В данном разделе будет представлено общее описание темы исследования, ее актуальность и значимость. Обоснование выбора данной темы и формулировка цели и задач исследования. Будет приведен краткий обзор текущего состояния проблемы прогнозирования кредитных рисков и существующих подходов к ее решению. Описание структуры работы и ее основных этапов. Подчеркивается необходимость разработки эффективных и точных инструментов для оценки кредитоспособности заемщиков, в частности, с использованием методов машинного обучения.

В данном разделе рассмотрены основные теоретические аспекты прогнозирования кредитных рисков. Будут изучены различные подходы к оценке кредитоспособности заемщиков, включая традиционные методы (скоринговые модели, экспертные оценки) и современные методы (машинное обучение, анализ больших данных). Будут рассмотрены основные понятия и термины, используемые в области кредитного риска, такие как вероятность дефолта, убытки при дефолте, риск-ориентированная цена кредита.

В данном разделе будет представлен обзор основных методов машинного обучения, применимых для прогнозирования кредитных рисков. Будут рассмотрены алгоритмы логистической регрессии, деревьев решений, случайного леса, градиентного бустинга, нейронных сетей и другие. Будут описаны принципы работы каждого алгоритма и их преимущества и недостатки. Проведен сравнительный анализ эффективности различных методов.

В данном разделе будет проведен анализ существующих систем оценки кредитных рисков, используемых в финансовых организациях. Будут рассмотрены как программные продукты, разрабатываемые сторонними компаниями, так и собственные разработки финансовых организаций. Будут оценены функциональные возможности, преимущества и недостатки каждой системы. Определены основные тенденции развития в области систем оценки кредитных рисков.

В данном разделе описан процесс подготовки данных для обучения моделей машинного обучения. Осуществляется очистка данных от пропусков и выбросов, преобразование данных в формат, пригодный для обучения моделей, и разделение данных на обучающую, валидационную и тестовую выборки. Основной акцент ставится на обработку категориальных и числовых данных.

В данном разделе описан процесс разработки и обучения моделей машинного обучения для прогнозирования кредитных рисков. Будут выбраны наиболее подходящие алгоритмы машинного обучения, обучены модели на обучающей выборке и оптимизированы их параметры с использованием валидационной выборки. Детально описан процесс выбора гиперпараметров и методов регуляризации, направленных на предотвращение переобучения.

В данном разделе представлена оценка эффективности разработанных моделей машинного обучения. Будут использованы различные метрики оценки, такие как точность, полнота, специфичность, AUC-ROC, F1-мера, для оценки качества прогнозирования. Будет проведен сравнительный анализ эффективности различных моделей и выбран наиболее подходящая модель для решения поставленной задачи. Определены факторы, влияющие на точность прогнозирования.

В данном разделе описан процесс разработки прототипа системы прогнозирования кредитных рисков. Будет разработана пользовательский интерфейс, позволяющий вводить данные о заемщике и получать прогноз вероятности дефолта. Интеграция разработанной модели машинного обучения в прототип системы. Протестировано удобство и функциональность системы.

В данном разделе будут проанализированы полученные результаты исследования и сделаны выводы об эффективности разработанной системы прогнозирования кредитных рисков. Будут выявлены сильные и слабые стороны разработанной системы. Будут определены перспективы развития и возможные направления дальнейших исследований. Обсуждение ограничений и потенциальных рисков при внедрении системы.

В данном разделе будет представлен перечень использованных источников информации, включая научные статьи, монографии, учебники, нормативные документы и интернет-ресурсы. Список литературы оформлен в соответствии с требованиями ГОСТ. Указание авторов, названия публикации, года издания, места издания и издательства.