Abstract
Абстракт. В статье использовались алгоритмы машинного обучения для решения задач кредитного скоринга. Изучены методы анализа, прогнозирования и определения платежеспособности физических лиц. Кроме того, в статье сравнивается и исследуется одна из актуальных проблем банковских систем, а также представлены результаты обработки данных. Результаты исследования, представленные в статье, показали эффективность кредитного скоринга при принятии решений и показали, что их использование позволяет существенно повысить точность прогнозирования кредитоспособности физических лиц и улучшить процесс принятия решений по кредитованию. Результаты исследования, представленные в статье, вносят важный вклад в банковскую отрасль и решают проблемы принятия решений по финансированию физических лиц. Практическое применение результатов поможет улучшить процесс кредитования и снизить риски финансовых организаций. Авторы статьи планируют продолжить исследования в этой области. Ключевые слова: методы, технология, данные, алгоритм, анализ.