Come verificare la qualità delle nuove funzionalità e ipotesi nei modelli di rischio e quali metriche usare?

Per verificare la qualità di nuove funzionalità e ipotesi nei modelli di rischio, è importante utilizzare un approccio completo che includa sia valutazioni statistiche che metriche di business.

Passaggi principali:

1. Divisione dei dati: utilizzare train/test o validazione incrociata per valutare la capacità di generalizzazione del modello.

2. Metriche di qualità del modello:

   • AUC-ROC — per valutare la capacità del modello di distinguere le classi.
   • Statistica KS — spesso usata nei modelli di rischio di credito per valutare la separazione tra clienti in default e non.
   • Coefficiente Gini — strettamente correlato all'AUC, usato per valutare la qualità del ranking.
   • Log Loss / Brier Score — per valutare la qualità delle previsioni probabilistiche.

3. Metriche di stabilità:

   • Indice di Stabilità della Popolazione (PSI) — per valutare i cambiamenti nella distribuzione delle caratteristiche o dei punteggi nel tempo.

4. Metriche di business:

   • Perdita Dato il Default (LGD), Probabilità di Default (PD), Esposizione al Default (EAD) — se applicabile.
   • Efficacia economica — ad esempio, riduzione delle perdite, aumento dei profitti.

5. Test A/B o lancio pilota di nuove funzionalità per verificare ipotesi in condizioni reali.

Esempio: se aggiungi una nuova funzionalità a un modello di scoring del credito, valuta prima le variazioni di AUC e KS sul set di test, poi verifica il PSI per assicurarti che la nuova funzionalità non provochi instabilità. Successivamente, puoi condurre un test pilota su un piccolo gruppo di clienti e valutare l'impatto sulle metriche di business, come il tasso di default e la redditività.

In questo modo, la combinazione di metriche statistiche e di business permette di valutare oggettivamente la qualità di nuove funzionalità e ipotesi nei modelli di rischio.