Інтелектуальні моделі та методи покращення ефективності оцінки кредитних ризиків

Abstract

Об’єкт дослідження: процес оцінки кредитних ризиків у фінансових установах за допомогою машинного навчання. Мета роботи: розробка, імплементація та оцінка ефективності інтелектуальних моделей для покращення оцінки кредитних ризиків, зокрема моделі RuleFit, яка забезпечує високу точність класифікації та дозволяє інтерпретувати правила прийняття рішень. Предмет дослідження: інтелектуальні моделі та методи для підвищення ефективності та інтерпретованості оцінки кредитних ризиків. Результати дослідження В роботі виконано розробку та імплементацію моделі RuleFit, яка поєднує точність класифікації з високою інтерпретованістю рішень, що дозволяє вилучати правила прийняття рішень і робить модель придатною для використання у фінансовій сфері. Висновок Реалізація інтелектуальних моделей у поєднанні з експериментальним аналізом підтверджує доцільність використання машинного навчання для оцінки кредитних ризиків. Запропоновані методи підвищують точність, інтерпретованість і стабільність прогнозів, що сприяє надійнішому управлінню кредитними ризиками.