Оценка кредитоспособности с помощью Big Data |
||
|
МЕНЮ Главная страница Поиск Регистрация на сайте Помощь проекту Архив новостей ТЕМЫ Новости ИИ Голосовой помощник Разработка ИИГородские сумасшедшие ИИ в медицине ИИ проекты Искусственные нейросети Искусственный интеллект Слежка за людьми Угроза ИИ Атаки на ИИ Внедрение ИИИИ теория Компьютерные науки Машинное обуч. (Ошибки) Машинное обучение Машинный перевод Нейронные сети начинающим Психология ИИ Реализация ИИ Реализация нейросетей Создание беспилотных авто Трезво про ИИ Философия ИИ Big data Работа разума и сознаниеМодель мозгаРобототехника, БПЛАТрансгуманизмОбработка текстаТеория эволюцииДополненная реальностьЖелезоКиберугрозыНаучный мирИТ индустрияРазработка ПОТеория информацииМатематикаЦифровая экономика
Генетические алгоритмы Капсульные нейросети Основы нейронных сетей Промпты. Генеративные запросы Распознавание лиц Распознавание образов Распознавание речи Творчество ИИ Техническое зрение Чат-боты Авторизация |
2016-07-28 16:33 Перед выдачей кредита банк, как правило, оценивает кредитоспособность заёмщика и определяет уровень риска невозврата кредита. С появлением новых технологий, банки и МФО могут использовать так много данных о заёмщике насколько это возможно. С появлением технологий анализа и обработки больших данных сделать это становится проще. Так, бюро кредитных историй «Эквифакс» и холдинг Mail.Ru Group разработали систему оценки кредитных рисков для банков с использованием технологий анализа больших данных (Big Data). Модели основаны на методах машинного обучения для выявления надёжных заёмщиков даже среди тех, кто раньше получал отказы в кредитах. Об этом сообщает газета «Коммерсантъ». Если «интеллектуальный анализ данных» подтвердит свою надёжность и эффективность при оценке кредитоспособности таких заёмщиков, то это позволит снизить риски для банка и даже снизить процентные ставки в среднесрочной перспективе.
Телеграм: t.me/ainewsline Источник: finagram.com Комментарии: |
|