AlphaBank-Hack-Change

📌 Predicting Client Income — Alfa Bank

Модель для предсказания дохода клиента и генерации персонализированных рекомендаций финансовых, социальных и экологических сервисов.

• Построить точную модель предсказания дохода клиентов.

• Разработать рекомендательную систему банковских продуктов.

• Добавить социальные и экологические сервисы для повышения лояльности клиентов и ESG-имиджа банка.

• Обеспечить интерпретируемость модели для бизнеса: SHAP-графики, анализ признаков, waterfall-пояснения.

📂 Структура проекта

├── EDA/                    # Исследование данных, гипотезы, визуализация
│
├── backend/                # Серверная часть
│
├── client/                 # Frontend-приложение
│
├── ml/                     # Модели и эксперименты
│
└── README.md

🚀 Как работает продукт

1. Обучение модели

В каталоге ml/ проводится полный цикл экспериментов. Данные очищаются, обрабатываются и подаются в CatBoostRegressor. Гиперпараметры подбираются с помощью Optuna, получается набор best_params. Финальная обученная модель сохраняется в формате .cbm и отправляется в backend/model/.

2. Backend

Backend-сервис:

1. загружает модель CatBoost;

2. хранит внутреннюю базу данных клиентов Альфа-Банка;

3. принимает запросы с frontend;

4. по ID клиента получает его данные из БД;

5. передаёт их в модель;

6. выполняет дополнительную обработку предсказания;

7. формирует итоговые рекомендации по продуктам.

8. Возвращает frontend-приложению:nпредсказанный доход, список подходящих услуг.

3. Frontend

1. отправляет API-запрос с ID клиента;

2. получает результат работы модели;

3. показывает: предсказанный доход, предложенные финансовые продукты.

То есть пользователь получает персонализированный “финансовый профиль”.

🧠 Модель и интерпретация

В проекте проводится:

1. SHAP-анализ (feature importance, waterfall);

2. сравнение моделей;

3. оптимизация;

Финальная модель — CatBoost с подобранными гиперпараметрами, дающая стабильный результат.

▶️ Инструкции по запуску (оставлено пустым для заполнения)

#Библиотеки и версии
##frontent 

- react 19.2.0
- react-dom 19.2.0
- react-router-dom 7.9.6
- antd 6.0.0
- axios 1.13.2
- sass 1.94.2

##backend
- catboost library

# Для фронтенда
sudo apt update && sudo apt upgrade -y
sudo apt install -y nodejs

# 2. Запуск backend
Разархивировать win-x64.zip (он расположен в Releases backend-server v2.0)
Запустить AlphaOfferService

# 3. Запуск frontend
cd client
npm install
npm run dev