KREDIT RISKLARINI BOSHQARISHDA SUN’IY INTELLEKTNING IQTISODIY SAMARADORLIGI VA UNI TIJORAT BANKLARI FAOLIYATIGA TATBIQ ETISH YO‘NALISHLARI
DOI:
https://doi.org/10.5281/zenodo.20776728Ключевые слова:
kredit riski, sun’iy intellekt, risklarni boshqarish, iqtisodiy samaradorlik, tijorat banklari, kredit skoringi, mashinaviy o‘qitish, muammoli kreditlar, risklarni prognozlash, raqamli transformatsiyaАннотация
Kredit risklarini boshqarishda sun’iy intellektning iqtisodiy samaradorligi hamda uni tijorat
banklari faoliyatiga tatbiq etish yo‘nalishlari tadqiq etilgan. Tadqiqot doirasida mashinaviy o‘qitishga asoslangan
kredit skoringi, risklarni prognozlash, erta ogohlantirish va firibgarlikni aniqlash tizimlarining kredit portfeli sifatiga
ta’siri tahlil qilingan. An’anaviy hamda sun’iy intellektga asoslangan yondashuvlar qiyosiy baholanib, muammoli
kreditlar ulushini kamaytirish, operatsion xarajatlarni qisqartirish, qaror qabul qilish tezligi va aniqligini oshirish
bo‘yicha samaradorlik ko‘rsatkichlari aniqlangan. Sun’iy intellekt asosida kredit risklarini boshqarishning iqtisodiy
samaradorlik mexanizmi ishlab chiqilib, uni tijorat banklari amaliyotiga bosqichma-bosqich joriy etish yuzasidan
ilmiy-amaliy takliflar ishlab chiqilgan. Olingan natijalar bank tizimida raqamli transformatsiya jarayonlarini
jadallashtirish va kredit risklarini boshqarish sifatini oshirishga xizmat qiladi
Библиографические ссылки
1. Khandani A.E., Kim A.J., Lo A.W. Consumer credit-risk models via machine-learning algorithms // Journal
of Banking & Finance. – 2010. – Vol. 34, № 11. – P. 2767–2787.
2. Bao Y., Hilary G., Ke B. Artificial intelligence and fraud detection in financial services // Foundations and
Trends in Accounting. – 2022. – Vol. 16, № 3. – P. 1–75.
3. Sadok H., Sakka F., El Maknouzi M. Artificial intelligence and bank credit analysis: A review // Cogent
Economics & Finance. – 2022. – Vol. 10, № 1. – 18 p.
4. Aziz S., Dowling M. Machine learning and AI for risk management // Disrupting Finance. – Cham: Palgrave
Macmillan, 2019. – P. 33–50.
5. Leo M., Sharma S., Maddulety K. Machine learning in banking risk management: A literature review //
Risks. – MDPI, 2019. – Vol. 7, № 1. – 22 p.
6. Hull J. Machine Learning in Business: An Introduction to the World of Data Science. – 4th ed. –
Independently Published, 2023. – 320 p.
7. Wang C., Liu X. Credit risk assessment of SMEs based on big data and machine learning // Finance
Research Letters. – Elsevier, 2024. – Vol. 60. – 12 p.
8. Abdullayeva Sh.Z. Bank ishi: o‘quv qo‘llanma. – Toshkent: Iqtisod-moliya, 2022. – 384 b.
9. Qoraliyev T.M. Pul, kredit va banklar: darslik. – Toshkent: Iqtisod-moliya, 2023. – 412 b
10. Otaboyev Sh.B. Raqamli bank texnologiyalarining iqtisodiy mohiyati // Moliya va bank ishi. – 2024. – №
1. – 67–79-betlar.
11. Berdiyarov B.X. Tijorat banklarida raqamli xizmatlarni rivojlantirish istiqbollari // Bank xabarlari. – 2024. –
№ 3. – 56–68-betlar.
12. Каримова А.М. и др. Кредитная поддержка малого и среднего бизнеса в Республике Узбекистане
и факторы, препятствующие его развитию // Scientific Journal of Actuarial Finance and Accounting. –
2025. – Т. 5. – № 06. – С. 85–90.
Загрузки
Опубликован
Как цитировать
Выпуск
Раздел
Лицензия
Copyright (c) 2026 ЗЕЛЁНАЯ ЭКОНОМИКА И РАЗВИТИЕ
Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution» («Атрибуция») 4.0 Всемирная.