Совершенствование кредитного скоринга банка на основе данных о транзакциях

Abstract

Рассмотрены современные тенденции в области кредитного скоринга в банковском секторе. Показаны: роль онлайн-заявок, регулирование оценки кредитоспособности, использование нейросетевых моделей и рекуррентных нейронных сетей в скоринге, а также значимость данных о транзакциях для оптимизации кредитного процесса. Предложены методы анализа данных о транзакциях для оценки потенциальных заемщиков. Наследие рисков и вопросы конфиденциальности данных также рассматриваются в контексте использования информации о транзакциях. The current trends in the field of credit scoring in the banking sector are considered. The role of online applications, regulation of creditworthiness assessment, the use of neural network models and recurrent neural networks in scoring, as well as the importance of transaction data for optimizing the credit process are shown. Methods for analyzing transaction data to evaluate potential borrowers are proposed. Legacy risks and data privacy issues are also considered in the context of the use of transaction information.