ЗАСТОСУВАННЯ ГЛИБИННОГО НАВЧАННЯ ДЛЯ ПРОГНОЗУВАННЯ КРЕДИТНИХ РИЗИКІВ У БАНКІВСЬКІЙ СФЕРІ

Анотація

У статті розглянуто застосування методів глибинного навчання для прогнозування кредитних ризиків у банківській сфері. Управління кредитними ризиками є одним із ключових завдань фінансових установ, оскільки ефективне оцінювання кредитоспроможності позичальників дозволяє мінімізувати фінансові втрати та покращити стабільність банківської системи. Традиційні методи оцінки ризиків, такі як логістична регресія, дискримінантний аналіз та скорингові моделі, мають низку обмежень, включаючи обмежену здатність обробляти великі обсяги різнорідних даних та складність виявлення нелінійних взаємозв’язків між фінансовими змінними.

Глибинне навчання відкриває нові можливості для підвищення точності прогнозування ризиків завдяки використанню багаторівневих нейронних мереж, що здатні автоматично витягувати суттєві особливості з вхідних даних. У статті проведено аналіз сучасних підходів до використання штучних нейронних мереж у фінансовому секторі, зокрема згорткових (CNN), рекурентних (RNN) та трансформерних моделей. Продемонстровано переваги глибинного навчання у порівнянні з традиційними статистичними методами, включаючи можливість аналізу неструктурованих даних (наприклад, текстових коментарів, транзакційної активності та поведінкових характеристик позичальників).

Результати дослідження показують, що використання нейронних мереж дозволяє банкам підвищити точність оцінки кредитних ризиків на 10–20% у порівнянні з традиційними моделями. Окрім цього, застосування глибинного навчання сприяє зменшенню рівня дефолтів, автоматизації кредитного скорингу та більш ефективному розподілу фінансових ресурсів. Водночас, стаття розглядає виклики впровадження таких технологій у банківську сферу, включаючи питання пояснюваності моделей, необхідність дотримання нормативних вимог (GDPR, PCI DSS) та високу обчислювальну складність алгоритмів.

На основі проведеного аналізу обґрунтовано доцільність інтеграції глибинного навчання в управління кредитними ризиками, запропоновано рекомендації щодо оптимального використання технологій штучного інтелекту в банківській практиці. Отримані результати можуть бути використані для вдосконалення існуючих систем кредитного скорингу, а також слугувати основою для подальших досліджень у сфері автоматизації фінансових процесів та впровадження інноваційних фінансових технологій.