The object of research, development or design (in Russian) : Интеллектуальная система кредитования производителей и импортеров товаров, предназначенная для автоматизации процессов оценки кредитных рисков, принятия решений и управления кредитным портфелем на основе интеграции современных цифровых технологий.

The object of research, development or design (in Kazakh) : Тауар өндірушілері мен импорттаушыларына арналған интеллектуалды несие беру жүйесі, заманауи цифрлық технологияларды интеграциялау арқылы несиелік тәуекелді бағалауды, шешім қабылдауды және несие портфелін басқару процестерін автоматтандыруға арналған.

Aim of work (in Russian) : Создание интеллектуальной системы, основанной 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) : Баллдау моделіне негізделген интеллектуалды жүйені құру. Баллдау моделі клиенттер үшін үлкен деректер мен жасанды интеллект негізінде жылдам несие беру шешімдерін қабылдауға мүмкіндік береді.

Методы исследования (на русском) : В исследовании применяются методы машинного обучения, искусственного интеллекта и предиктивной аналитики, направленные на построение и оптимизацию скоринговой модели для оценки кредитоспособности заемщиков. Методология объединяет теоретическое моделирование, программную реализацию прототипа интеллектуальной скоринговой системы и практическую верификацию на основе реальных транзакционных данных производителей и импортеров.

Методы исследования (на казахском) : Зерттеу қарыз алушылардың несиелік қабілетін бағалау үшін балдау моделін құру және оңтайландыру үшін машиналық оқытуды, жасанды интеллектті және болжамды аналитиканы пайдаланады. Әдіснама теориялық модельдеуді, интеллектуалды балдау жүйесінің прототипін бағдарламалық қамтамасыз етуді енгізуді және өндірушілер мен импорттаушылардың нақты транзакция деректеріне негізделген практикалық тексеруді біріктіреді.

Obtained results and novelty (in Russian) : Разработана и протестирована интеллектуальная система кредитования на основе машинного обучения, предиктивной аналитики и Explainable AI. Она автоматизирует оценку заемщиков по транзакционным данным, повышая точность и прозрачность решений. Впервые предложен комплексный подход, учитывающий финансовые и поведенческие показатели. Система рекомендована для внедрения в банки и МФО Казахстана.

Obtained results and novelty (in Kazakh) : Машиналық оқытуға, болжамды аналитикаға және Explainable AI-ге негізделген интеллектуалды несие беру жүйесі әзірленіп, сынақтан өткізілді. Ол транзакция деректеріне негізделген қарыз алушыны бағалауды автоматтандырады, шешімдердің дәлдігі мен ашықтығын арттырады. Алғаш рет қаржылық және мінез-құлық көрсеткіштерін ескеретін кешенді тәсіл ұсынылды. Жүйе Қазақстандағы банктер мен микроқаржы ұйымдарында енгізу үшін ұсынылады.

The main constructive and technical economic indicators (in Russian) : Интеллектуальная информационно-аналитическая система кредитования производителей и импортеров товаров имеет модульную микросервисную архитектуру и реализуется как платформа с централизованной базой данных и веб-интерфейсом. Система включает модули приема и передачи данных субъекта бизнеса, необходимых для принятия решений о предоставлении займов кредитными организациями, мониторинга принятых заявок на представление займов и проведения скоринговой оценки субъектов бизнеса. Технологический стек: поддержка стандартных форматов импорта и экспорта данных (JSON, CSV, XML), API, ML/AI-модели и PostgreSQL. В результате сокращается время обработки заявок, снижаются кредитные риски, сокращаются операционные затраты.

The main constructive and technical economic indicators (in Kazakh) : Тауар өндірушілері мен импорттаушыларына несие беруге арналған интеллектуалды ақпараттық-талдау жүйесі модульдік микросервис архитектурасына ие және орталықтандырылған дерекқоры мен веб-интерфейсі бар платформа ретінде жүзеге асырылады. Жүйеге несие беру туралы шешімдер қабылдау, қабылданған несие өтінімдерін бақылау және бизнес-скоринг жүргізу үшін несие мекемелеріне қажетті бизнес деректерін қабылдау және жіберу модульдері кіреді. Технологиялық стек стандартты деректерді импорттау және экспорттау форматтарын (JSON, CSV, XML), API, ML/AI модельдерін және PostgreSQL қолдайды. Бұл өтінімді өңдеу уақытын қысқартады, несиелік тәуекелдерді азайтады және пайдалану шығындарын азайтады.

Level of implementation (in Russian) : Разработанная система кредитного скоринга внедрена в компанию и автоматизировала оценку заемщиков с помощью машинного обучения. Это повысило точность прогнозов, снизило риски и ускорило принятие решений. Рекомендуется масштабирование и интеграция с внешними базами данных.

Level of implementation (in Kazakh) : Әзірленген несиелік скоринг жүйесі компанияда енгізілді және машиналық оқытуды қолдана отырып, қарыз алушыларды бағалауды автоматтандырды. Бұл болжамның дәлдігін жақсартты, тәуекелдерді азайтты және шешім қабылдауды жеделдетті. Сыртқы дерекқорлармен масштабтау және интеграциялау ұсынылады.

Efficiency (in Russian) : Внедрение интеллектуальной скоринговой системы повысило эффективность кредитования и снизило издержки. Автоматизация ускорила рассмотрение заявок, улучшила ликвидность и снизила долю просрочек за счёт точных моделей машинного обучения.

Efficiency (in Kazakh) : Ақылды скоринг жүйесін енгізу несие беру тиімділігін арттырды және шығындарды азайтты. Автоматтандыру өтінімдерді өңдеуді жеделдетті, өтімділікті жақсартты және дәл машиналық оқыту модельдерінің арқасында төлем мерзімін ұзарту деңгейін төмендетті.

Field of application (in Russian) : Результаты применимы в банковской и микрофинансовой сфере для автоматизации оценки кредитоспособности и управления рисками. Система интегрируется в платформы кредитных учреждений, повышая точность и скорость решений, и может использоваться финтех-компаниями и в образовательных целях для развития ИИ в финансовой отрасли.

Field of application (in Kazakh) : Нәтижелер банк және микроқаржы секторларында несиелік бағалауды және тәуекелдерді басқаруды автоматтандыру үшін қолданылады. Жүйе несиелік мекемелердің платформаларына интеграцияланады, шешімдердің дәлдігі мен жылдамдығын арттырады және қаржы секторында жасанды интеллектті дамыту үшін финтех компаниялары және білім беру мақсаттарында пайдалана алады.