диплом XAI Scoring Explainable AI для скоринга и управления кредитными рисками

Актуальность темы

Применение искусственного интеллекта в кредитном скоринге становится все более распространенным, но традиционные методы ИИ часто работают как "черный ящик", что создает серьезные проблемы для финансовых учреждений. Согласно исследованию McKinsey (2024), 78% крупных банков используют модели машинного обучения для кредитного скоринга, однако только 28% из них могут адекватно объяснить принятые решения, что противоречит требованиям регуляторов и снижает доверие клиентов.

Особую актуальность тема приобретает в контексте ужесточения регуляторных требований к прозрачности решений. Европейский Союз в своем законе об искусственном интеллекте (AI Act) и Центральный банк РФ в своих рекомендациях требуют, чтобы решения, принимаемые алгоритмами, были объяснимыми и обоснованными. В то же время, по данным Московской школы управления Сколково, внедрение Explainable AI (XAI) в кредитный скоринг может повысить одобряемость кредитных заявок на 15-20% за счет более точной оценки кредитоспособности заемщиков, что особенно важно в условиях высокой конкуренции на рынке кредитования.

Бесплатная консультация по вашей теме: Telegram: @Diplomit WhatsApp: +7 (987) 915-99-32 | Телефон: +7 (987) 915-99-32, Email: admin@diplom-it.ru| MAX: +7 (987) 915-99-32

Разработка системы Explainable AI для скоринга и управления кредитными рисками представляет собой междисциплинарную задачу, объединяющую методы машинного обучения, объяснимого искусственного интеллекта, финансовую аналитику и соблюдение строгих регуляторных требований. Это делает тему особенно подходящей для ВКР по направлению прикладной информатики, так как позволяет продемонстрировать комплексное применение полученных знаний и навыков в области, имеющей стратегическое значение для финансовой системы. В условиях стремительного внедрения ИИ в кредитование и роста требований к прозрачности решений, создание эффективных решений на основе XAI становится важным направлением исследований для студентов технических специальностей.

Цель и задачи

Цель исследования: разработка системы Explainable AI для кредитного скоринга, обеспечивающая повышение точности прогноза кредитоспособности на 20-25% и объяснимость решений на уровне 90-95% по сравнению с традиционными методами.

Для достижения поставленной цели необходимо решить следующие задачи:

• Провести анализ существующих методов кредитного скоринга и выявить их недостатки
• Исследовать современные методы и алгоритмы Explainable AI (SHAP, LIME, правила решений)
• Определить функциональные и нефункциональные требования к системе XAI для кредитного скоринга для банка "КредитЭкспресс"
• Разработать архитектуру системы XAI и схему интеграции с существующими кредитными системами банка
• Создать методику сбора, обработки и подготовки данных кредитных историй
• Реализовать алгоритмы машинного обучения и методы объяснимости для кредитного скоринга
• Провести обучение и тестирование моделей на реальных данных кредитных историй
• Оценить эффективность системы по критериям: точность прогноза, уровень объяснимости, время обработки заявки
• Разработать рекомендации по внедрению системы в практику банка "КредитЭкспресс"

Объект и предмет исследования

Объект исследования: процессы кредитного скоринга и управления кредитными рисками в коммерческом банке "КредитЭкспресс", включающие оценку кредитоспособности заемщиков и принятие решений о выдаче кредитов.

Предмет исследования: методы и технологии разработки системы Explainable AI для кредитного скоринга и управления кредитными рисками.

Исследование фокусируется на создании системы XAI, которая будет соответствовать специфике работы коммерческого банка "КредитЭкспресс", учитывая особенности обработки кредитных историй, требования к скорости принятия решений (менее 10 секунд на заявку) и необходимость объяснимости решений для клиентов и регуляторов. Особое внимание уделяется решению проблемы баланса между точностью прогноза и объяснимостью решений, что является одной из основных сложностей при разработке систем XAI для кредитного скоринга.

В рамках исследования будет проведен сравнительный анализ различных подходов к объяснимому ИИ (SHAP, LIME, правила решений, интерпретируемые модели) и выбран наиболее подходящий набор методов для реализации системы. Также будет исследована возможность комбинации сложных моделей (например, ансамблей деревьев решений или нейронных сетей) с методами объяснимости для достижения оптимального баланса между точностью и интерпретируемостью. Особое внимание будет уделено вопросам соответствия требованиям регуляторов (ЦБ РФ, ЕС AI Act) и интеграции с существующими кредитными системами, что критически важно для внедрения решений в финансовую сферу.

Примерный план (Содержание) работы

Структура ВКР должна отражать логическую последовательность этапов исследования и разработки системы XAI для кредитного скоринга. Вот примерный план работы по теме "Explainable AI для скоринга и управления кредитными рисками":

Глава 1. Анализ проблемной области и постановка задачи

• 1.1. Современное состояние применения ИИ в кредитном скоринге и его ограничения
• 1.2. Анализ существующих подходов к объяснимому искусственному интеллекту в финансовой сфере
• 1.3. Исследование процессов кредитного скоринга в коммерческом банке "КредитЭкспресс"
• 1.4. Выявление проблем и ограничений текущих систем кредитного скоринга
• 1.5. Постановка задачи и определение критериев оценки эффективности

Глава 2. Результаты работ, выполняемые на этапах анализа, проектирования и разработки

• 2.1. Анализ требований к системе XAI для кредитного скоринга
• 2.2. Исследование и выбор методов и алгоритмов Explainable AI для финансовой аналитики
• 2.3. Проектирование архитектуры системы XAI и схемы интеграции с кредитными системами банка
• 2.4. Разработка методики сбора, обработки и подготовки данных кредитных историй
• 2.5. Создание алгоритмов машинного обучения и методов объяснимости для кредитного скоринга

Глава 3. Описание итоговой реализации и тестирование

• 3.1. Описание реализованной системы XAI для кредитного скоринга
• 3.2. Реализация модулей сбора данных, их обработки и анализа
• 3.3. Интеграция системы XAI с кредитными системами банка "КредитЭкспресс"
• 3.4. Тестирование системы на реальных данных кредитных историй
• 3.5. Анализ результатов тестирования и рекомендации по внедрению

Для более детального понимания структуры и содержания ВКР рекомендуем ознакомиться с Полным руководством по написанию ВКР по ИИ.

Ожидаемые результаты и практическая значимость

Результатом исследования станет система Explainable AI для кредитного скоринга, позволяющая коммерческому банку "КредитЭкспресс":

• Повысить точность прогноза кредитоспособности на 22-24%
• Обеспечить объяснимость решений на уровне 92-94%
• Снизить уровень дефолтов на 18-20%
• Сократить время обработки кредитной заявки до 8 секунд
• Обеспечить соответствие регуляторным требованиям по прозрачности решений

Практическая значимость работы заключается в том, что разработанная система XAI может быть внедрена не только в коммерческий банк "КредитЭкспресс", но и адаптирована для других финансовых учреждений, микрофинансовых организаций и кредитных бюро. Это особенно важно в свете ужесточения регуляторных требований к прозрачности решений ИИ и роста конкуренции на рынке кредитования, что требует постоянного совершенствования систем скоринга.

Результаты исследования могут быть использованы банком "КредитЭкспресс" для повышения качества кредитных решений и снижения уровня дефолтов, а также для создания методических рекомендаций по внедрению решений XAI в процессы кредитного скоринга. Это позволит не только оптимизировать процессы оценки кредитоспособности, но и создать новые источники ценности за счет повышения доверия клиентов и соответствия регуляторным требованиям.

Кроме того, разработанная методика может быть использована в учебном процессе финансовых и технических вузов для подготовки специалистов в области финансовой аналитики и объяснимого искусственного интеллекта, что соответствует требованиям к современным образовательным программам в сфере финансов и информационных технологий.