Классификационная искусственная нейронная сеть как альтернатива банковскому скорингу

Abstract

Продемонстрированы возможности использования методов машинного обучения для построения моделей оценки кредитоспособности розничных клиентов банков. Детально рассмотрена разработка искусственной нейронной сети, которая относится к неинтерпретируемым алгоритмам. Предложенный подход обладает большей предсказательной способностью по сравнению с традиционным скорингом и может быть использован в практике банковского бизнеса.

The article demonstrates the possibilities of using machine learning methods to build models of creditworthiness of retail bank customers. The development of an artificial neural network, which refers to non-interpretable algorithms, is considered in detail. The proposed approach is more reliable than traditional scoring and can be used in banking practice.