Целью данного исследования является анализ существующих методов кредитного скоринга и разработка новой модели, которая могла бы с учетом специфики данных карточных транзакций обеспечить более высокую точность и надежность оценки кредитного риска. Достижение этой цели предполагает внедрение передовых технологий машинного обучения и искусственного интеллекта, что позволит улучшить процессы кредитного скоринга и минимизировать риски для финансовых учреждений.
Основные задачи, которые необходимо решить для достижения цели:
Для достижения поставленных целей необходимо выполнить следующие задачи:
1.    Исследование теоретических аспектов методов построения скоринговых моделей.
2.    Разработка программного обеспечения для предложенных методов и алгоритмов.
3.    Анализ базы данных кредитных транзакций.
4.    Сравнение результатов работы предложенных методов.
Таким образом, выполнение поставленных задач позволит не только разработать новую эффективную модель кредитного скоринга, но и внести значительный вклад в улучшение процессов кредитования и управление кредитными рисками в современных условиях. Результаты исследования могут быть использованы финансовыми учреждениями для повышения точности и надежности своих решений, что, в свою очередь, повысит их конкурентоспособность и стабильность на рынке финансовых услуг.