Применение нейронных сетей в задаче оценки кредитного риска

Статья посвящена разработке и применению нейросетевого подхода для оценки кредитного риска в финансовой среде. Вопросы оценки кредитного риска с каждым годом становятся всё актуальнее. С учётом роста числа факторов, которые банки учитывают при анализе потенциального заёмщика, появляется потребность в построении эффективных скоринговых моделей, что позволит автоматизировать процесс принятия решений и минимизировать риски. В рамках исследования была разработана и обучена нейросетевая модель, предназначенная для прогнозирования вероятности дефолта заёмщиков. Для оценки эффективности нейросетевого подхода проведено сравнение с моделью логистической регрессии, которая является традиционным методом оценки кредитоспособности. В статье обсуждаются достоинства и недостатки применения нейросетей в задачах кредитного скоринга. Результаты эксперимента показали, что нейросетевые модели демонстрируют более высокую точность, способность работать с большим количеством признаков и учитывать сложные нелинейные зависимости в данных, однако обладают сложностью в интерпретации и высокими вычислительными затратами. Полученные результаты подтверждают перспективность использования нейросетевых методов в кредитном анализе, однако подчёркивают необходимость дальнейших исследований в области интерпретации моделей и оптимизации вычислительных ресурсов.