وتقدم هذه المادة دراسة حالة عن وضع نموذج للتعلم يشرف عليه بهدف تقييم المخاطر الائتمانية، وهي تغطي الخطوات الرئيسية التي تنطوي عليها جمع البيانات، والتدريب النموذجي، والتقييم للمساعدة على فهم كيفية تطبيق التعلم الآلاتي في صنع القرارات المالية.

جمع البيانات وإعدادها

وتشمل الخطوة الأولى جمع البيانات ذات الصلة، بما في ذلك المعلومات المتعلقة بالمقترضين، وتاريخ الائتمان، والمقاييس المالية، وتنظيف البيانات وتجهيزها مسبقا، أمورا أساسية لمعالجة القيم المفقودة، وتطبيع السمات، وتدوين المتغيرات القاطعة.

الاختيار النموذجي والتدريب

ويمكن استخدام مختلف خوارزميات التعلم الخاضعة للإشراف، مثل الانحدار السوقي، أو أشجار القرار، أو آلات ناقلات الدعم، ويتم تدريب النموذج المختار على البيانات الملصقة، حيث يشير المتغير المستهدف إلى ما إذا كان المقترض قد عجز أم لا.

التقييم النموذجي

تقييم القياسات مثل الدقة، الدقة، التذكر، وسجل F1 تستخدم لتقييم أداء النموذج،

التنفيذ والرصد

وبمجرد إقرار النموذج، يمكن إدماجه في نظم القرار الائتماني، فالرصد المستمر ضروري للحفاظ على الدقة مع مرور الوقت، لا سيما مع تغير سلوك المقترض والظروف الاقتصادية.