Применение искусственного интеллекта в оценке кредитных рисков

Маликов , Шохрух, Неъматова, Фарангиз, Омонов , Санжар, Гулмуродова , Динора, Камалов , Шухрат

Муҳандислик ва Иқтисодиёт · 2025-yil

Annotatsiya

В условиях цифровизации финансовой сферы задача точной и прозрачной оценки кредитных рисковстановится приоритетной для банков и регулирующих органов. В данной работе представлена методика прогно-зирования уровня кредитного риска (высокий/низкий) на основе агрегированных макроэкономических и банков-ских данных Республики Узбекистан. Для построения модели использовались алгоритмы машинного обучения— в частности, логистическая регрессия и градиентный бустинг. Особое внимание уделено интерпретируемостирезультатов с помощью Explainable AI, в частности, проведён SHAP-анализ для определения вклада ключевыхпризнаков. Разработанная модель демонстрирует высокие показатели классификации и может использоватьсякак инструмент предварительного анализа и мониторинга рисков на системном уровне. Она также может служитьосновой для поддержки управленческих решений в сфере макропруденциального регулирования

Maqola ma’lumotlari
MualliflarМаликов , Шохрух, Неъматова, Фарангиз, Омонов , Санжар, Гулмуродова , Динора, Камалов , Шухрат
JurnalМуҳандислик ва Иқтисодиёт
Nashr sanasi2025-06-01
Jild3
Son6
TilRus

Kalit so‘zlar

искусственный интеллект, кредитный риск, SHAP-анализ, банковская система, агрегированные данные, логистическая регрессия, градиентный бустинг, ROC-AUC, интерпретируемость модели, Узбекистан

Ilmiy soha

Муҳандислик ва Иқтисодиёт jurnalidan boshqa maqolalar

Муҳандислик ва Иқтисодиёт — barcha maqolalar