Application of AI in Credit Scoring Modeling
Predmetom tejto štúdie je preskúmať schopnosť metód umelej inteligencie presne odhaliť a predpovedať úverové riziká na základe vlastností retailových dlžníkov.
Porovnanie logistickej regresie, rozhodovacieho stromu a náhodného lesa ukázalo, že metódy strojového učenia dokážu predpovedať úverové zlyhania fyzických osôb presnejšie ako logitový model. Okrem toho sa ukázalo, ako sú modely náhodného lesa a rozhodovacieho stromu citlivejšie pri odhaľovaní dlžníkov v stave zlyhania.