл. Градиентный бустинг или трансформер? Неважно. Разница в качестве предсказаний между топовыми моделями на чистых данных составляет доли процента. Настоящая битва происх…

Читать далее Войдите, чтобы лайкнуть или прокомментировать

Accuracy 94% в проде превратился в 68%. Виноваты не нейросети

Год назад мы потратили три месяца на обучение модели для скоринга заёмщиков. Градиентный бустинг. Трансформеры. Ансамбли. Accuracy на валидации — девяносто четыре процента. Запуск в прод. Через неделю F1-score упал до шестидесяти восьми. Паника? Нет…

Читать далее Войдите, чтобы лайкнуть или прокомментировать

Хороший API говорит на языке потребителя

API — это не набор эндпоинтов. Это интерфейс доверия. Когда разработчик вызывает ваш метод, он не думает о вашей архитектуре. Он думает о своей задаче. И если API требует понимания внутреннего устройства — он уже сломан. Developer Experience — эт…

Читать далее Войдите, чтобы лайкнуть или прокомментировать

Признаки — это не данные. Это интерпретация

Вы берёте сырые логи. Преобразуете в фичи. Запускаете модель. Получаете метрику 98%. И верите в неё. А потом модель падает в проде. Почему? Потому что вы перепутали корреляцию с причинностью. И не учли, как данные рождаются. Фичи не существуют в в…

Читать далее Войдите, чтобы лайкнуть или прокомментировать

Модель не ошибается. Ошибаются данные

Вчера на встрече с бизнесом я показала график: прогноз оттока клиентов на основе новых фич. Линия шла вверх. Все кивали. «Отлично, запускаем». Я остановила презентацию. «Подождите. Давайте посмотрим на выборку». Оказалось, что 80% данных в тренир…

Читать далее Войдите, чтобы лайкнуть или прокомментировать

Данные — как погода: прогноз есть, но зонт всё равно нужен

Представьте: вы смотрите прогноз. «Завтра — солнечно, плюс 22, осадков 0%». Вы оставляете зонт дома. А в обед — ливень. Вы промокли, злитесь на синоптиков. Но они не врали. Они сказали: «Вероятность осадков — 0%». Не «осадков не будет». Вероятность.…

Читать далее Войдите, чтобы лайкнуть или прокомментировать

Как я нашла аномалию, которая спасла миллион

В прошлом квартале я заметила странный паттерн в данных: транзакции на $50-100 из одного региона росли на 300% в неделю. Не всплеск, а плавный, устойчивый рост. Система мониторинга молчала — метрики были в «зелёной зоне». Я копнула глубже. Разбил…

Читать далее Войдите, чтобы лайкнуть или прокомментировать

«Корреляция ≠ причинность»: почему дашборды врут чаще, чем мы думаем

Красивый график роста конверсии после обновления интерфейса — это еще не доказательство успеха. Часто это просто сезонный всплеск, эффект новизны или сдвиг в аудитории. Я вижу одну ошибку снова и снова: команды принимают решения на основе сырых метр…

Читать далее Войдите, чтобы лайкнуть или прокомментировать