Machine learning support to provide an intelligent credit risk model for banks' real customers
سال انتشار: 1403
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 54
فایل این مقاله در 20 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
JR_IJNAA-15-4_003
تاریخ نمایه سازی: 25 اسفند 1402
چکیده مقاله:
Artificial intelligence plays an important role in the field of personal computers. Right now personal computers are part of our lives, so AI should be used in all everyday tasks. Humans are great thinkers, but machines can be more effective at counting than humans. The machine cannot fully explain different conditions, but it can create a different type of connection between different salient points and features. Either way, there can be many benefits to establishing machine learning computing in our daily lives. Machine learning or machine learning is one of the subsets of artificial intelligence that enables systems to learn and improve automatically without explicit programming, and controlling the credit risk of real bank customers is one of these benefits that can help the monetary and banking system to improve conditions and reduce risk. Therefore, the use of machine learning to create an algorithm to manage credit risks is a topic addressed in this research.
کلیدواژه ها:
نویسندگان
Hojjat Tajik
Department of Accounting, Qeshm Branch, Islamic Azad University, Qeshm, Iran
Ghodratollah Talebnia
Department of Accounting, Science and Research Branch, Islamic Azad University, Tehran, Iran
Hamid Reza Vakilifard
Department of Accounting, Science and Research Branch, Islamic Azad University, Tehran, Iran
Faegh Ahmadi
Department of Accounting and Finance, Qeshm Branch, Islamic Azad University, Qeshm, Iran
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :