Izvestiya of Saratov University.
Economics. Management. Law
ISSN 1994-2540 (Print)
ISSN 2542-1956 (Online)

машинное обучение

Оценка метрик качества алгоритмов бинарной классификации при варьировании баланса классов и типов пропусков в данных для различных реализаций алгоритма градиентного бустинга.

Введение. В настоящее время использование алгоритмов машинного обучения и искусственного интеллекта в банковской и финансовой сфере становится все более распространенным. Теоретический анализ. Регуляторы в лице центральных банков стремятся описать правила использования этих алгоритмов, но все нюансы работы с данными предусмотреть не представляется возможным. Каждая задача имеет уникальные особенности, выходящие за рамки общих предписаний. В частности, работа с малыми выборками при выраженном дисбалансе классов, например, низкодефолтные портфели заёмщиков.

Methods for diagnostics and forecasting SMEs creditworthiness using artificial intelligence

Introduction. The impact of multidirectional external macroeconomic and regional factors of the economic environment in conditions of uncertainty and increased risks causes significant difficulties in diagnosing, assessing and forecasting the creditworthiness of financial and credit support recipients and borrowers (micro, small and medium-sized enterprises) in the Russian Federation. Theoretical analysis.

Диагностика и прогнозирование кредитоспособности субъектов МСП с применением искусственного интеллекта

Воздействие разнонаправленных внешних макроэкономических и региональных факторов экономической бизнес-среды в условиях неопределенности и повышенных рисков обуславливает значительные сложности диагностики, оценки и прогнозирования кредитоспособности получателей финансово-кредитной поддержки и заёмщиков - субъектов малого и среднего предпринимательства в Российской Федерации. Теоретический анализ.

Artificial intelligence technologies: Classification, limitations, prospects and threats

Introduction. Solving the problems of increasing labor productivity, creating transparency of key business processes, and creating new production facilities require not only new production technologies, but the organization of information processes, such as collection, storage, processing, analysis, and issuing responses to requests for information accompanying production processes. One of the most promising tools for solving these problems is AI technologies. Theoretical analysis.