Revisión del aprendizaje automático modelos para puntuación de análisis de crédito - Rudra Kumar, Madapuri; Kumar Gunjan, Vinit (Ingeniería Solidaria, 2020)
El aumento de la potencia informática y el uso más profundo de los sistemas informáticos robustos en el sistema financiero impulsa el crecimiento del negocio, mejora la eficiencia operativa de las instituciones financieras y aumenta la efectividad de las soluciones de procesamiento de transacciones utilizadas por las organizaciones. El aprendizaje automático está ofreciendo un inmenso potencial en el espacio Fintech para determinar un puntaje de crédito personal. Organizaciones, mediante la aplicación profunda de técnicas de aprendizaje y aprendizaje automático pueden acceder a las personas que no están siendo atendidas por instituciones financieras. Una de las principales ideas sobre el sistema es que los modelos tradicionales de inteligencia bancaria dan soluciones predominantemente por los modelos programados que pueden alinearse con la información y sistemas que utilizan los bancos. Sin embargo, en el caso de los modelos de aprendizaje automático, que se basan en algoritmos de sistemas, se requiere un cálculo más integral. Por lo tanto, se puede defender que los modelos usualmente necesitan tener algunas líneas de decisión en las que el modelo de calibración dinámica se debe simplificar. Tal estructura exige que la calibración dinámica tenga un sistema de árbol de decisión para potenciar cambios de modelo más integrados. Si los sistemas se pueden desarrollar para alinearse con términos más pragmáticos para el análisis, pueden ayudar a mejorar las condiciones de proceso del análisis del perfil del cliente, en el que los modelos de proceso tienen que ser desarrollados para un análisis exhaustivo y pueden brindar una solución sostenible para la gestión del sistema de crédito.