Використання нечіткої логіки як альтернативи класичним підходам в системі автоматизованого прийняття рішень кредитних організацій

Анотація

В Україні банки та фінансові компанії активно переходять на цифрові технології, що дає шанс впровадити нові способи ухвалення рішень. Це може зробити кредитування більш прибутковим, не втрачаючи контроль над ризиками. Автоматизовані системи стали важливою частиною кредитної діяльності, допомагаючи фінансовим організаціям обробляти значний обсяг кредитних заявок майже без участі людей за лічені секунди. Але звичайні математичні моделі не завжди підходять, оскільки їм важко врахувати всі нюанси кредитування та непередбачуваність фінансового ринку. Дана робота присвячена застосуванню нечіткої логіки для оцінювання кредитоспроможності на прикладі мікрофінансової організації. Нечітка логіка – це дієвий спосіб зробити автоматизовані рішення точнішими та кращими, коли не вистачає інформації або є невизначеність. Дослідження показують, що системи на основі нечіткої логіки мають певні плюси у порівнянні зі звичайними методами, особливо коли потрібно враховувати якісні фактори та працювати з мовними змінними. Головна перевага нечіткої логіки в автоматизованій оцінці кредитів – це можливість перетворити невизначеність та думки експертів на зрозумілі правила, що робить модель більш стійкою до неточностей, браку даних та прихованої інформації, порівняно з класичними статистичними підходами, які більш вимогливі до даних та менш гнучкі у сумнівних ситуаціях. Релевантність цього дослідження додатково підсилюється регуляторними викликами, з якими стикаються українські фінансові установи останніми роками. Впровадження стандартів IFRS 9 та поетапне наближення до вимог Basel III створюють потребу у більш складних моделях оцінки очікуваних кредитних збитків (ECL) та підвищують вимоги до пояснюваності алгоритмічних рішень у кредитуванні. Національний банк України посилює контроль за якістю ризик-моделей, що використовуються у фінансовому секторі для розрахунку резервів та прийняття кредитних рішень. Зазначені фактори підкреслюють важливість розробки методів, які поєднують статистичну точність з регуляторною прозорістю.