Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

Wyszukujesz frazę "risk graphs" wg kryterium: Temat


Wyświetlanie 1-1 z 1
Tytuł:
Analiza dotycząca możliwości budowy modelu ryzyka kredytowego
Analysis of the possibility of building a credit risk model
Autorzy:
Marcinkowski, Paweł
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/16728936.pdf
Data publikacji:
2023-09-30
Wydawca:
Wydawnictwo Adam Marszałek
Tematy:
kredyt
ryzyko
dane
modele
wykresy
finanse
credit
risk
data
models
graphs
finance
Opis:
FinAi has undertaken a project focused on the development of an innovative credit risk model utilizing alternative data sources, such as data from social media platforms (Facebook, LinkedIn) and mobile phone records. This project was co-financed through the European Regional Development Fund under a funding agreement between FinAi S.A. and the National Centre for Research and Development (NCBiR), headquartered in Warsaw. The initial phase of the project involved the collection of data and their utilization in constructing a network graph of customer relationships. Furthermore, leveraging external data as well as data managed by FinAi, specific indicators were formulated. These indicators were employed under the supervision of experts to train a predictive model that incorporated graph structures. The model thus constructed was to exhibit a higher predictive capability compared to conventional models commonly employed within the industry. The study explored the feasibility of creating a credit risk model based on the acquired data and assessed the quality of data originating from alternative sources. It was demonstrated that alternative data sources were populated for a small fraction of the population, and their quality has proven unsatisfactory. The scale of the dataset proved inadequate for establishing a robust credit risk model or attaining a competitive advantage over the models in use within banking institutions.
FinAi przeprowadziło projekt budowy innowacyjnego modelu ryzyka kredytowego w oparciu o dane alternatywne takie jak dane z portali społecznościowych (Facebook, Linkedin), czy dane z telefonów komórkowych. Projekt ten był współfinansowany ze środków Europejskiego Funduszu Rozwoju Regionalnego w ramach umowy o dofinansowanie zawartej przez FinAi S.A. z Narodowym Centrum Badań i Rozwoju z siedzibą w Warszawie. Pierwszym etap projektu polegał na zebraniu danych i wykorzystaniu ich do budowy grafu powiązań pomiędzy klientami. Dodatkowo, na podstawie danych zewnętrznych i danych zarządzanych przez FinAi, zbudowano flagi mające na celu nauczenie pod ich nadzorem modelu predykcyjnego wykorzystujące struktury grafowe. Zbudowany w taki sposób model miał charakteryzować się większą mocą predykcyjną niż standardowe modele stosowane w branży. Badano możliwości budowy modelu ryzyka kredytowego w oparciu o pozyskane dane oraz jakość danych pochodzących ze źródeł alternatywnych. Wykazano m.in., że alternatywne źródła danych są wypełnione dla niewielkiego odsetka populacji, a ich jakość jest niezadowalająca. Wielkość zbioru okazała się niewystarczająca do budowy wiarygodnego modelu ryzyka kredytowego czy osiągnięcia przewagi w stosunku do modeli funkcjonujących w bankach.
Źródło:
Krakowskie Studia Małopolskie; 2023, 3(39); 168-184
1643-6911
Pojawia się w:
Krakowskie Studia Małopolskie
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
    Wyświetlanie 1-1 z 1

    Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies