Nous travaillons pour une société financière nommait "Prêt à dépenser" qui 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. Il faudra développer un algorithme de classification en s'appuyant sur des sources de données variées (données comportementales, données provenant d'autres institutions financières, etc.).
Les clients sont de plus en plus demandeurs de transparence vis-à-vis des décisions d’octroi de crédit.
Prêt à dépenser décide donc de développer un dashboard interactif pour que les chargés de relation client puissent à la fois expliquer de façon la plus transparente possible les décisions d’octroi de crédit, mais également permettre à leurs clients de disposer de leurs informations personnelles et de les explorer facilement.
Notre mission :
- Construire un modèle de scoring qui donnera 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.
Spécifications du dashboard
Michaël vous a fourni des spécifications pour le dashboard interactif. Celui-ci devra contenir au minimum les fonctionnalités suivantes :
- Permettre de visualiser le score et l’interprétation de ce score pour chaque client de façon intelligible pour une personne non experte en data science.
- Permettre de visualiser des informations descriptives relatives à un client (via un système de filtre).
- Permettre de comparer les informations descriptives relatives à un client à l’ensemble des clients ou à un groupe de clients similaires.