La société financière Prêt à dépenser propose des crédits à la consommation pour des personnes ayant peu ou pas du tout d'historique de prêt.
L’entreprise souhaite mettre en œuvre un outil de “scoring crédit” pour calculer la probabilité qu’un client rembourse son crédit, puis classifie la demande en crédit accordé ou refusé, et ce en s’appuyant sur des sources de données variées (données comportementales, données provenant d'autres institutions financières, etc.).
Par souci de transparence vis-à-vis des décisions d’octroi de crédit, Prêt à dépenser ambitionne de développer un dashboard interactif pour que les chargés de relation client puissent à la fois expliquer les décisions d’octroi de crédit, mais également permettre à leurs clients de disposer de leurs informations personnelles et de les explorer facilement.
- Construire un modèle de scoring donnant une prédiction sur la probabilité de faillite d'un client de façon automatique.
- Construire un dashboard interactif à destination des gestionnaires de la relation client permettant d'interpréter les prédictions faites par le modèle, et d’améliorer la connaissance client des chargés de relation client.