MACHINE LEARNING-BASED CREDIT SCORING FOR MANUFACTURERS AND IMPORTERS

Аннотация

В данной статье предлагается “система кредитного скоринга на основе искусственного интеллекта”, предназначенная для поддержки производителей и импортеров товаров, компенсирующая неэффективность традиционных методов оценки кредитоспособности. Традиционный кредитный скоринг часто приводит к неточной оценке рисков, финансовым потерям для кредиторов и ограниченному доступу к финансированию для бизнеса. Предлагаемое решение сочетает в себе “обучение с подкреплением” и “прогнозное моделирование”, используя альтернативные источники данных для более детального и динамичного анализа поведения заемщиков. Экспериментальная оценка с использованием открытых наборов данных демонстрирует “снижение среднеквадратичной ошибки на 15%”, “увеличение средней точности на 10%” и стабильно высокие показатели классификации (точность > 80%, полнота > 75%, ROC-AUC > 0,85), превосходящие традиционные модели по точности на 15%. Архитектура системы ориентирована на “конфиденциальность данных, минимизацию предвзятости и объяснимость”, обеспечение прозрачности процесса принятия решений и соблюдение финансовых правил. Исследование подчеркивает потенциал “масштабируемости системы в различных отраслях” и закладывает основу для дальнейшего развития этичных и адаптивных технологий оценки кредитоспособности.