Содержание
FCM
Выводы Применение комбинированных моделей кредитного скоринга со сложной внутренней архитектурой, в которой методы и подходы искусственного интеллекта используются вместе с процедурами согласования результатов оценки кредитного риска по ансамблям моделей, позволяет улучшить качество кредитных портфелей банка, формируемых в автоматизированных прикладных программных системах, за счет снижения модельного риска (погрешность, определяемая используемой моделью классификации) при сокращении доли субъективных решений. В то же время не существует универсальных комбинированных моделей, решающих любые задачи оценки кредитного риска. Выбор наиболее эффективных комбинированных моделей во многом зависит от свойств той популяции, для которой они создаются, и представляет собой нетривиальную задачу методического обеспечения кредитного скоринг.