Базовая бизнес-модель банков полагается на финансовое посредничество путем привлечения финансовых средств и кредитования (ипотека, недвижимость, потребительские ссуды и ссуды компаниям). последний является основным источником кредитного риска, состоящего из двух основных моментов, связанных с одобрением ссуды и мошенничеством. в этом посте мы сосредоточимся на утверждении кредита с использованием моделей машинного обучения. Предоставление кредита как розничным, так и корпоративным..

Как я отметил в своем предыдущем сообщении в блоге , мы находимся в условиях ожесточенной войны за счет , в которой финтехи ​​с хорошими ресурсами бросают вызов царству традиционных кредитных рейтингов, развертывая технологии AI / ML и альтернативные данные для создания нового поколения кредитные рейтинги должны быть более точными, всеобъемлющими и справедливыми. В то время как мои предыдущие замечания были сосредоточены на некоторых незаметных рисках, которые следует учитывать при..

Решение проблемы конфиденциальности данных в альтернативной аналитике данных с помощью автономной распределенной архитектуры машинного обучения. «Утверждать, что вас не волнует право на неприкосновенность частной жизни, потому что вам нечего скрывать, - это то же самое, что сказать, что вас не волнует свобода слова, потому что вам нечего сказать». - Эдвард Сноуден Мой путь к машинному обучению (ML) начался 5 лет назад, когда я впервые услышал об алгоритме обучения, вдохновленном..

Как снизить кредитный риск с помощью передовых методов машинного обучения Тенденции цифровизации VALOORES продолжают формировать мир, открывая новые возможности в широком спектре секторов. Искусственный интеллект считается ключевым фактором цифровой трансформации, который может открыть новые источники роста. Последние достижения в области машинного обучения и автоматизации создали совершенно новую бизнес-экосистему. Введение и бизнес-потребности Анализ вероятности дефолта является..

· Этапы для системы/модели кредитного рейтинга: Определение начальных шагов, которые необходимо выполнить при создании нового приложения/системы/модели для ранжирования рисков Credit Score. Шаг 1. Исследование и очистка данных Шаг 2. Преобразование данных Шаг 3. Выбор функций Шаг 4. Подгонка и оценка модели Вышеупомянутые шаги определяют основу нашей системы. Каждый шаг имеет свою степень достоверности. Если мы рассматриваем систему/модель как машину, то эти шаги..