Przewidywanie ryzyka kredytowego

Ocena ryzyka kredytowego odgrywa kluczow- rol- w bran-y finansowej, a modele predykcyjne s- niezb-dne do podejmowania -wiadomych decyzji kredytowych. Niniejszy projekt badawczy zag--bia si- w domen- oceny ryzyka kredytowego, krytycznego aspektu bran-y finansowej, proponuj-c innowacyjne podej-cie wykorzystuj-ce algorytm Feed Forward Neural Network (FNN). G-ówny nacisk po-o-ono na porównanie skuteczno-ci algorytmu FNN z powszechnie stosowanymi maszynami wektorów no-nych (SVM) do przewidywania ryzyka kredytowego. Celem jest ocena skuteczno-ci algorytmu FNN w przewidywaniu niesp-acalno-ci po-yczek, maj-c na celu kompleksowe zrozumienie jego wydajno-ci w porównaniu z SVM. Uzyskane wyniki s- obiecuj-ce, wskazuj-c na wy-sz- dok-adno-- modelu FNN w porównaniu z SVM. Podkre-la to potencjä algorytmu FNN w rewolucjonizowaniu oceny ryzyka kredytowego. Nasze odkrycia podkre-laj- znaczenie wykorzystania sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego, w szczególno-ci sieci neuronowych, w celu zwi-kszenia dok-adno-ci i niezawodno-ci systemów przewidywania ryzyka kredytowego. Imponuj-ca wydajno-- modelu FNN pozycjonuje go jako prze-om w tej dziedzinie, oferuj-c zwi-kszon- dok-adno-- i niezawodno-- w systemach przewidywania ryzyka kredytowego.

A Dra. Kirti Hemant Wanjale obteve o seu doutoramento na Faculdade de Engenharia Informática da SSSTUMS, Sehore MP. Atualmente, trabalha como Professora no Departamento de Engenharia Informática do Instituto de Tecnologia de Pune. Tem 22 anos de experiência. Os seus principais interesses de investigação são Redes de Sensores Sem Fios, Internet das Coisas (IoT).