The object of research, development or design (in Russian) : Объектом исследования является интеллектуальная система кредитования производителя/импортера товара

The object of research, development or design (in Kazakh) : Зерттеу объектісі тауар өндірушісі/импорттаушысы үшін интеллектуалды несие жүйесі болып табылады

Aim of work (in Russian) : Цель проекта — создать интеллектуальную систему, основанную на скоринговой модели. Скоринговая модель, позволит быстро принимать решения по кредитованию клиентов на основе big data и методов искусственного интеллекта.

Aim of work (in Kazakh) : Жобаның мақсаты – баллдық модельге негізделген интеллектуалды жүйені құру. Скоринг үлгісі үлкен деректер мен жасанды интеллект әдістеріне негізделген клиенттерді несиелендіру бойынша жылдам шешім қабылдауға мүмкіндік береді.

Методы исследования (на русском) : Исследованы алгоритмы извлечения и структурирования знаний, отражающих кредитное поведение клиентов банка. Исследованы методы построения модели знаний и интеллектуальной поддержки принятия решений о возможности выдачи кредита на основе оценки кредитоспособности с ситуационным управлением системой оценки рисков. Методы строятся на основе линейных и нелинейных методов классификации (линейные модели - логистическая регрессия, стохастический градиентный спуск, и нелинейные - нейронные сети, k-ближайшие соседи (kNN), дерево решений (decision tree), случайный лес (random tree), наивный Байесовский классификатор (Naïve Bayes).

Методы исследования (на казахском) : Банк клиенттерінің несиелік мінез-құлқын көрсететін білімді алу және құрылымдау алгоритмдері зерттелді. Тәуекелдерді бағалау жүйесін ситуациялық басқарумен несие қабілеттілігін бағалау негізінде несие беру мүмкіндігі туралы шешім қабылдау үшін білім моделін және зияткерлік қолдауды құру әдістері зерттелді. Әдістер сызықтық және сызықты емес жіктеу әдістеріне негізделген (сызықты модельдер – логистикалық регрессия, стохастикалық градиенттік түсіру және сызықты емес – нейрондық желілер, k-ең жақын көршілер (kNN), шешім ағашы, кездейсоқ орман, аңғал Байес классификаторы (Naïve Bayes).

Obtained results and novelty (in Russian) : Разработано техническое задание на интеллектуальную систему кредитования производителя/импортера товара. Определены требования к разрабатываемой системе. Определены область знаний эксперта, функции системы и, как следствие, уровень необходимых знаний. Сформулированы понятия, определяющие выбор характерной схемы представления знаний эксперта о предметной области.

Obtained results and novelty (in Kazakh) : Тауар өндірушісі/импорттаушысы үшін интеллектуалды несие жүйесінің техникалық ерекшелігі әзірленді. Әзірленіп жатқан жүйеге қойылатын талаптар анықталады. Сарапшының сараптама саласы, жүйенің функциялары және соның салдарынан қажетті білім деңгейі анықталды. Пәндік сала туралы сарапшының білімін көрсетудің сипатты схемасын таңдауды анықтайтын ұғымдар тұжырымдалған.

The main constructive and technical economic indicators (in Russian) : 1. Автоматизация процессов оценки кредитоспособности заемщиков и принятия решений о выдаче кредитов. 2. Интеграция с различными базами данных и системами для получения информации о заемщиках и товаропоставщиках. 3. Анализ кредитоспособности заемщиков на основе больших данных и алгоритмов машинного обучения. 4. Оценка кредитного риска и определение степени вероятности невозврата кредита. 5. Электронное хранение и обработка документов, связанных с кредитованием. 6. Применение современных методов аутентификации и защиты информации для предотвращения мошенничества. 7. Мониторинг и анализ портфеля кредитов, включая выявление изменений в финансовом состоянии заемщиков. 8. Анализ эффективности кредитования и определение оптимальных стратегий выдачи кредитов. 9. Связь с финансовыми институтами, банками и другими участниками рынка для обеспечения доступа к кредитным ресурсам и их управления.

The main constructive and technical economic indicators (in Kazakh) : 1. Несие алушылардың несиелік қабілетін бағалау және несие беру бойынша шешім қабылдау процестерін автоматтандыру. 2. Несие алушылар мен жеткізушілер туралы ақпарат алу үшін әртүрлі мәліметтер базаларымен және жүйелермен интеграция. 3. Үлкен деректер мен машиналық оқыту алгоритмдері негізінде несие алушылардың несиелік қабілетін талдау. 4. Несиелік тәуекелді бағалау және несиенің қайтарылмау ықтималдығының дәрежесін анықтау. 5. Несие беруге байланысты құжаттарды электронды түрде сақтау және өңдеу. 6. Алаяқтықтың алдын алу үшін аутентификацияның және ақпараттық қауіпсіздіктің заманауи әдістерін қолдану. 7. Несие портфелінің мониторингі және талдауы, оның ішінде қарыз алушылардың қаржылық жағдайындағы өзгерістерді анықтау. 8. Несие беру тиімділігін талдау және несие берудің оңтайлы стратегияларын анықтау. 9. Несие ресурстарына қолжетімділікті қамтамасыз ету және оларды басқару үшін қаржы институттарымен, банктермен және нарықтың басқа қатысушыларымен байланыс.

Level of implementation (in Russian) : За 2023 год внедрение не предусмотрено

Level of implementation (in Kazakh) : Іске асыру 2023 жылға жоспарланбаған

Efficiency (in Russian) : На 2023 год эффективность не запланирована

Efficiency (in Kazakh) : 2023 жылға тиімділік жоспарланбаған

Field of application (in Russian) : Банки и финансовые учреждения, компании, занимающиеся торговлей и импортом товаров, организации, предоставляющие микрокредиты физическим и юридическим лицам, инвестиционные компании и фонды, программы кредитования, направленные на поддержку производителя/импортера товара

Field of application (in Kazakh) : Банктер мен қаржы институттары, тауарлардың саудасымен және импортымен айналысатын компаниялар, жеке және заңды тұлғаларға микрокредиттер беретін ұйымдар, инвестициялық компаниялар мен қорлар, тауар өндіруші/импорттаушыны қолдауға бағытталған несиелендіру бағдарламалары