Ứng dụng mô hình mạng thần kinh nhân tạo để ước lượng rủi ro tín dụng ở các ngân hàng thương mại Việt Nam
Nhóm Tác giả: PGS.TS. Nguyễn Minh Kiều, ThS. Nguyễn Thị Ngọc Diệp, ThS. Nguyễn Thị Hằng Nga, ThS. Nguyễn Kim Nam
Số trang:
Tr. 19-24
Tên tạp chí:
Ngân hàng
Số phát hành:
Số 11 tháng 6
Kiểu tài liệu:
Tạp chí trong nước
Nơi lưu trữ:
209 Phan Thanh
Mã phân loại:
332.12
Ngôn ngữ:
Tiếng Việt
Từ khóa:
Ứng dụng mô hình mạng thần kinh nhân tạo, ước lượng rủi ro tín dụng, ngân hàng thương mại, Việt Nam
Chủ đề:
Ngân hàng Thương mại
Tóm tắt:
Mô tả một hệ thống đánh giá rủi ro tín dụng sử dụng mô hình mạng thần kinh nhân tạo (ANNs) có giám sát dựa trên các thuật toán học truyền lại. Nghiên cứu với mục đích đào tạo và thực hiện quyết định chấp thuận hoặc từ chối đơn xin cấp tín dụng. Các mạng thần kinh được đào tạo dựa trên bộ dữ liệu từ 1.200 hồ sơ tại các ngân hàng như Vietcombank, Vietinbank, Sacombank, Đông Á, MBbank. Kết quả nghiên cứu cho thấy, mô hình ANNs hỗ trợ đáng kể trong việc ra quyết định cấp tín dụng nhanh chóng trong xử lý các yêu cầu cấp tín dụng. Ngoài ra, ứng dụng của mô hình trong việc đánh giá rủi ro tín dụng cho thấy đạt hiệu quả cao và nhanh chóng.
Tạp chí liên quan
- Phân tích và khuyến nghị hoàn thiện tiêu chuẩn gối cầu TCVN 13594-8:2023 cho cầu đường sắt tốc độ cao có yêu cầu kháng chấn
- Phân tích tai nạn giao thông liên quan đến người đi bộ ở nước ta bằng Python
- Giải pháp giếng cát đóng túi trong xử lý nền đất yếu và khả năng ứng dụng tại Việt Nam
- Nâng cao hiệu quả việc thực hành tay nghề thi công cơ bản và công tác sản xuất kết hợp sinh viên Khoa Công trình - Trường Đại học Công nghệ Giao thông vận tải
- Nỗ lực của nhà thầu hướng đến thành công dự án nhà công nghiệp : phân tích nghiên cứu liên quan





