Ляпин А.Д.
О ПРОЕКТИРОВАНИИ МОДЕЛИ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ ДЛЯ БАНКОВСКОГО СКОРИНГА *
Аннотация:
статья посвящена разработке современной модели машинного обучения для банковского скоринга, преодолевающей ограничения традиционных систем. Авторы анализируют ключевые проблемы существующих подходов, включая неспособность учитывать нелинейные зависимости и ограниченный набор параметров. Предложено решение на основе ансамбля методов, включающего усовершенствованную логистическую регрессию, градиентный бустинг (XGBoost) и гибридную нейронную сеть. Модель демонстрирует высокую точность (81%) и экономическую эффективность, снижая уровень дефолтов на 18-22% и ускоряя обработку заявок. Особое внимание уделено интерпретируемости решений с использованием SHAP-значений. Результаты показывают значительное преимущество над аналогами, что делает модель перспективной для внедрения в банковской сфере.
Ключевые слова:
банковский скоринг, машинное обучение, нейронные сети, кредитный риск, SHAP-значения, ансамблевые методы
1. Критические аспекты современных скоринговых моделей.Современные банки сталкиваются с серьезными вызовами при оценке кредитоспособности клиентов. Традиционные скоринговые системы, основанные на линейных моделях, демонстрируют растущую неэффективность в условиях быстро меняющейся экономической реальности. Основная проблема заключается в фундаментальном несоответствии между сложностью финансового поведения клиентов и примитивностью используемых математических моделей.Критическим ограничением является неспособность существующих систем учитывать нелинейные взаимосвязи между параметрами. Например, зависимость между доходом и кредитной нагрузкой часто носит сложный пороговый характер, который невозможно адекватно описать линейной функцией:
Номер журнала Вестник науки №6 (87) том 3
Ссылка для цитирования:
Ляпин А.Д. О ПРОЕКТИРОВАНИИ МОДЕЛИ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ ДЛЯ БАНКОВСКОГО СКОРИНГА // Вестник науки №6 (87) том 3. С. 1809 - 1815. 2025 г. ISSN 2712-8849 // Электронный ресурс: https://www.вестник-науки.рф/article/24431 (дата обращения: 22.01.2026 г.)
Вестник науки © 2025. 16+