Разработка методики оценки финансового состояния кредитных организаций с использованием алгоритмов машинного обучения и её экономическое обоснование

в статье рассматривается актуальная проблема повышения эффективности и проактивности оценки финансового состояния кредитных организаций в условиях возрастающей волатильности финансовых рынков и усложнения банковских операций. Анализируются фундаментальные ограничения традиционных методик финансового анализа, такие как запаздывающий характер и неспособность выявлять нелинейные зависимости, что обосновывает острую необходимость внедрения современных алгоритмов машинного обучения. Предлагается комплексная методика, охватывающая этапы от систематического сбора и интеллектуальной подготовки данных из публичной финансовой отчетности и макроэкономических источников до построения высокоточных прогностических моделей с использованием ансамблевых алгоритмов машинного обучения, в частности градиентного бустинга. Детально описывается архитектура прогностической модели, метрики её оценки и принципы формирования системы признаков. Проведена экспериментальная апробация методики на гипотетических, но реалистичных данных российских кредитных организаций, демонстрирующая превосходную точность предсказания финансовой устойчивости и рисков дефолта, а также раннее выявление проблем. Представлено всестороннее экономическое обоснование внедрения разработанного решения для банков, регуляторов и инвесторов, подчеркивается его способность к снижению потерь от неплатежеспособности, оптимизации управленческих решений и повышению общей финансовой стабильности банковской системы.

финансовое состояние, кредитные организации, машинное обучение, градиентный бустинг, финансовая устойчивость, оценка рисков, банковский надзор, экономический эффект, предотвращение кризисов, цифровизация финансов