На правах рекламы:
ISSN 0236-235X (P)
ISSN 2311-2735 (E)

Авторитетность издания

ВАК - К1
RSCI, ядро РИНЦ

Добавить в закладки

Следующий номер на сайте

2
Ожидается:
16 Июня 2024

В Ульяновском государственном техническом университете с целью предотвращения потерь предложена система для поддержки принятия решений в процессе кредитования клиентов банками.

31.08.2016

В связи с увеличением объемов выдачи кредитов банками появились так называемые системы кредитного скоринга – автоматизированные системы, основанные на применении математического аппарата и направленные на минимизацию кредитных рисков при кредитовании клиентов. Основными задачами этих систем являются оценка или прогноз кредитоспособности и платежеспособности клиентов банка на основе анкетных данных, сведений, запрашиваемых из бюро кредитных историй, а также любой другой информации, которую может иметь банк. Однако, как показывает практика, рост задолженностей и невозврата по кредитам, а также конкуренция на рынке кредитных услуг требуют совершенствования существующих методов и алгоритмов прогнозирования.

 Подробное описание дается в статье «Прогнозирование платежеспособности клиентов банка на основе методов машинного обучения и марковских цепей», авторы: Шунина Ю.С., Клячкин В.Н. (Ульяновский государственный технический университет, Ульяновск).