Keywords
Abstract
Ushbu tezisda raqamli transformatsiya sharoitida tijorat banklarida yuzaga keladigan kredit risklarining o‘ziga xos xususiyatlari va ularni zamonaviy usullar yordamida modellashtirish masalalari tadqiq etilgan. Raqamli banking xizmatlari ko‘lamining kengayishi an’anaviy risk-menejment tizimlarini qayta ko‘rib chiqishni va katta ma’lumotlar (Big Data) hamda sun’iy intellekt algoritmlariga asoslangan skoring modellarini joriy etishni taqozo etmoqda. Tezisda kredit tavakkalchiliklarini bashorat qilishda moshinali o‘qitish (Machine Learning) usullarining afzalliklari tahlil qilinib, raqamli muhitda defolt ehtimolligini minimallashtirishning strategik yo‘nalishlari ishlab chiqilgan. Olingan natijalar bank tizimida aktivlar sifatini saqlash va kredit portfelini samarali boshqarish bo‘yicha ilmiy-amaliy tavsiya bo‘lib xizmat qiladi.
References
1. O‘zbekiston Respublikasi Prezidentining 2020-yil 5-oktabrdagi “Raqamli O‘zbekiston — 2030” strategiyasini tasdiqlash va uni samarali amalga oshirish chora-tadbirlari to‘g‘risida”gi PF-6079-son Farmoni.
2. Abdullayeva Sh. Z. Bank ishi. Darslik. – T.: “Iqtisod-Moliya”, 2020. – 624 b.
3. Scardovi C. Digital Transformation in Banking: From Traditional Banking to Digital Banking. – Springer, 2017. – 231 p.
4. Gomber P., Kauffman R. J., Parker C., Weber B. W. On the Fintech Revolution: Interpreting the Forces of Innovation, Disruption, and Transformation in Financial Services // Journal of Management Information Systems, 2018. – pp. 220-265.
5. Bank for International Settlements (BIS). Machine learning in credit risk. BIS Bulletin No. 12. – Basel: BIS, 2020. – 4 p.