Интеллектуалды скоринг және несие тәуекелі

Авторы

  • Е. Ыбраев Satbayev University, Қазақстан
  • Ж. Алибиева Satbayev University, Қазақстан

##plugins.pubIds.doi.readerDisplayName##:

https://doi.org/10.51301/ce.2024.i2.06

Ключевые слова:

жасанды интеллект, машиналық оқыту, логистикалық регрессия, датасет, деректер қоры, интеграция

Аннотация

Осы мақалада банктік салада несиелік скоринг жүйелерін жетілдіру және несиелік тәуекелдерді басқарудың жаңа әдістері қарастырылады. Ұсынылған жүйе машиналық оқыту әдістерін қолданып, клиенттердің қаржылық тарихын, нарықтық жағдайларды және макроэкономикалық көрсеткіштерді кешенді түрде талдауға негізделеді, бұл несиелік тәуекелді дәлірек бағалауға мүмкіндік береді. Жұмыс барысында әртүрлі модельдердің салыстырмалы талдауы жүргізіліп, олардың тез өзгеретін қаржылық ортада практикалық қолданылуы мен тиімділігі көрсетіледі. Эксперименталды нәтижелер ұсынылған алгоритмдерді қолданудың болжау сапасын айтарлықтай жақсартатынын және қаржылық шығындарды азайтатынын дәлелдейді. Зерттеу банктерде жылдам әрі негізделген басқарушылық шешімдер қабылдауға септігін тигізетін адаптивті аналитикалық құралдарды енгізудің перспективаларын атап көрсетеді.

Загрузки

Опубликован

2024-06-30

Как цитировать

Ыбраев, Е. ., & Алибиева, Ж. . (2024). Интеллектуалды скоринг және несие тәуекелі. Computing &Amp; Engineering, 2(2), 35–41. https://doi.org/10.51301/ce.2024.i2.06

Выпуск

Раздел

Инновациялық есептеу жүйелері және инженерлік шешімдер