Аннотация
В данной статье предлагается “система кредитного скоринга на основе искусственного интеллекта”, предназначенная для поддержки производителей и импортеров товаров, компенсирующая неэффективность традиционных методов оценки кредитоспособности. Традиционный кредитный скоринг часто приводит к неточной оценке рисков, финансовым потерям для кредиторов и ограниченному доступу к финансированию для бизнеса. Предлагаемое решение сочетает в себе “обучение с подкреплением” и “прогнозное моделирование”, используя альтернативные источники данных для более детального и динамичного анализа поведения заемщиков. Экспериментальная оценка с использованием открытых наборов данных демонстрирует “снижение среднеквадратичной ошибки на 15 %”, “увеличение средней точности на 10 %” и стабильно высокие показатели классификации (точность > 80 %, полнота > 75 %, ROC-AUC > 0,85), превосходящие традицион-ные модели по точности на 15 %. Архитектура системы ориентирована на “кон-фиденциальность данных, минимизацию предвзятости и объяснимость”, обе-спечение прозрачности процесса принятия решений и соблюдение финансовых правил. Исследование подчеркивает потенциал “масштабируемости системы в различных отраслях” и закладывает основу для дальнейшего развития этичных и адаптивных технологий оценки кредитоспособности.