МОЛИЯВИЙ РИСКЛАРНИ АНИҚЛАШДА БИГ ДАТА ВА СУНЪИЙ ИНТЕЛЛЕКТ УСУЛЛАРИНИ ҚЎЛЛАШ
Keywords:
Big Data, Суний Интеллект, молиявий риск, Machine Learning, фройдни аниклаш, кредит риски, маълумотлар тахлили.Abstract
Бугунги кунда молия соҳасидаги рискларни баҳолаш ва бошқариш айниқса мураккаб ва кўп ўлчовли масалага айланмоқда. Ананавий статистик усуллар ривожланаётган рақамли иктисодиёт шароитидаги кенг кўламли, тез ўзгарувчи ва гетероген маълумотлар тўпламини самарали қайта ишлаш учун етарли эмас. Ушбу мақолада Big Data (Катта маълумотлар) ва Суний Интеллект (AI) усулларининг интеграцияси молиявий рисклар – кредит, операцион, бозор ва ликвидлик рискларини аниклаш, баҳолаш ва олдин олиш борасидаги имкониятлар тахлил қилинади. Мaqолада Machine Learning (ML), Deep Learning ва Natural Language Processing (NLP) каби Суний Интеллект усулларининг қўлланилиши, уларнинг интеграциясининг афзалликлари (юкори аниклик, проaktivлик, харажатларни камайтириш) ва узарок кутилган такомиллаши мумкин бўлган йўналтиришлари ҳақида сўз боради.
References
1. Искусственный интеллект и большие данные: основы и приложения. Под ред. А.В. Макаренко. – М.: Лаборатория знаний, 2021. – 350 с.
2. Бочкарев, А.В. Машинное обучение в финансовой сфере: от теории к практике . А.В. Бочкарев, Д.С. Петров. – СПб.: Питер, 2022. – 288 с.
3. Карпов, В.Э. Большие данные (Big Data) в банковском риск-менеджменте . В.Э. Карпов .. Финансы и кредит. – 2020. – Т. 26, № 5. – С. 1012-1030.
O‘zbekiston Respublikasi, Andijon viloyati, Shahrixon tumani
(+998) 945668868