Применение ML для оценки кредитного риска клиентов в финтех-системе

ВКР: Применение ML для оценки кредитного риска клиентов в финтех-системе

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

Актуальность темы

Современные финтех-системы сталкиваются с растущей сложностью оценки кредитного риска клиентов. По данным исследования Gartner, в 2024 году 85% финансовых учреждений используют машинное обучение для оценки кредитного риска, при этом 70% сталкиваются с проблемами точности прогнозов и адаптации к изменениям рынка. Согласно отчету McKinsey, средние потери из-за ошибок в оценке кредитного риска составляют $2.5 млн в год для средней финтех-компании.

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

Традиционные методы оценки кредитного риска, основанные на статических моделях и экспертных оценках, не справляются с динамическими изменениями рынка и сложностью современных финансовых данных. Согласно исследованию IDC, компании, внедряющие современные ML-модели для оценки кредитного риска, сокращают процент просроченных кредитов на 35% и повышают точность прогнозирования на 45%. В условиях роста цифровых финансовых услуг и увеличения количества клиентов, применение машинного обучения для оценки кредитного риска становится критически важным для повышения прибыльности финансовых организаций. Для более глубокого понимания процесса написания ВКР по информационным системам и технологиям вы можете ознакомиться с полным руководством по написанию ВКР Информационные системы и технологии.

Цель и задачи

Целью исследования является разработка системы применения ML для оценки кредитного риска клиентов в финтех-системе, способной сократить процент просроченных кредитов на 35% и повысить точность прогнозирования на 45%. Для достижения поставленной цели необходимо решить следующие задачи: - Провести анализ существующих методов оценки кредитного риска и выявить их недостатки - Исследовать современные алгоритмы машинного обучения, наиболее подходящие для оценки кредитного риска - Собрать и подготовить набор данных для обучения моделей - Разработать архитектуру системы оценки кредитного риска - Реализовать модель машинного обучения для оценки кредитного риска - Провести тестирование системы на реальных данных финтех-системы - Оценить эффективность работы системы по ключевым метрикам Для заказа профессиональной помощи в написании ВКР по этой теме перейдите на страницу Заказать ВКР по Информационные системы и технологии. Также вы можете ознакомиться с готовыми работами по Информационные системы и технологии в нашем разделе.

Объект и предмет исследования

Объектом исследования выступают финтех-системы, используемые для предоставления кредитных услуг. Предметом исследования являются методы и технологии применения машинного обучения для оценки кредитного риска клиентов. Исследование фокусируется на создании системы, которая будет анализировать данные клиентов (финансовые показатели, история платежей, поведение в системе), выявлять паттерны риска и прогнозировать вероятность дефолта. Особое внимание уделяется адаптации алгоритмов к специфике различных типов кредитных продуктов (потребительские кредиты, микрокредиты, кредитные карты) и обеспечению минимального количества ложных срабатываний. Важно отметить, что система должна соответствовать требованиям регуляторных стандартов (ФЗ-115, GDPR) и обеспечивать прозрачность принятия решений, что делает ее пригодной для внедрения в организации любого масштаба. Наши эксперты готовы помочь вам с выбором оптимальной архитектуры для вашей специфической ситуации — закажите консультацию прямо сейчас.

Примерный план (Содержание) работы

Структура ВКР включает следующие разделы: **Глава 1. Анализ проблемной области и постановка задачи** - 1.1. Современные методы оценки кредитного риска и их недостатки - 1.2. Анализ типичных проблем, возникающих при оценке кредитного риска в финтех-системах - 1.3. Обзор существующих решений для оценки кредитного риска с использованием машинного обучения - 1.4. Требования к системе в соответствии с регуляторными стандартами - 1.5. Постановка задачи и определение критериев оценки эффективности **Глава 2. Проектирование и разработка системы** - 2.1. Анализ требований к функционалу и архитектуре системы - 2.2. Выбор методов и алгоритмов машинного обучения для оценки кредитного риска - 2.3. Проектирование архитектуры системы с учетом масштабируемости - 2.4. Разработка модулей сбора данных, предобработки и анализа - 2.5. Создание алгоритмов оценки кредитного риска и интерпретации результатов **Глава 3. Тестирование и внедрение** - 3.1. Тестирование системы на симулированных данных финтех-системы - 3.2. Оценка точности и скорости оценки кредитного риска - 3.3. Анализ ложных срабатываний и методы их минимизации - 3.4. Рекомендации по внедрению системы в реальных условиях Для получения готового плана работы по вашей теме обратитесь к нашим специалистам — заказать ВКР можно всего за несколько минут.

Ожидаемые результаты и практическая значимость

Разработанная система применения ML для оценки кредитного риска клиентов в финтех-системе позволит: - Сократить процент просроченных кредитов на 35% за счет точного прогнозирования дефолта - Повысить точность оценки кредитного риска на 45% за счет использования современных алгоритмов машинного обучения - Автоматизировать 95% процессов оценки кредитного риска, что снизит нагрузку на кредитных экспертов - Обеспечить соответствие требованиям регуляторных стандартов и прозрачность принятия решений - Снизить финансовые потери от неправильного кредитования на 40% за счет оптимального распределения рисков Практическая значимость работы заключается в создании готового решения, которое может быть внедрено в финтех-компании любого размера. Система будет интегрироваться с существующими инфраструктурными компонентами и не требовать значительных изменений в IT-ландшафте компании. Это особенно важно для малого и среднего бизнеса, который часто не имеет ресурсов для разработки собственных систем оценки кредитного риска.

Пример введения ВКР

В условиях цифровой трансформации современных финансовых учреждений оценка кредитного риска клиентов становится критически важной для обеспечения прибыльности и устойчивости бизнеса. По данным исследования McKinsey (2024), средняя точность традиционных моделей оценки кредитного риска составляет всего 65-70%, что приводит к значительным финансовым потерям от просроченных кредитов. В то же время, финтех-компании, внедряющие современные методы машинного обучения, демонстрируют точность прогнозирования до 85-90%, что позволяет значительно сократить риски и повысить прибыльность. Целью настоящей выпускной квалификационной работы является разработка системы применения ML для оценки кредитного риска клиентов в финтех-системе, способной обеспечить точное прогнозирование дефолта и оптимальное распределение кредитных ресурсов. Для достижения поставленной цели решаются следующие задачи: анализ существующих решений в области оценки кредитного риска, исследование современных методов машинного обучения, проектирование архитектуры системы, реализация модулей обработки данных и оценки риска, а также тестирование и оценка эффективности внедрения. Объектом исследования выступают финтех-системы, используемые для предоставления кредитных услуг, предметом — методы и технологии применения машинного обучения для оценки кредитного риска клиентов. В работе используются методы анализа научной литературы, методы проектирования информационных систем, методы машинного обучения и методы оценки эффективности внедренных решений. Научная новизна исследования заключается в предложении архитектуры системы, адаптированной под специфику финтех-систем с учетом особенностей различных типов кредитных продуктов и требований регуляторов. Практическая значимость работы состоит в создании готового к внедрению решения, которое позволит значительно повысить точность оценки кредитного риска и снизить финансовые потери финансовых организаций.

Заключение ВКР Применение ML для оценки кредитного риска клиентов в финтех-системе

В ходе выполнения выпускной квалификационной работы была разработана и протестирована система применения ML для оценки кредитного риска клиентов в финтех-системе. Проведенный анализ существующих решений позволил выявить ключевые недостатки традиционных методов оценки и сформулировать требования к новой системе, учитывающей специфику работы в условиях современных финтех-систем. Разработанная система включает модули сбора данных, предобработки, анализа и прогнозирования, реализованные с использованием современных методов машинного обучения. При реализации были учтены требования к точности прогнозирования, скорости обработки данных и минимизации ложных срабатываний. Тестирование системы на симулированных данных финтех-системы показало, что внедрение разработанного решения позволяет сократить процент просроченных кредитов на 38%, повысить точность оценки кредитного риска на 48% и снизить финансовые потери от неправильного кредитования на 43%. Практическая значимость работы подтверждается готовностью системы к внедрению в реальных условиях финтех-систем. Полученные результаты могут быть использованы финтех-компаниями для повышения точности оценки кредитного риска, а также служат основой для дальнейших исследований в области применения машинного обучения в финансовой сфере.

Требования к списку источников

Список использованных источников в ВКР должен соответствовать ГОСТ 7.1-2003 и включать не менее 40 источников, из которых 25% должны быть опубликованы за последние 2 года. Источники следует разделить на категории: нормативные документы, научная литература по машинному обучению, работы по финансовому анализу, исследования по кредитному риску. Примеры корректного оформления источников: - ГОСТ Р 50.1.007-2021. Информационная технология. Системы управления сетью. Требования к системам мониторинга. — М.: Стандартинформ, 2021. — 25 с. - ФЗ-115 "О противодействии легализации (отмыванию) доходов, полученных преступным путем, и финансированию терроризма". — Принят Государственной Думой 6 августа 2001 г., с изменениями 2023 г. - Петров, А.В. Методы машинного обучения в оценке кредитного риска / А.В. Петров, И.С. Сидоров // Финансовые технологии. — 2024. — № 3. — С. 45-58. - Goodfellow, I., Bengio, Y., Courville, A. Deep Learning. — MIT Press, 2023. — 775 p. Особое внимание следует уделить источникам по современным методам машинного обучения в финансовой сфере, исследованиям в области кредитного риска и работам по внедрению систем оценки риска в финтех-системах. Все источники должны быть непосредственно связаны с темой исследования и использованы в тексте работы для подтверждения аргументов и выводов.