МАШИН СУРГАЛТЫН ЗАРИМ АРГААР КРЕДИТ СКОРИНГИЙН ЗАГВАР БОЛОВСРУУЛАХ НЬ: ББСБ-ЫН ЖИШЭЭН ДЭЭР

Abstract

Кредит скорингийн шинжилгээ нь санхүүгийн үйлчилгээ үзүүлэгч байгууллагууд зээлдэгчдэд эрсдэлгүй буюу хамгийн бага эрсдэлтэй зээл олгоход тусалдаг. Энэхүү ажлаар зээл олгох шийдвэр гаргахад эрсдэл багатай байх кредит скорингийн загвар боловсруулахыг зорьсон. Сүүлийн үеийн судалгааны ажлуудын үр дүнгээс харахад машин сургалтын аргууд түүн дотроо холимог сургалтын /ensemble learning/ аргаар боловсруулсан загварууд энэ салбарт тэргүүлэх байр суурь эзэлж байна.. Бид энэхүү судалгааны ажлаараа А банк бус санхүүгийн байгууллагын 1650 зээлдэгчийн ерөнхий мэдээлэл болон зээлийн түүхийнөгөгдлийг ашиглан холимог сургалтын хоёр /XGBoost, Catboost/ алгоритмаар кредит скорингийн загвар боловсруулж, харьцуулах оролдлого хийсэн. Судалгааны ажлын үр дүнгээс харахад XGBoost алгоритм ашиглан боловсруулсан загварын үр дүн алдааны матриц (confusion matrix), нарийвчлал 0.93% (accuracy), percision, recall, f1-score, ROC муруй зэрэг үзүүлэлтүүд хүлээн зөвшөөрөгдөхүйц гарсан. Цаашид энэхүү боловсруулсан загварыг улам сайжруулахын тулд зарим нэмэлт мэдээлэл оруулах хэлбэрээр хувьсагчийн тоог нэмэгдүүлж, турших шаардлагатай.