Прогнозирование кредитоспособности с помощью кредитного скоринга с использованием методов машинного обучения

Исследование кредитоспособности с использованием методов машинного обучения представляет не только академический интерес, но и имеет непосредственное прикладное значение для финансовых учреждений, страховых компаний и других участников рынка. Использование передовых методов машинного обучения предоставляет возможность не только для более точного прогнозирования, но и для более глубокого анализа данных, что, в свою очередь, помогает выявлять ранние признаки финансовых рисков. Современными тенденциями в скоринге является использование цифровых технологий, в том числе искусственного интеллекта, применение машинного обучения, а также автоматизация скоринговых процессов. При этом, широкое распространение получил комплексный подход сочетающий субъективные и статистические подходы к скорингу, а также учёт специфических аспектов факторингового бизнеса. Таким образом, использование методов машинного обучения в кредитном скоринге позволяет значительно повысить точность прогнозирования кредитоспособности заёмщиков. Однако необходимо регулярное обновление моделей и соблюдение баланса между сложностью модели и её интерпретируемостью. Правильный выбор алгоритма и тщательная подготовка данных являются ключевыми факторами успеха в построении эффективной скоринговой системы прогнозирования кредитоспособности заемщиков.

The study of creditworthiness using machine learning methods is not only of academic interest, but also has direct practical significance for financial institutions, insurance companies and other market participants. The use of advanced machine learning techniques provides an opportunity not only for more accurate forecasting, but also for deeper data analysis, which, in turn, helps identify early signs of financial risks. Current trends in scoring include the use of digital technologies, including artificial intelligence, machine learning, and automation of scoring processes. At the same time, an integrated approach combining subjective and statistical approaches to scoring, as well as taking into account specific factors of the factoring business, has become widespread. Thus, the use of machine learning methods in credit scoring can significantly improve the accuracy of predicting borrowers' creditworthiness. However, it is necessary to regularly update models and maintain a balance between the complexity of the model and its interpretability. Choosing the right algorithm and carefully preparing the data are key success factors in building an effective scoring system for predicting borrowers' creditworthiness.