Кармазин Антон Ричардович (Аспирант,
Российский университет дружбы народов имени Патриса Лумумбы (РУДН)
)
| |
Исследование кредитоспособности с использованием методов машинного обучения представляет не только академический интерес, но и имеет непосредственное прикладное значение для финансовых учреждений, страховых компаний и других участников рынка. Использование передовых методов машинного обучения предоставляет возможность не только для более точного прогнозирования, но и для более глубокого анализа данных, что, в свою очередь, помогает выявлять ранние признаки финансовых рисков. Современными тенденциями в скоринге является использование цифровых технологий, в том числе искусственного интеллекта, применение машинного обучения, а также автоматизация скоринговых процессов. При этом, широкое распространение получил комплексный подход сочетающий субъективные и статистические подходы к скорингу, а также учёт специфических аспектов факторингового бизнеса. Таким образом, использование методов машинного обучения в кредитном скоринге позволяет значительно повысить точность прогнозирования кредитоспособности заёмщиков. Однако необходимо регулярное обновление моделей и соблюдение баланса между сложностью модели и её интерпретируемостью. Правильный выбор алгоритма и тщательная подготовка данных являются ключевыми факторами успеха в построении эффективной скоринговой системы прогнозирования кредитоспособности заемщиков.
Ключевые слова:скоринг; машинное обучение; кредитование; прогнозирование; финансовые организации
|
|
| |
|
Читать полный текст статьи …
|
Ссылка для цитирования:
Кармазин А. Р. ПРОГНОЗИРОВАНИЕ КРЕДИТОСПОСОБНОСТИ С ПОМОЩЬЮ КРЕДИТНОГО СКОРИНГА С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ МЕТОДОВ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ // Современная наука: актуальные проблемы теории и практики. Серия: ЭКОНОМИКА и ПРАВО. -2025. -№06. -С. 37-40 DOI 10.37882/2223-2974.2025.06.14 |
|
|
ПРАВОВАЯ
ИНФОРМАЦИЯ:
