Яшил иқтисодиёт ва тараққиёт 4-том 6-нөмір (2026)
ПРИМЕНЕНИЕ МЕТОДОВ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ В КРЕДИТНОМ СКОРИНГЕ РОЗНИЧНЫХ ЗАЁМЩИКОВ: ОПЫТ АКБ «КАПИТАЛБАНК» (РЕСПУБЛИКА УЗБЕКИСТАН)
Жанайдарова, Камола
Аңдатпа
Проведен сравнительный анализ методов машинного обучения, применяемыхв системе оценки кредитоспособности физических лиц, на примере АКБ «Капиталбанк». В рамкахисследования протестированы четыре модели: логистическая регрессия, случайный лес, градиентныйбустинг (XGBoost) и нейронная сеть. Обучение моделей осуществлялось на основе данных кредитногопортфеля банка за 2021–2024 гг. Установлено, что ключевыми предикторами дефолта являются долговаянагрузка (DTI), история просроченных платежей и стабильность доходов заемщика. Предложенатрехэтапная модель внедрения ИИ-скоринга, обеспечивающая соответствие требованиям Центральногобанка Республики Узбекистан и международным регуляторным стандартам.
кредитный скоринг, машинное обучение, XGBoost, SHAP-анализ, кредитоспособность физических лиц, банковский сектор, долговая нагрузка (DTI), управление кредитным риском.
Метадеректер дереккөзі: журналдың OAI-PMH архиві · Sindex толық мәтінді сақтамайды, дереккөзге сілтеме береді.