Методи штучного інтелекту які використовуються для кредитного скорингу

Abstract

Дослідити можливість розв’язування задачі кредитного скорингу методами штучного інтелекту. Використані загальновідомі методи штучного інтелекту: класифікації, побудова нейронної мережі прямого поширення та ймовірнісної нейронної мережі в системі Mathlab. В системі HUGIN розроблено експертну систему на основі байєсовської мережі довіри (БМД). У ході реалізації методів доведена можливість розв’язування задачі скорингу засобами Mathlab та HUGIN. Проілюстровані переваги та недоліки наведених методів. Проаналізовано, що для даної задачі найкращим методом розв’язку є двошарова нейронна мережа прямого розповсюдження сигналу та імовірнісна нейронна мережа. Доведено, що вибір методу залежить від стратегії банку та його пріоритетів. Досліджено точність та ефективність методів кредитного скорингу в середовищі Mathlab. та системі HUGIN. Наведеними методами в середовищах Mathlab та HUGIN можливо проводити кредитний скоринг в банках.