Скоринг кредитных заявок: как перейти от статистических методов к моделям машинного обучения?

Автоматизация изначально ручных процессов при помощи статистических методов позволила сократить операционные издержки банков, однако простота статистических подходов и возможность взлома алгоритмики скоринга простым методом перебора привели к распространению более сложного класса моделей скоринга. Всегда ли переход от статистических методов к методам машинного обучения уместен? На что необходимо обращать внимание при реализации стратегии этого перехода?