УДК 004.032.26
ПОИСК ДОПУСТИМЫХ ЗНАЧЕНИЙ ПАРАМЕТРОВ ЗАЯВКИ НА КРЕДИТОВАНИЕ С ПОМОЩЬЮ НЕЙРОННОЙ СЕТИ
Н. И. Цуканова, к.т.н., доцент кафедры ВПМ РГРТУ, Рязань, Россия;
orcid.org/0000-0001-7337-8037, e-mail: Этот адрес электронной почты защищён от спам-ботов. У вас должен быть включен JavaScript для просмотра.
К. Г. Шитова, ведущий инженер по разработке, ПАО Сбербанк, Рязань, Россия;
orcid.org/0000-0002-7809-564X, e-mail: Этот адрес электронной почты защищён от спам-ботов. У вас должен быть включен JavaScript для просмотра.
Рассматриваются вопросы подбора параметров заявки клиента на кредитование с целью перевода заемщика из класса «отказано в кредитовании» в класс «разрешена выдача кредита». Целью работы является повышение качества процедуры оценки кредитоспособности клиента, направленное на увеличение числа заемщиков путем согласования с ними и/или выдачи им рекомендаций по изменению параметров заявки на кредит. Для достижения поставленной цели в работе были решены следующие задачи. Разработана на языке Python глубокая нейронная сеть, решающая задачу бинарной классификации клиентов по их характеристикам на два класса – (допущен, не допущен) к кредитованию. Показано, что недостатком такой процедуры является большой отсев клиентов, которые могли бы получить кредит и принести банку доход, но на других более жестких условиях. Пред-ложены методика и алгоритм поиска значений параметров заявки на кредит, позволяющих допустить клиента к кредитованию.
Ключевые слова: оценка кредитоспособности клиента, заявка на кредит, глубокие нейронные сети, язык Python, библиотека Keras, алгоритм обратного распространения ошибки, сопряженный вектор, функция цели (потерь).