Для клиентов важно, чтобы скоринг финансового учреждения был адекватно настроен и работает без сбоев. Чтобы снизить риск обмана, банки никогда не сообщают о причине сбоя. В заключение работы хотелось бы отметить, что успех применения машинного обучения определяется не только выбором алгоритма, адекватного прикладной задаче, но и правильными шагами на этапах оценки, планирования и внедрения модели. Предложенная метрика позволяет оценивать качество моделей скоринга в виде итогового процента доходности, который получит банк при использовании той или иной модели машинного обучения в отношении оценки вероятности дефолта потенциального заемщика.