Задача: разработка вероятностной модели, определяющей вероятность успеха диспутного цикла по банковским картам.

Результаты: Вероятностная модель построена на базе нейронной сети, обученной на результатах уже проведенных диспутных циклов, включая параметризацию по ограничениям банка или элементам самообучения при получении новых результатов.
В рамках построения вероятностной модели был организован процесс сбора начальных данных диспутов и их результатов, а также взаимодействие с юридической службой заказчика. 
Процесс внедрения ВМ привел к постановке и реализации ряда задач по автоматизации всех процессов ведения диспутов – что позволило снизить требования к новым сотрудникам и сократить их время обучения.
Экономические эффекты: Повышение удовлетворенности клиентов. Сокращение необходимого персонала для обслуживания выпущенных банковских карт. Повышение качества выполнения процедур диспутного цикла.

Стек технологий: 
Система написана на Java/JavaScript, использует БД PostgreSQL, приложения SpringBoot, исполнение на виртуальных серверах Astra Linux.
Пользовательский интерфейс доступен через web-браузер.
Front-end ReactJS