Анализ эффективности использования нейросетевых методов в системах кредитного скоринга
  • Войти
  • RU | EN
Статьи, Журналы

Анализ эффективности использования нейросетевых методов в системах кредитного скоринга

Анализ эффективности использования нейросетевых методов в системах кредитного скоринга
Статьи, Журналы

Анализ эффективности использования нейросетевых методов в системах кредитного скоринга

Батаев, А.В. Анализ эффективности использования нейросетевых методов в системах кредитного скоринга / А. В. Батаев // Финансы и кредит. — Москва, 2026 — N 7. — С.104-117. — Библиогр. в конце ст.
Батаев, А.В., (2026), "Анализ эффективности использования нейросетевых методов в системах кредитного скоринга", Финансы и кредит, Москва, 2026, N 7, С.104-117.
Батаев А В. Анализ эффективности использования нейросетевых методов в системах кредитного скоринга. Финансы и кредит. 2026; (N 7). С.104-117. DOI:DOI.
Выпуск
Финансы и кредит, 2026, N 7
Источник

Аннотация

Предмет. Скоринговые системы с искусственным интеллектом как фактор стабильности и устойчивости кредитования в финансовых институтах. Цели. Провести сравнительный анализ финансовых показателей скоринговых систем с элементами нейросетевых технологий с классическими банковскими системами оценки заемщика и на этой основе определить возможности и необходимость использования систем с искусственным интеллектом в кредитных организациях. Методология. Использован метод совокупной стоимости владения, а также методы логического, сравнительного и статистического анализа. Результаты. Проведен всесторонний и комплексный анализ развития нейросетевых технологий в финансовых институтах. Дана оценка мирового рынка данных технологий. Проанализировано влияние нейросетевых технологий на прибыль финансовых институтов. Рассмотрены основные направления применения искусственного интеллекта в финансовой сфере. Проведен анализ использования нейросетевых технологий в банковских скоринговых системах, позволяющих обеспечить значительное снижение рисков при выдаче кредитов. Оценена эффективность внедряемых скоринговых систем с нейросетевыми технологиями. Предложена модель установления эффективности системы оценки заемщика на базе метода совокупных затрат, которая позволяет сравнить расходы на внедрение классической скоринговой системы и с использованием искусственного интеллекта. Выводы. Полученные результаты могут быть применены российскими банковскими учреждениями для комплексного обоснования оценки по внедрению скоринговых систем с искусственным интеллектом в практику оценки заемщиков при выдаче кредитов.

Ключевые слова

  • УДК:
    336.77
  • DOI: DOI — Digital Object Identifier — цифровой идентификатор объекта. Современный стандарт обозначения объектов информационной деятельности в сети Интернет, позволяющий идентифицировать и искать научные данные, размещённые в сети Интернет и привязывать к объекту дополнительные метаданные. Номер DOI всегда остаётся неизменным, который позволяет найти объект, даже если сведения о нем не полные или не точные.
    10.24891/skyjtg

Рекомендовано к ознакомлению

Отзывы читателей

0