Возможности разрешения проблем микрофинансовых организаций с применением интеллектуальных методов машинного обучения


https://doi.org/10.26794/2220-6469-2018-12-2-66-71

Полный текст:


Аннотация

Авторы статьи рассматривают проблемы, связанные с деятельностью микрофинансовых организаций, и направления их устранения. Предметом исследования является необходимость внедрения машинного обучения для решения актуальных задач. Методы машинного обучения все активнее внедряются в практику для анализа финансово-экономической информации, что позволяет сократить и устранить некоторые сложности. Хотя в сфере микрофинансовых организаций (МФО) в настоящий момент эти методы не так широко применяются, возможности для их распространения имеются. Целью работы является определение перспектив использования данных методов в МФО. В статье приведено описание предметной области исследования, авторы выявляют основные группы проблем, связанных с МФО, рассматривают возможности внедрения машинного обучения для анализа данных в этой области и определяют основные направления возможного применения машинного обучения для МФО. В ходе исследования сделан вывод, что такие методы применимы для оценки деятельности МФО.

Об авторах

А. В. Золотарюк
Финансовый университет
Россия

кандидат технических наук, доцент, доцент Департамента анализа данных принятия решений и финансовых технологий,

Москва



И. А. Чечнева
Финансовый университет
Россия

магистрант факультета Прикладной математики и информационных технологий, 

Москва 



Список литературы

1. Чечнева И.А.Системный анализ проблемы невозврата долгов по микрозаймам. Системный анализ в экономике — 2016. Сборник трудов IV Международной научно-практической конференции-биеннале (9–11 ноября 2016 г.). Клейнер Г.Б., Щепетова С.Е., ред. Т. 2. М.: Финансовый университет; 2016.

2. Аникеева К.А., Золотарюк А.В., Макова А.С. Перспективы облачных технологий в банковском деле. Валютное регулирование и валютный контроль. 2014;(9):52–56.

3. Золотарюк А.В. Информационные технологии банковского бизнеса. Валютное регулирование и валютный контроль. 2014;(8):56–57.

4. ЗолотарюкА.В., Качибая П.С., МитюшенковА.Н.Перспективы развития финансовой социальной сети в России. Мир новой экономики. 2017;2(11):70–73.

5. Золотарюк А.В., Цветкова Т.М. Модернизация деятельности Банка России с использованием платформы «1С: Предприятие 8». Новые информационные технологии в образовании: сборник научных трудов 18-й международной научно-практической конференции «Применение технологий “1С” для развития компетенций цифровой экономики» 30–31 января 2018 г. Ч. 1. Чистов Д.В. ред. М.: 1С-Паблишинг; 2018.

6. Харченко И.А., Чечнева И.А. Использование технологии блокчейн почтовыми операторами. Информационно-телекоммуникационные системы и технологии (ИТСиТ 2017). Материалы Всероссийской научнопрактической конференции, г. Кемерово, 12–13 октября 2017 г.; Кузбас. гос. техн. ун-т им. Т.Ф. Горбачева. Кемерово, 2017.

7. Гайдар Е.В., Золотарюк А.В., Худеньких Е.С. BI-технологии предотвращают мошенничество в банковской сфере. Валютное регулирование и валютный контроль. 2015;5:63–66.

8. Чистов Д.В., Гобарева Я.Л., ЗолотарюкА.В., Кочанова Е.Р., Медведева М.Б. и др. Автоматизация деятельности кредитной организации на платформе «1С: Предприятие 8». Чистов Д.В., ред. М.: 1С-Паблишинг; 2012.

9. Deboeck G.J. Financial applications of self-organizing maps. Neural Network World. 1998;8(2):213–241.

10. Wu C.H. et al. A real-valued genetic algorithm to optimize the parameters of support vector machine for predicting bankruptcy. Expert systems with applications. 2007;32(2):397–408.

11. Cubiles-De-La-Vega M.D. et al. Improving the management of microfinance institutions by using credit scoring models based on Statistical Learning techniques. Expert Systems with Applications. 2013;40(17):6910–6917.


Дополнительные файлы

Для цитирования: Золотарюк А.В., Чечнева И.А. Возможности разрешения проблем микрофинансовых организаций с применением интеллектуальных методов машинного обучения. Мир новой экономики. 2018;12(2):66-71. https://doi.org/10.26794/2220-6469-2018-12-2-66-71

For citation: Zolotaryuk A.V., Chechneva I.A. Possible Solutions to the Problems of Microfinance Organizations with the Application of Intelligent Methods of Machine Learning. The world of new economy. 2018;12(2):66-71. (In Russ.) https://doi.org/10.26794/2220-6469-2018-12-2-66-71

Просмотров: 317

Обратные ссылки

  • Обратные ссылки не определены.


Creative Commons License
Контент доступен под лицензией Creative Commons Attribution 4.0 License.


ISSN 2220-6469 (Print)
ISSN 2220-7872 (Online)