Научная библиотека СГЮА

Главная

Упрощенный режим

Описание

Шлюз Z39.50

Базы данных

- результаты поиска

Вид поиска

Книги фонда НБ СГЮА

Дипломные работы выпускников СГЮА за последние 5 лет

Авторефераты

Диссертации

Период.издания науч.абонемента

Редкие книги Научной библиотеки СГЮА

Каталог электронных носителей

Труды ученых СГЮА

Саратовский край

Область поиска

в найденном

Формат представления найденных документов:
полный	информационный	краткий

Отсортировать найденные документы по:
автору	заглавию	году издания	типу документа

Поисковый запрос: (<.>K=кредитный скоринг<.>)

Общее количество найденных документов : 45
Показаны документы с 1 по 20

1-20 21-40 41-45

Конева, Е. М.
Инновационные методы расчета кредитного скоринга помогают финансовым учреждениям привлечь новых клиентов [Текст] / Е. М. Конева // Банковское дело. - 2017. - № 9. - С. 62-66 : фот., рис. . - ISSN 2071-4904

УДК

^a336.7

ББК 65.262
Рубрики: Экономика
Кредитно-денежная система
Кл.слова (ненормированные):
Financial Inclusion -- банки -- инновационные методы расчета -- клиенты банков -- компании -- кредитный скоринг -- онлайн-оценки -- привлечение новых клиентов -- психометрический скоринг -- психометрия -- расчеты кредитного скоринга -- финансовое включение -- финансовые учреждения
Аннотация: Доступ к финансовым услугам по разумным ценам - ключевой компонент инициативы компании FICO Financial Inclusion для физических лиц и малого бизнеса. Инновационные аналитические решения разработаны для граждан и компаний, которые не обслуживаются или не в полной мере обслуживаются банками. Это очень нужный инструмент для борьбы с бедностью.

Доп.точки доступа:
FICO, компания
Нет сведений об экземплярах (Источник в БД не найден)

Найти похожие

Галкина, М. А.
Информационные технологии кредитного скоринга [Текст] / М. А. Галкина, Я. Л. Гобарева // Валютное регулирование. Валютный контроль. - 2015. - № 7. - С. 43-49. - Библиогр.: с. 48-49 (9 назв.) . - ISSN 2074-6806

УДК

^a336.7

ББК 65.262
Рубрики: Экономика
Кредитно-денежная система
Кл.слова (ненормированные):
кредитные риски -- кредитный скоринг -- кредитоспособность заемщиков -- разработка скоринговых моделей -- скоринг -- скоринговые информационные системы
Аннотация: В статье рассматривается актуальность разработки и внедрения автоматизированных систем скоринга в банковской деятельности, описываются основные виды скоринга и этапы построения скоринговых моделей. Выявлены основные перспективы в области анализа кредитоспособности потенциального заемщика.

Доп.точки доступа:
Гобарева, Я. Л. (кандидат экономических наук; доцент)
Нет сведений об экземплярах (Источник в БД не найден)

Найти похожие

Волкова, Е. С. (кандидат физико-математических наук ; доцент).
Современные подходы к применению методов интеллектуального анализа данных в задаче кредитного скоринга [Текст] / Е. С. Волкова, В. Б. Гисин, В. И. Соловьев // Финансы и кредит. - 2017. - Т. 23, вып. 34. - С. 2044-2060. - Библиогр.: с. 2060 (47 назв. ) . - ISSN 2071-4688

УДК

^a336.7

ББК 65.262
Рубрики: Экономика--Россия
Кредитно-денежная система
Кл.слова (ненормированные):
байесовские сети -- интеллектуальная обработка данных -- кредитные институты -- кредитный скоринг -- кредитование -- линейная регрессия -- логистическая регрессия -- машинное обучение -- потребительский кредит -- статистические вычисления
Аннотация: Классификация современных методов кредитного скоринга. Описание моделей сравнения эффективности его различных методов.

Доп.точки доступа:
Гисин, В. Б. (кандидат физико-математических наук ; профессор); Соловьев, В. И. (доктор экономических наук ; профессор)
Нет сведений об экземплярах (Источник в БД не найден)

Найти похожие

Данилина, Марианна.
Поднять клиента [Текст] / М. Данилина, М. Толмачев // Банковское обозрение. - 2018. - № 2. - С. 62-63

УДК

^a336.7

ББК 65.262
Рубрики: Экономика
Кредитно-денежная система
Кл.слова (ненормированные):
банковские данные -- банковские клиенты -- большие данные -- искусственный интеллект -- кредитный скоринг -- привлечение клиентов -- российские банки
Аннотация: О больших данных и машинном обучении в банковских процессах.

Доп.точки доступа:
Толмачев, Михаил
Нет сведений об экземплярах (Источник в БД не найден)

Найти похожие

Волкова, Е. С. (кандидат физико-математических наук ; доцент).
Методы теории нечетких множеств в кредитном скоринге [Текст] / Е. С. Волкова, В. Б. Гисин, В. И. Соловьев // Финансы и кредит. - 2017. - Т. 23, вып. 35. - С. 2088-2106 : рис. - Библиогр.: с. 2106 (54 назв. ) . - ISSN 2071-4688

УДК

^a336.7

ББК 65.262
Рубрики: Экономика--Россия
Кредитно-денежная система
Кл.слова (ненормированные):
дескриптивная система -- заемщики -- кредитный скоринг -- машинное обучение -- нечеткая логика -- нечеткие множества -- теория нечетких множеств -- эвристический алгоритм
Аннотация: В ряде случаев риск принятия решений может быть связан с неопределенностью, в основе которой лежат явления, не подчиняющиеся вероятностным закономерностям. Для моделирования неопределенности такого рода используются методы теории нечетких множеств. Они нашли свое применение и в кредитном скоринге. В сочетании с классическими методами они позволяют строить гибкие и эффективные модели. В статье приводится обзор современного состояния исследований, связанных с применением теории нечетких множеств и нечеткой логики в задачах кредитного скоринга.

Доп.точки доступа:
Гисин, В. Б. (кандидат физико-математических наук ; профессор); Соловьев, В. И. (доктор экономических наук ; профессор)
Нет сведений об экземплярах (Источник в БД не найден)

Найти похожие

Эффективный скоринг в период кризиса [Текст] // Банковские технологии. - 2015. - № 7. - С. 16-17

УДК

^a336.7

ББК 65.262
Рубрики: Экономика
Кредитно-денежная система
Кл.слова (ненормированные):
конференции -- кредитные учреждения -- кредитный скоринг -- скоринг
Аннотация: О работе практической конференции, где обсуждались новые приемы и модели, позволяющие уберечь портфель от плохих заемщиков и не потерять хороших, правила эффективного скоринга в период кризиса, новые перспективные источники данных о заемщиках и многое другое.

Доп.точки доступа:
"Кредитный скоринг: новые технологии, передовые модели, кейсы лидеров", практическая конференция
Нет сведений об экземплярах (Источник в БД не найден)

Найти похожие

Использование скоринговых моделей в банках в 5 раз увеличивает количество решений по выдаче кредитов без участия андеррайтера [Текст] // Аналитический банковский журнал. - 2014. - № 2 (215). - С. 22. - Биогр. справка . - ISSN 2076-9504

УДК

^a336.7

ББК 65.262
Рубрики: Экономика
Кредитно-денежная система
Кл.слова (ненормированные):
банки -- кредитные риски -- кредитный скоринг -- кредитование -- скоринг -- скоринговые модели
Аннотация: Кратко о встрече специалистов ведущих российских банков с Наимом Сиддики, одним из наиболее авторитетных экспертов в разработке скоринговых карт, автором книги "Скоринговые карты для оценки кредитных рисков. Разработка и внедрение интеллектуальных методов кредитного скоринга".

Доп.точки доступа:
Сиддики, Н.
Нет сведений об экземплярах (Источник в БД не найден)

Найти похожие

Кащук, Юрий.
Выбор системы кредитного скоринга для розничного банка [Текст] / Юрий Кащук // Банковские технологии. - 2014. - № 1. - С. 62

УДК

^a336.7

ББК 65.262
Рубрики: Экономика
Кредитно-денежная система
Кл.слова (ненормированные):
кредитные учреждения -- кредитный скоринг -- розничные банки -- системы кредитного скоринга
Аннотация: О новом решении компании "ФлексСофт", в основе которой предлагается функционал, позволяющий банку самостоятельно разрабатывать любые стратегии оценки заемщика, который содержит инструментарий, достаточный для организации полностью автоматического принятия решения по заявке.

Доп.точки доступа:
ФлексСофт, компания
Нет сведений об экземплярах (Источник в БД не найден)

Найти похожие

Альфа-Банк и VISA дали старт масштабному мозговому штурму [Текст] // Банковские технологии. - 2014. - № 8. - С. 17

УДК

^a336.7

ББК 65.262
Рубрики: Экономика
Кредитно-денежная система
Кл.слова (ненормированные):
компании -- кредитные учреждения -- кредитный скоринг -- мобильные кошельки -- персональное финансовое планирование -- платежные решения -- программы лояльности -- хакатоны
Аннотация: О презентации 5-ти недельного хакатона финансово-технологических проектов AlfaCamp, который Альфа-Банк запускает в партнерстве с компанией VISA. Хакатоны, задачей которых обычно является совместная работа специалистов из различных технологических областей с целью создания инновационных продуктов или методик, а также решения каких-то специфических проблем, уже достаточно распространены во всем мире.

Доп.точки доступа:
VISA, компания; Альфа-Банк; AlfaCamp, хакатон финансово-технологических проектов
Нет сведений об экземплярах (Источник в БД не найден)

Найти похожие

10.

Галкина, М. А. (студент).
Кредитный скоринг и информационные технологии [Текст] / М. А. Галкина, Я. Л. Гобарева // Финансы. Деньги. Инвестиции. - 2015. - № 1/2 (53-54). - С. 30-34. - Библиогр.: с. 34 (9 назв. ). - На обложке журнала указано: № 1-2 /2014 (53-54) . - ISSN 2222-0917

УДК

^a336.7

^a004.9

ББК 65.262 + 32.973-018.2
Рубрики: Экономика--Россия, 21 в.
   Кредитно-денежная система
   Вычислительная техника
   Прикладные информационные (компьютерные) технологии в целом
Кл.слова (ненормированные):
анализ кредитоспособности -- банки -- банковская деятельность -- заемщики -- информационные технологии -- кредитные риски -- кредитный скоринг -- кредитоспособность заемщиков -- оценка кредитоспособности -- потребительское кредитование -- скоринговые модели -- скоринговые системы
Аннотация: Показана актуальность разработки и внедрения автоматизированных систем скоринга в банковской деятельности. Описаны основные виды кредитного скоринга и этапы построения скоринговых моделей. Выявлены основные перспективы в развитии информационных технологий в области анализа кредитоспособности заемщика.

Доп.точки доступа:
Гобарева, Я. Л. (кандидат экономических наук; доцент)
Нет сведений об экземплярах (Источник в БД не найден)

Найти похожие

11.

Венчурный фонд Life.SREDA инвестирует в скоринговый проект Scorista.ru [Текст] // Аналитический банковский журнал. - 2014. - № 8 (220). - С. 12 . - ISSN 2076-9504

УДК

^a336.7

ББК 65.262
Рубрики: Экономика
Кредитно-денежная система
Кл.слова (ненормированные):
МФО -- венчурные фонды -- инвестиции -- кредитный скоринг -- кредитоспособность -- микрофинансовые организации -- программные продукты -- проекты -- сервисы -- скоринг
Аннотация: Характеристика онлайн-сервиса Scorista. ru для оценки платежеспособности заемщиков для микрофинансовых организаций.

Доп.точки доступа:
Life. SREDA, венчурный фонд
Нет сведений об экземплярах (Источник в БД не найден)

Найти похожие

12.

Павлова, Е. В. (кандидат экономических наук).
Сегментация клиентов розничного банка при моделировании дефолта кредитного требования [Текст] / Е. В. Павлова, В. В. Роскошенко // Финансы и кредит. - 2020. - Т. 26, вып. 11. - С. 2594-2616. - Библиогр.: с. 2616 (21 назв. ) . - ISSN 2071-4688

УДК

^a336.7

ББК 65.262
Рубрики: Экономика, 2017-2018 гг.
Кредитно-денежная система
Кл.слова (ненормированные):
ROC-кривые -- TreeR метод -- величина выданной ссуды -- кредитный продукт -- кредитный скоринг -- кредиты физических лиц -- логистическая регрессия -- метод TreeR -- метрика эффективности классификатора -- моделирование дефолта -- показатели для оценки характеристик классификатора -- розничный банк -- сегментация клиентов -- страны ЕАЭС -- эвристическая сегментация
Аннотация: Сопоставление 33 эвристических методов сегментации клиентов розничного банка показало, что по величине метрики эффективности классификатора (AUROC) оптимальным оказался вариант сегментации по величине выданной ссуды, предложенный авторами. Метод заключается в дискретизации переменной "выданная величина ссуды" методом TreeR. Стоит отметить, что данное разбиение производилось отдельно в рамках каждого кредитного продукта, чтобы было выполнено регуляторное требование о сегментации портфелей ссуд. Для проведения исследования использованы данные по кредитам физическим лицам за 2017 г. из портфеля банка топ-15 по состоянию на 1 октября 2018 г. одной из стран ЕАЭС.

Доп.точки доступа:
Роскошенко, В. В. (аспирант)
Нет сведений об экземплярах (Источник в БД не найден)

Найти похожие

13.

Исмаилов, Исмаил Шапурович (кандидат юридических наук).
Направления внедрения технологии искусственного интеллекта в банковскую деятельность [Текст] : перспективы правового регулирования / Исмаилов Исмаил Шапурович // Банковское право. - 2020. - № 5. - С. 26-32. - Библиогр.: с. 31-32 (9 назв.). - Библиогр. в сносках . - ISSN 1812-3945

УДК

^a347.4/.5

^a336.7

ББК 67.404.2 + 65.262
Рубрики: Право--Россия
   Обязательственное право
   Экономика--Россия
   Кредитно-денежная система
Кл.слова (ненормированные):
аутентификация клиентов -- банки -- банковская деятельность -- банковское дело -- блокчейн -- диалоговый банкинг -- искусственный интеллект -- кредитный скоринг -- машинное обучение -- правовое регулирование -- финансовые технологии -- чат-боты
Аннотация: Исследуются вопросы, связанные с использованием технологии искусственного интеллекта непосредственно при реализации банковских услуг и сопутствующей деятельности кредитной организации, анализируются проблемы правового характера, возникающие при вовлечении искусственного интеллекта в банковскую деятельность.

Нет сведений об экземплярах (Источник в БД не найден)

Найти похожие

14.

Халилова, В. А.
Скоринг для P2P-платформы, оценивающий доходность инвестора [Текст] / В. А. Халилова, М. Х. Давыдов // Банковское дело. - 2022. - № 7 (341). - С. 23-27 : рис. - Библиогр.: с. 27 (15 назв.) . - ISSN 2071-4904

УДК

^a336.7

ББК 65.262
Рубрики: Экономика
Кредитно-денежная система
Кл.слова (ненормированные):
IRR -- P2P-кредитование -- P2P-платформа -- внутренняя норма доходности -- краудфандинг -- кредитный скоринг -- кредитование -- кредиты -- микрокредиты -- процентные ставки -- скоринг прибыли -- скоринговые системы
Аннотация: Развитие рынка Р2Р-кредитования неразрывно связано с проблемой снижения риска кредитора. Традиционные системы кредитного скоринга оценивают вероятность дефолта по кредиту. Менее распространены системы скоринга, предлагающие оценку прибыли для инвестора. В частности, скоринговые системы второго типа ориентируются на прогнозирование ожидаемой доходности инвестиций в P2P-кредиты, измеряемой внутренней нормой доходности (IRR). Такие системы предлагают инвесторам методы интеллектуального анализа данных, которые способны идентифицировать и позволить инвестору выбрать для своего портфеля наиболее выгодные кредиты. Дальнейшим развитием скоринговой системы, прогнозирующей IRR, является предложенная система, в основе которой лежит математическое ожидание уровня доходности.

Доп.точки доступа:
Давыдов, М. Х.
Нет сведений об экземплярах (Источник в БД не найден)

Найти похожие

15.

Бобоназаров, Руслан Чориевич.
Сравнение эффективности процедуры оптимального биннинга с другими способами представления данных в задаче кредитного скоринга [Текст] = Comparison of the Efficiency of the Optimal Binning Procedure with Other Methods of Data Presentation in the Credit Scoring Problem / Р. Ч. Бобоназаров, Д. В. Шкодырев // Защита информации. Инсайд. - 2023. - № 2 (110). - С. 68-75 : ил. - Библиогр.: с. 75 (17 назв.)

УДК

^a004:002

ББК 73
Рубрики: Информатика
Информатизация общества. Информационная политика
Кл.слова (ненормированные):
кредитный скоринг -- кредитование -- машинное обучение -- оптимальный биннинг
Аннотация: Задача кредитного скоринга - одна из ключевых в банковской сфере. Для ее решения с помощью алгоритмов машинного обучения строятся специальные скоринг-карты и модели-классификаторы. В работе проведено практическое исследование эффективности данной процедуры, а именно, недавно разработанного оптимального биннинга. Эффективность при этом оценивалась как на стандартной для кредитного скоринга логистической регрессии, так и на непрозрачных методах.

Доп.точки доступа:
Шкодырев, Дмитрий Владимирович
Нет сведений об экземплярах (Источник в БД не найден)

Найти похожие

16.

Крусс, И. А.
Развитие технологий искусственного интеллекта в банковском секторе [Текст] / И. А. Крусс // Банковское дело. - 2022. - № 9 (343). - С. 62-65 : фот. - Библиогр.: с. 65 (14 назв.) . - ISSN 2071-4904

УДК

^a336.7

ББК 65.262
Рубрики: Экономика
Кредитно-денежная система
Кл.слова (ненормированные):
банковские технологии -- банковский сектор -- искусственный интеллект -- кибербезопасность -- киберконтроль -- кредитный скоринг -- национальные стратегии -- нормативно-правовые акты -- правовые аспекты -- применение искусственного интеллекта -- технологии искусственного интеллекта -- финансовая киберграмотность -- цифровые технологии -- чат-боты
Аннотация: Исследуются правовые аспекты применения технологий искусственного интеллекта в банковском секторе. На сегодняшний день банки активно пользуются системами оценки кредитоспособности клиента, сервисами, позволяющими выявлять мошеннические трансакции. Голосовые интерфейсы и чат-боты помогают кредитным организациям в обслуживании клиентов. Однако в отечественном законодательстве отсутствует комплексное регулирование данной сферы, что и порождает необходимость в правовой идентификации этого института.

Нет сведений об экземплярах (Источник в БД не найден)

Найти похожие

17.

Роскошенко, В. В. (аспирант).
Преодоление несбалансированности классов при моделировании дефолта кредитного требования [Текст] / В. В. Роскошенко // Финансы и кредит. - 2019. - Т. 25, вып. 11. - С. 2534-2561. - Библиогр.: с. 2561 (45 назв. ) . - ISSN 2071-4688

УДК

^a336.7

ББК 65.262
Рубрики: Экономика
Кредитно-денежная система
Кл.слова (ненормированные):
Edited Nearest Neighbours -- Random Over Sampler -- бинарная классификация -- кредитный скоринг -- логистическая регрессия -- моделирование дефолта -- несбалансированность классов -- случайная избыточная выборка -- статистическое моделирование
Аннотация: Показано, что подход EditedNearestNeighbours, будучи довольно сложным с вычислительной точки зрения, оказался оптимальным. В его основе - удаление представителей доминирующего класса, плохо удовлетворяющих своему окружению, которое определяется посредством кластеризации. Среди сочетаний подходов предварительной обработки данных и стэкинга оптимальным оказался вариант с RandomOverSampler. Последний предполагает увеличение доли миноритарного класса случайным образом и является одним из наиболее простых.

Нет сведений об экземплярах (Источник в БД не найден)

Найти похожие

18.

Волков, Станислав.
Банки учат машины [Текст] / С. Волков // Банковское обозрение. - 2018. - № 12. - С. 118-121

УДК

^a336.7

ББК 65.262
Рубрики: Экономика
Кредитно-денежная система
Кл.слова (ненормированные):
банковские технологии -- банковское кредитование -- искусственный интеллект -- кредитный скоринг -- машинное обучение -- технологии искусственного интеллекта
Аннотация: Среди российских банков формируется группа лидеров в области применения искусственного интеллекта и машинного обучения.

Доп.точки доступа:
Банк России
Нет сведений об экземплярах (Источник в БД не найден)

Найти похожие

19.

Тимофеева, Галина Адольфовна (доктор физико-математических наук; профессор; заведующая кафедрой).
Зависимость структуры кредитного портфеля от уровня отсечения в скоринговой модели [Текст] / Г. А. Тимофеева, Я. А. Божалкина // Известия Уральского государственного экономического университета. - 2018. - Т. 19, № 2. - С. 24-35 : 10 рис. - Библиогр.: с. 33 (18 назв.) . - ISSN 2073-1019

УДК

^a336.7

ББК 65.262
Рубрики: Экономика
Кредитно-денежная система
Кл.слова (ненормированные):
Марковские цепи -- доходность -- кредитный портфель -- кредитный рейтинг -- кредитный скоринг -- математические модели -- привлечение новых клиентов -- скоринговые модели отбора клиентов -- управление рисками -- физические лица -- цепи Марковские
Аннотация: Исследование направлено на обоснование математической модели влияния процесса отбора заявок на ожидаемую к концу планируемого периода структуру кредитного портфеля. При прогнозировании риска и доходности кредитного портфеля многие авторы используют математическую модель кредитного портфеля в форме марковской цепи с дискретным временем. В рамках этой модели процесс привлечения новых клиентов, как правило, не рассматривается. Предлагается более полная модель изменения структуры кредитного портфеля в форме марковской цепи с учетом процедуры привлечения клиентов и их отбора на основе кредитного рейтинга.

Доп.точки доступа:
Божалкина, Яна Андреевна (аспирант)
Нет сведений об экземплярах (Источник в БД не найден)

Найти похожие

20.

Петров, Станислав Анатольевич.
Проблемы квалификации хищений при кредитном скоринге [Текст] / С. А. Петров // Законность. - 2019. - № 6. - С. 47-51. - Библиогр.: с. 78-79 (15 назв.) . - ISSN 0869-4486

УДК

^a343.7

ББК 67.408.12
Рубрики: Право
Экономические преступления
Кл.слова (ненормированные):
безналичные денежные средства -- выдача кредитов -- квалификация хищений -- компьютерное мошенничество -- кредитные организации -- кредитный скоринг -- обман -- потребительские кредиты -- скоринговые программы -- сотрудники кредитной организации -- уголовное законодательство -- хищения
Аннотация: Уголовно-правовая оценка хищения имущества кредитных организаций, совершаемых сотрудниками этих организаций при выдаче кредитов с использованием скоринговых программ.

Нет сведений об экземплярах (Источник в БД не найден)

Найти похожие

1-20 21-40 41-45

Тематический навигатор

© Международная Ассоциация пользователей и разработчиков электронных библиотек и новых информационных технологий
(Ассоциация ЭБНИТ)