Inforegistri Krediidiskoori artikkel avaldati maineka rahvusvahelise teaduskonverentsi CAiSE väljaandes

Peep Küngas ja Jüri Kuusik - artikkel CAiSE 2018 teaduskonverentsil

11. – 15. juunil toimus Tallinnas mainekas CAiSE 2018 konverents. CAiSE (International Conference on Advanced Information Systems Engineering) tähistas sel aastal oma 30. sünnipäeva ja on üks pikeima ajalooga konverentsidest infosüsteemide vallas. Konverents on põhiline koht, kus esitletakse innovatiivseid lähenemisi ja läbimurdvaid avastusi infosüsteemide vallas. Rõhk on viimasel ajal olnud suurandmete ajastu infosüsteemidel. Käesoleva aasta peamiseks teemaks oli avalikust sektorist ja äriteenustest pärit suurandmetest tingitud läbimurded, sh prognoosivas andmeanalüüsis.

Inforegistri artikkel ärikrediidi hindamisest CAiSE konverentsil

CAiSE on A-klassi konverents, kus on kõrged nõuded aktsepteeritud artiklitele ja ettekannetele. Sel aastal kvalifitseerus sinna vaid üks artikkel Eestist. Asjaolu, et see artikkel oli Inforegistri andmeteaduse tiimilt, näitab selgelt Inforegistri taset andmeanalüüsis ja krediidiriski hindamisel.

CAISE 2018 konverents - andmeteadur Jüri Kuusiku ettekanne
Andmeteadur Jüri Kuusiku ettekanne CAiSE konverentsil

Artikkel “Business Credit Scoring of Estonian Organizations” (eesti keeles “Eesti organisatsioonide ärikrediidi hindamine”), mille autoriteks on Jüri Kuusik ja Peep Küngas, on avalikustatud siin. Artiklis tuuakse välja Register OÜ Krediidiskoori metoodika – andmete, meetodite, mudeli kvaliteedi hindamine jms detailid. Samuti viidatakse artiklis detailsemale aruandele, kust spetsialistid saavad täiendavaid detaile, sh viited treeningandmetele, mudeli jaoks andmete ettevalmistamise eeskirjadele, konkreetsete meetodite valimise kriteeriumite jms jaoks, mis aitavad aru saada kuidas Inforegister ärikrediiti hindab ja kuidas oleme saanud oma mudeli täpsuseks 99,5%.

Kuidas Inforegistri Krediidiskoor konkureerivatest toodetest kõrgema täpsuse saavutas?

Loodud mudeli kõrge täpsus on saanud võimalikuks tänu laiale valikule kiiresti muutuvate lingitud  andmehulkade kasutuselevõtmisele. Kui konkurendid kasutavad krediidiriski hindamiseks peamiselt finantsandmeid, mis muutuvad kord aastas ja mis avaldatakse kuni aastase hilinemisega, siis Inforegister kasutab andmeid firmade ja isikute seoste kohta, meediamainimisi, võlainfot jne, mis muutuvad palju tihedamini ja mis saabuvad oluliselt väiksema hilinemisega. Lisaks kasutab Inforegister erinevalt konkurentidest masinõpet krediidiriski mudelite loomisel ja seeläbi saadud mudelid arvestavad peenemaid detaile kui inimeksperdid on võimelised kirjeldama.

Peagi muutub Krediidiskoor veelgi täpsemaks

Konverentsil ettekantud 99,5% täpsust pole Inforegistrile siiski piiriks. Praegu on igapäevaseks kasutamiseks ettevalmistamisel krediidiriskide hindamise uusim mudel, mille täpsuseks on juba 99,7%! Selle mudeli plaanime õige pea teha kättesaadavaks Graph API kaudu ja võtta kasutusele meie toodetes, sh inforegister.ee-s ja Inforegister NOW!-s.

Registri andmeteaduse tiim alustas eelmisel aastal firmade krediidiriskide hindamise mudeli väljatöötamist, mis kasutab veebisleiduvaid suurandmeid firmade hindamiseks. Jätkame sel suunal, et saaksime pakkuda parimaid krediidiriski hindamise mudeleid õigepea ka väljapoole Eestit. Inforegister skoorib hästi 🙂

Loe Krediidiskoori mudeli ja selle kasutamise võimaluste kohta lähemalt siit: Krediidiskoor.

Meeldis, mida lugesid? Jaga infot ka teistega:

FacebookLinkedInTwitterGoogle+

Loe järgmisena

One comment

Kommenteerne on keelatud.