Phân loại và chấm điểm tín dụng ngân hàng sử dụng các kỹ thuật Machine Learning trên nền tảng Big Data

 0 Người đánh giá. Xếp hạng trung bình 0

Tác giả: Đỗ Năng Thắng

Ngôn ngữ: Vie

Ký hiệu phân loại:

Thông tin xuất bản: Ngân hàng (Chuyên đề Công nghệ và Ngân hàng số), 2022

Mô tả vật lý: 25-30

Bộ sưu tập: Metadata

ID: 414098

Với sự phát triển của cơ sở hạ tâng thông tin và những đổi mới nhằm cung cấp một tiêu chuẩn cao về dịch vụ tài chính, các ngân hàng, tổ chức tín dụng, cùng với các tổ chức tài chính khác sử dụng những công nghệ mới nhất hiện có theo nhiều cách khác nhau, phù hợp với nhu cầu của người đi vay và người cho vay, để tạo thuận lợi cho các giao dịch thanh toán. Đối với các công ty công nghệ tài chính (Fintech), một trong những nền tảng hấp dẫn nhất là cho vay ngang hàng (P2P) nhằm mục đích để các nhà đầu tư và người đi vay cùng bắt tay nhau, loại bỏ các trung gian truyền thống. Vai trò của tổ chức tài chính là trung gian, kiểm soát, đánh giá rủi ro và cung cấp các nền tảng cho vay P2P đổi mới. Trong thời đại của dữ liệu lớn (Big Data), nguồn thông tin đa dạng từ hành vi chi tiêu của khách hàng, hoạt động trên mạng xã hội và thông tin vị trí, cùng với các phương pháp truyền thống nhằm chấm điểm tín dụng được phù hợp và chính xác., Tóm tắt tiếng anh, With the development of information infrastructure and innovations aimed at providing a high standard of financial services, banks, credit unions, and other financial institutions use these technologies. The latest is available in a variety of ways, tailored to the needs of borrowers and lenders, to facilitate payment transactions. For financial technology (Fintech) companies, one of the most attractive platforms is peer-to-peer (P2P) lending, which aims to bring investors and borrowers together, eliminating intermediaries. traditional space. The financial institution's role is to mediate, control, assess risk and provide innovative P2P lending platforms. In the age of Big Data, information is diverse from customer spending behavior, social media activity and location information, along with traditional methods of credit scoring. be consistent and accurate.
Tạo bộ sưu tập với mã QR

THƯ VIỆN - TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ TP.HCM

ĐT: (028) 71010608 | Email: tt.thuvien@hutech.edu.vn

Copyright @2024 THƯ VIỆN HUTECH