ӨНДІРУШІЛЕР МЕН ИМПОРТТАУШЫЛАРҒА АРНАЛҒАН МАШИНАЛЫҚ ОҚЫТУҒА НЕГІЗДЕЛГЕН НЕСИЕЛІК БАҒАЛАУ
##plugins.pubIds.doi.readerDisplayName##:
https://doi.org/10.54309/IJICT.2025.23.3.020Кілт сөздер:
интеллектуалды несие жүйесі, несиелік скоринг, машиналық оқыту, арматуралық оқыту, қаржылық инклюзия, болжамды модель, деректерді талдауАңдатпа
Бұл мақалада несиелік қабілеттілікті бағалаудың дәстүрлі әдістерінің тиімсіздігін өтей отырып, тауар өндірушілер мен импорттаушыларды қолдауға арналған" жасанды интеллектке негізделген несиелік скоринг жүйесі " ұсынылған. Дәстүрлі несиелік скоринг көбінесе тәуекелдерді дұрыс емес бағалауға, несие берушілер үшін қаржылық шығындарға және бизнесті қаржыландыруға қол жетімділіктің шектелуіне әкеледі. Ұсынылған шешім қарыз алушылардың мінез-құлқын неғұрлым егжей-тегжейлі және динамикалық талдау үшін балама деректер көздерін пайдалана отырып, "арматуралық оқыту" мен "болжамды модельдеуді" біріктіреді. Ашық деректер жиынын пайдалана отырып, эксперименттік бағалау "орташа квадрат түбір қатесінің 15%-ға төмендеуін", "орташа дәлдіктің 10%-ға артуын" және тұрақты жоғары жіктеу көрсеткіштерін (дәлдік > 80%, толықтығы > 75%, ROC-AUC > 0,85) көрсетеді.дәлдігі бойынша дәстүрлі үлгілерден 15% - ға асып түседі. Жүйенің архитектурасы "деректердің құпиялылығына, біржақтылық пен түсініктілікті барынша азайтуға", шешім қабылдаудағы ашықтықты және қаржылық ережелерді сақтауды қамтамасыз етуге бағытталған. Зерттеу "салалар бойынша жүйелік ауқымдылықтың" әлеуетін көрсетеді және несиелік қабілеттілікті бағалаудың этикалық және адаптивті технологияларын одан әрі дамытуға негіз қалайды.
##plugins.generic.usageStats.downloads##
Жүктеулер
Жарияланды
Дәйексөзді қалай келтіруге болады
Журналдың саны
Бөлім
Лицензия
Авторлық құқық (c) 2025 ХАЛЫҚАPАЛЫҚ АҚПАРАТТЫҚ ЖӘНЕ КОММУНИКАЦИЯЛЫҚ ТЕХНОЛОГИЯЛАР ЖУРНАЛЫ

Бұл жұмыс Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Дүние жүзінде.
https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/deed.en