credit-risk-mlops
2026 — desplegado, puntúa en vivo276,3 M USD en castigos evitables · AUC 0,7005 · 10 gates, y uno bloquea mi propio modelo
Sistema de decisión crediticia con gobierno de modelos — diseño y construcción
github.com/DavinsonR/credit-risk-mlops- Rechazar el 10% más riesgoso de la cartera de prueba habría evitado 276,3 M USD en castigos — 2,15 veces lo que logra un rechazo al azar — y el reporte publica también el contrapeso: 1.992 M USD de crédito sano que se renuncia.
- Modelo de pérdida desplegado sobre 1,96 M de préstamos SBA 7(a): AUC 0,7005 fuera de tiempo, +0,0311 frente a una scorecard WoE interpretable, con error de calibración 0,0107. El segundo modelo, de acceso al crédito sobre 62,4 M de solicitudes HMDA, es el que el gate de equidad no deja promover; el estudio de evento corre aparte, sobre 93,4 M de solicitudes.
- La primera medición dio 0,9461 y no era un modelo, era una fuga: «TermInMonths» se sobrescribe cuando el préstamo se liquida, así que el campo llevaba dentro el resultado. Quitarlo derrumba la ablación a 0,6621, y esa es la cifra que se publica.
- Diez gates de promoción juzgados por código de salida, y uno está diseñado para bloquear mi propio modelo cuando no cumple el umbral.
- El monitoreo detectó que la fuente cambió de vocabulario sin avisar: una variable dejó de significar lo mismo entre cortes y nadie se habría enterado sin el control.
- El artefacto ONNX de producción puntúa en el navegador del lector, sin servidor y sin que ningún dato salga de la página.
