Альфа-Банк применил графовые нейросети для прогноза дефолта клиентов

Исследователи Альфа-Банка построили граф из 50 млн вершин и 500 млн рёбер, отражающий связи клиентов друг с другом и с неклиентами. Вместо традиционного подхода с табличными признаками они использовали графовую нейронную сеть, которая напрямую обрабатывает структуру связей.

Эксперименты показали, что учёт социального графа улучшает прогнозирование дефолта по сравнению с изолированным анализом каждого клиента. Подробности архитектуры и результаты сравнения методов описаны в статье команды.