[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"doc-seo-290548-105":3,"detail-sidebar-cat-0-en-105":81,"doc-detail-290548-en":130},{"code":4,"msg":5,"data":6},0,"ok",{"site_id":7,"language":8,"slug":9,"title":10,"keywords":11,"description":12,"schema_data":13,"social_meta":74,"head_meta":76,"extra_data":78,"updated_unix":80},105,"uk","borrower-creditworthiness-assessment-system-using-machine-learning-methods","Система оцінювання кредитоспроможності позичальників методами - Machine Learning","","Мета роботи полягає в розробці системи оцінювання кредитоспроможності позичальників на основі методів машинного навчання з акцентом на підвищення точності прогнозування кредитного ризику, інтерпретованість результатів та відповідність регуляторним вимогам фінансових установ. Завдання включають аналіз підходів, порівняння традиційних і ML моделей (логістична регресія, Random Forest, LightGBM) та побудову практичного скорингового пайплайна з урахуванням ефективності, справедливості й пояснюваності. У роботі обґрунтовано висновки щодо використання ансамблевих методів та можливостей застосування в бізнес-процесах банку.",{"@graph":14,"@context":73},[15,34,56],{"@type":16,"itemListElement":17},"BreadcrumbList",[18,23,27,31],{"item":19,"name":20,"@type":21,"position":22},"https://docshare.wps.com","Home","ListItem",1,{"item":24,"name":25,"@type":21,"position":26},"https://docshare.wps.com/document/","Document",2,{"item":28,"name":29,"@type":21,"position":30},"https://docshare.wps.com/document/research-report/","Research & Report",3,{"item":32,"name":10,"@type":21,"position":33},"https://docshare.wps.com/document/borrower-creditworthiness-assessment-system-using-machine-learning-methods/290548/",4,{"url":32,"name":10,"@type":35,"image":36,"author":41,"headline":10,"publisher":44,"fileFormat":47,"inLanguage":8,"description":12,"dateModified":48,"datePublished":49,"encodingFormat":47,"isAccessibleForFree":50,"interactionStatistic":51},"DigitalDocument",{"url":37,"@type":38,"width":39,"height":40},"https://docshare.wps.com/thumbnails/borrower-creditworthiness-assessment-system-using-machine-learning-methods/290548.png","ImageObject",300,407,{"name":42,"@type":43},"Noah","Person",{"url":19,"name":45,"@type":46},"DocShare","Organization","application/pdf","2026-11-03","2026-09-17",true,{"@type":52,"interactionType":53,"userInteractionCount":55},"InteractionCounter",{"@type":54},"ViewAction",9,{"@type":57,"mainEntity":58},"FAQPage",[59,65,69],{"name":60,"@type":61,"acceptedAnswer":62},"Яка мета кваліфікаційної роботи?","Question",{"text":63,"@type":64},"Розробити систему оцінювання кредитоспроможності позичальників на основі методів машинного навчання для підвищення точності прогнозування кредитного ризику, забезпечення інтерпретованості та дотримання регуляторних вимог фінансових установ.","Answer",{"name":66,"@type":61,"acceptedAnswer":67},"Які моделі порівнюються для оцінювання кредитоспроможності?",{"text":68,"@type":64},"Порівнюються традиційні та ML-моделі: логістична регресія, Random Forest і LightGBM.",{"name":70,"@type":61,"acceptedAnswer":71},"У чому полягає практичний результат і як він використовується у банку?",{"text":72,"@type":64},"Розроблено та оцінено практичний скоринговий пайплайн з урахуванням ефективності, інтерпретованості, справедливості та вимог регуляторів; інтеграція методів пояснюваності й моніторингу забезпечує прозорість і стабільність автоматизованих кредитних рішень.","https://schema.org",{"og:url":32,"og:type":75,"og:title":10,"og:site_name":45,"og:description":12},"article",{"robots":77,"canonical":32},"index,follow",{"doc_id":79,"site_id":7},290548,1791608114,{"code":4,"msg":82,"data":83},"success",[84,88,92,96,101,106,111,115,119,122,126],{"id":22,"doc_module":4,"doc_module_name":25,"category_name":85,"show_sort_weight":86,"slug":87},"Story & Novel",90,"story-novel",{"id":26,"doc_module":4,"doc_module_name":25,"category_name":89,"show_sort_weight":90,"slug":91},"Literature",80,"literature",{"id":33,"doc_module":4,"doc_module_name":25,"category_name":93,"show_sort_weight":94,"slug":95},"Exam",70,"exam",{"id":97,"doc_module":4,"doc_module_name":25,"category_name":98,"show_sort_weight":99,"slug":100},5,"Comic",60,"comic",{"id":102,"doc_module":4,"doc_module_name":25,"category_name":103,"show_sort_weight":104,"slug":105},6,"Technology",50,"technology",{"id":107,"doc_module":4,"doc_module_name":25,"category_name":108,"show_sort_weight":109,"slug":110},7,"Healthcare",40,"healthcare",{"id":112,"doc_module":4,"doc_module_name":25,"category_name":29,"show_sort_weight":113,"slug":114},8,30,"research-report",{"id":55,"doc_module":4,"doc_module_name":25,"category_name":116,"show_sort_weight":117,"slug":118},"Religion & Spirituality",20,"religion-spirituality",{"id":117,"doc_module":4,"doc_module_name":25,"category_name":120,"show_sort_weight":117,"slug":121},"World Cup","world-cup",{"id":123,"doc_module":4,"doc_module_name":25,"category_name":124,"show_sort_weight":123,"slug":125},10,"Lifestyle","lifestyle",{"id":127,"doc_module":4,"doc_module_name":25,"category_name":128,"show_sort_weight":97,"slug":129},19,"General","general",{"code":4,"msg":82,"data":131},{"doc_id":79,"user_id":132,"nickname":42,"user_avatar":133,"doc_module":4,"category_id":112,"category_name":29,"doc_title":10,"doc_description":12,"doc_content":134,"file_id":135,"file_url":136,"file_type":137,"file_size":138,"view_count":55,"is_deleted":4,"is_public":22,"is_downloadable":22,"audit_status":22,"page_count":139,"language":140,"language_code":8,"site_id":7,"html_lang":141,"table_of_contents":142,"faqs":143,"seo_title":144,"seo_description":12,"update_tm":145,"read_time":146,"preview_page_count":4},8796095462418,"https://ap-avatar.wpscdn.com/avatar/80000253c1241d02b47?x-image-process=image/resize,m_fixed,w_180,h_180&k=1778826106357471780","АНОТАЦІЯ  \n«Система оцінювання кредитоспроможності позичальників методами  \nMachine Learning»  \nМета роботи: розробка системи оцінювання кредитоспроможностіпозичальників на основі методів машинного навчання з акцентом на підвищенняточності прогнозування кредитного ризику, інтерпретованість результатів тавідповідність регуляторним вимогам фінансових установ .Завдання роботи: проаналізувати теоретичні та практичні підходи дооцінювання кредитоспроможності позичальників, порівняти традиційні та MLмоделі (логістичну регресію, Random Forest і LightGBM), розробити та оцінитипрактичний скоринговий пайплайн з урахуванням ефективності,інтерпретованості, справедливості та вимог регуляторів, а також обґрунтуватийого впровадження у бізнес-процеси банку .Об'єкт дослідження: процес оцінювання кредитоспроможності позичальників уфінансових установах .Предмет дослідження: методи та алгоритми машинного навчання, щозастосовуються для побудови скорингових моделей оцінювання кредитногоризику .Інформаційна база дослідження: наукові праці вітчизняних та зарубіжнихавторів з проблематики кредитного скорингу і машинного навчання, нормативніта регуляторні документи у сфері банківської діяльності, а також синтетичні таекспериментальні набори даних, сформовані для тестування моделей .За результатами дослідження було сформульовано висновки про те, щовикористання ансамблевих методів машинного навчання, зокрема LightGBM,забезпечує суттєве підвищення дискримінаційної здатності скоринговихмоделей порівняно з традиційними статистичними підходами, а інтеграціяметодів пояснюваності та моніторингу дозволяє забезпечити прозорість істабільність автоматизованих кредитних рішеньОдержані результати можуть бути використані для підвищення ефективностіуправління кредитними ризиками банків, оптимізації кредитної політики, атакож при розробці та впровадженні практичних скорингових систем ізвикористанням методів машинного навчанняКваліфікаційна робота містить 64 сторінки, 3 таблиці, список використанихджерел—42 найменування, 6 додатків .Ключові слова: кредитний скоринг, кредитний ризик, машинне навчання, LightGBM, Random Forest, логістична регресія, інтерпретованість моделей, SHAP.  \nРік виконання кваліфікаційної роботи: 2025-2026  \nРік захисту роботи: 2026  \nANNOTATION  \n“Borrower Creditworthiness Assessment System Using Machine Learning Methods”  \nPurpose of the study: to develop and substantiate a system for assessing borrower creditworthiness based on machine learning methods, with an emphasis on improving credit risk prediction accuracy, result interpretability, and compliance with regulatory requirements of financial institutions.  \nObjectives of the study: to analyze theoretical and practical approaches to assessing borrower creditworthiness; to compare traditional and machine learning models (logistic regression, Random Forest, and LightGBM); to develop and evaluate a practical scoring pipeline taking into account effectiveness, interpretability, fairness, and regulatory requirements; and to justify its integration into a bank’s business processes.  \nObject of the study: the process of assessing borrower creditworthiness in financial institutions.  \nSubject of the study: machine learning methods and algorithms used to build credit risk scoring models.  \nInformation base of the study: scientific works of domestic and international authorson credit scoring and machine learning, regulatory and supervisory documents in the banking sector, as well as synthetic and experimental datasets generated for model testing.  \nThe results of the study led to the conclusion that the use of ensemble machine learning methods, in particular LightGBM, provides a significant improvement in the discriminatory power of scoring models compared to traditional statistical approaches, while the integration of explainability and monitoring methods ensures transparency and stability of automated credit decisions.  \nThe obtained results can be used to enhance the effectiveness of bank credit risk m","cbCairQTbNDTAx1e","https://ap.wps.com/l/cbCairQTbNDTAx1e","pdf",2867261,71,"Ukrainian","en","# ВСТУП\n# РОЗДІЛ 1. ТЕОРЕТИЧНІ ВІДОМОСТІ ЩОДО ОЦІНЮВАННЯ КРЕДИТОСПРОМОЖНОСТІ ПОЗИЧАЛЬНИКІВ\n## 1.1. Критичний аналіз традиційних методів оцінювання кредитоспроможності позичальників\n## 1.2. Огляд існуючих алгоритмів машинного навчання та їх застосування у оцінюванні кредитних ризиків\n# РОЗДІЛ 2. РОЗРОБКА МОДЕЛІ ДЛЯ ОЦІНЮВАННЯ КРЕДИТОСПРОМОЖНОСТІ\n## 2.1. Вибір даних для оцінювання: підбір джерел, збір та підготовка інформації для аналізу\n## 2.2. Розробка архітектури та реалізація моделі\n## 2.3. Оцінка ефективності та аналіз результатів роботи моделі\n# РОЗДІЛ 3. ВПРОВАДЖЕННЯ СИСТЕМИ В РЕАЛЬНИХ УМОВАХ\n## 3.1. Особливості інтеграції моделі в бізнес-процеси фінансових установ\n## 3.2. Ризики та виклики впровадження автоматизованих моделей оцінювання","[{\"question\":\"Яка мета кваліфікаційної роботи?\",\"answer\":\"Розробити систему оцінювання кредитоспроможності позичальників на основі методів машинного навчання для підвищення точності прогнозування кредитного ризику, забезпечення інтерпретованості та дотримання регуляторних вимог фінансових установ.\"},{\"question\":\"Які моделі порівнюються для оцінювання кредитоспроможності?\",\"answer\":\"Порівнюються традиційні та ML-моделі: логістична регресія, Random Forest і LightGBM.\"},{\"question\":\"У чому полягає практичний результат і як він використовується у банку?\",\"answer\":\"Розроблено та оцінено практичний скоринговий пайплайн з урахуванням ефективності, інтерпретованості, справедливості та вимог регуляторів; інтеграція методів пояснюваності й моніторингу забезпечує прозорість і стабільність автоматизованих кредитних рішень.\"}]","Система оцінювання кредитоспроможності позичальників методами - Machine Learning | PDF",1789642030,179]