Нечітка система аналізу даних для кредитного скорингу фізичних осіб

Abstract

У дипломній роботі наводиться аналіз стану проблеми прийняття рішень у галузі кредитного скорингу. Розглянуті основні методи реалізації кредитного скорингу, обґрунтовано доцільність створення гібридної нечіткої системи, запропоновано критерій прозорості нечіткої продукційної системи і визначені його складові. Визначено, що найвищу точність забезпечує забезпечує нечітка система на основі логічного виведення Сугено, а найкращу прозорість - система на основі нечіткого логічного виведення Мамдані. Розроблено гібридні еволюційно-нейро-нечіткі технології кредитного скорингу для обох моделей нечіткого виведення. Розроблено програмне забезпечення, яке дозволяє користувачеві робити вибір на користь точності або прозорості результатів скорингу. Здійснено тестування реалізованого програмного продукту, яке показало його переваги щодо існуючих, за критеріями точності та прозорості отриманих результатів. Розроблений програмний засіб призначений для використання кредитними установи для визначення рівню ризику видачі кредиту.

В дипломной работе приводится анализ проблемы принятия решений в области кредитного скоринга. Рассмотрены основные методы реализации кредитного скоринга, обоснована целесообразность создания гибридной нечеткой системы, предложен критерий прозрачности нечеткой продукционной системы и определены его составляющие. Определено, что наивысшую точность обеспечивает нечеткая система на основе логического вывода Сугено, а наилучшую прозрачность - система на основе нечеткого логического вывода Мамдани. Разработаны гибридные эволюционно-нейро-нечеткие технологии кредитного скоринга для обеих моделей нечеткого вывода. Разработано программное обеспечение, позволяющее пользователю делать выбор в пользу точности или прозрачности результатов скоринга. Осуществлено тестирование реализованного программного продукта, которое показало его преимущества относительно существующих по критериям точности и прозрачности полученных результатов. Разработанный программный продукт предназначен для использования кредитными учреждения для определения уровня риска выдачи кредита.

In the diploma thesis, the analysis of the decision-making problem in the field of credit scoring is given. The main methods for implementing credit scoring are considered, the expediency of creating a hybrid fuzzy system is justified, the transparency criteria for the fuzzy inference system are proposed and its components are determined. It is determined that the highest accuracy is ensured by the fuzzy system based on Sugeno logical inference, and the best transparency is ensured by the system based on Mamdani fuzzy logic inference. Hybrid evolutionary-neural-fuzzy credit scoring technologies have been developed for both models of fuzzy inference. A software that allows the user to make a choice in favor of the accuracy or transparency of scoring results has been developed. The implemented software was tested and shown its advantages in relation to the results obtained by the criteria of accuracy and transparency The developed software product is intended for use by credit institutions to determine the level of risk of issuing a loan.