Automatyczna ocena ryzyka na bazie KRD, BIK, BIG - Silnik decyzyjny dla firmy faktoringowej
Table of Contents
Wprowadzenie
W obliczu dynamicznych zmian na rynku finansowym i rosnącego ryzyka związanego z decyzjami kredytowymi, firma faktoringowa zdecydowała się na wdrożenie nowoczesnego silnika decyzyjnego. Główne cele projektu obejmowały:
Możliwość ponownej analizy historycznych decyzji z nowymi parametrami,
Zautomatyzowanie procesów oceny ryzyka,
Optymalizację kosztów operacyjnych,
Zapewnienie elastycznej integracji z systemami zewnętrznymi.
Wyzwania i potrzeby biznesowe
Kluczowe potrzeby:
Symulacja historycznych decyzji na nowych parametrach – umożliwienie testowania nowych reguł na wcześniejszych wnioskach,
Kontrola ryzyka – zminimalizowanie kosztów wynikających z błędnych decyzji,
Skrócenie czasu procesowania wniosków – zwiększenie efektywności obsługi klientów,
Elastyczność wdrożenia – możliwość korzystania z usługi chmurowej oraz opcji licencji na kod do instalacji lokalnej.
Architektura i aspekty techniczne
Struktura silnika decyzyjnego
Silnik został zaprojektowany jako modułowa aplikacja składająca się z trzech głównych etapów:
Pobieranie surowych danych – integracja z bazami KRD, BIK i innymi źródłami,
Przygotowanie syntetycznych danych – przetworzenie danych wejściowych do postaci zoptymalizowanej pod kątem analizy,
Logika decyzyjna – reguły biznesowe operujące na syntetycznych danych.
Integracja i udostępnianie konektorów
Silnik udostępnia API REST oraz konektory w językach Python i C#,
Konektory dostępne publicznie na GitHub dla łatwiejszej integracji,
Mechanizm cache’owania zapytań do baz dla uniknięcia wielokrotnego pobierania tych samych danych.
Implementacja i wdrożenie
Etapy wdrożenia
Analiza wymagań i opracowanie reguł decyzyjnych,
Rozwój i testy silnika w środowisku staging,
Integracja z systemami klienta,
Uruchomienie i monitoring w środowisku produkcyjnym.
Technologia
Backend: C# + Entity Framework,
Frontend: React,
Baza danych: PostgreSQL,
AI/ML: Python + modele ML dla optymalizacji decyzji.
Korzyści z wdrożenia
Redukcja kosztów ryzyka dzięki precyzyjniejszej analizie decyzji,
Szybszy proces faktoringowy – decyzje podejmowane w ułamku sekundy,
Lepsza skalowalność – silnik działa zarówno lokalnie, jak i w chmurze,
Łatwa integracja dzięki konektorom i otwartemu API.
Podsumowanie
Wdrożenie silnika decyzyjnego pozwoliło firmie faktoringowej na poprawę efektywności operacyjnej, obniżenie ryzyka finansowego oraz zwiększenie elastyczności decyzyjnej. Projekt stanowi fundament dla przyszłych usprawnień i zastosowania zaawansowanej analityki AI.