ВУЗ: Не указан
Категория: Не указан
Дисциплина: Не указана
Добавлен: 12.01.2024
Просмотров: 59
Скачиваний: 1
ВНИМАНИЕ! Если данный файл нарушает Ваши авторские права, то обязательно сообщите нам.
Если внимательно изучить нормы действующего законодательства, а также проанализировать судебную практику за последние несколько лет, то можно выявить еще одну проблему, требующую пристального внимания законодателя. Речь идет о банковских комиссиях, взимаемых отдельно от процентов по кредиту. Судам постоянно необходимо четко регламентировать каждый вид комиссий, детально описывая его, а также разъясняя сторонам, почему взимание тех или иных комиссий нарушает законные права и обязанности потребителей финансовых услуг.
Предлагается сочетании система прогнозирования приобретение платежеспособности клиентов спортивные банка, состоящая рассчитанных из двух подсистем: большой подсистемы прогнозирования проведения кредитоспособности клиентов (анкетный находя скоринг) и подсистемы увеличившись прогнозирования изменения большая платежеспособности заемщиков (поведенческий года скоринг). Первая кредита подсистема реализует принадлежащее процедуру моделирования величина и прогнозирования выдачи общий кредита с использованием названной агрегированных классификаторов (АК), системы полученных на основе наблюдается методов машинного удовлетворять обучения, вторая – процедуру категория моделирования и прогнозирования возникающая погашения кредита новых с использованием методов управление машинного обучения. На отчетах рисунке 4 представлена оценивать структурная схема управлять системы прогнозирования полный платежеспособности клиентов году банка.
Рисунок 4 – Структурная схема системы прогнозирования платежеспособности клиентов АО «Россельхозбанк»
Для увеличения точности прогнозирования кредитоспособности клиентов предлагаются агрегированные классификаторы, интегрирующие результаты нескольких моделей по среднему значению, медиане и голосованию. Методом
вследствие полного перебора рисунок осуществляется построение индикаторов всевозможных наборов материального из перечисленных моделей таблице и выбор наилучшего обладает из них.
Оптимизировать модель, однако, можно только лишь по уже проверенным клиентам. Оценивать же кредитоспособность приходится у новых клиентов, и не факт, что полученная оптимальная модель для старых клиентов, будет хороша и для новых. Модель может устареть в связи с меняющейся обстановкой в обществе. Проиллюстрируем данную ситуацию на следующем примере.
Среди методов корректировки параметров моделей можно выделить адаптивные псевдоградиентные методы, которые позволяют находить оптимальные оценки с достаточно быстрой сходимостью в условиях неполного описания исходных данных, а также требуют меньше вычислительных затрат по сравнению с другими методами.
Таким образом, на всех имеющихся данных по заемщикам процедура обновления параметров модели существенно улучшает оценку кредитоспособности. Это объясняется тем, что обновляемая модель всегда находится впереди остальных моделей (базовых классификаторов), так как она постоянно учитывает данные о вновь поступающих клиентах.