Интеллектуалды скоринг және несие тәуекелі
##plugins.pubIds.doi.readerDisplayName##:
https://doi.org/10.51301/ce.2024.i2.06Ключевые слова:
жасанды интеллект, машиналық оқыту, логистикалық регрессия, датасет, деректер қоры, интеграцияАннотация
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
Как цитировать
Выпуск
Раздел
Лицензия
Copyright (c) 2025 Computing & Engineering

Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution-NonCommercial-NoDerivatives» («Атрибуция — Некоммерческое использование — Без производных произведений») 4.0 Всемирная.
<div class="pkpfooter-son">
<a rel="license" href="http://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/"><img alt="Creative Commons License" style="border-width:0" src="https://i.creativecommons.org/l/by-nc/4.0/80x15.png"></a><br>This work is licensed under a <a rel="license" href="http://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/">Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License</a>.
</div>
