Модели и методы представления данных в интеллектуальных системах поддержки принятия банком финансовых решений

Abstract

В статье рассматриваются современные модели и методы представления данных в интеллектуальных системах поддержки принятия решений (СППР) банковского сектора. Проведен анализ эволюции банковских информационных систем от транзакционных OLTP-платформ к аналитическим и интеллектуальным решениям на базе хранилищ данных, OLAP технологий и методов интеллектуального анализа данных (Data Mining). Особое внимание уделено архитектуре хранилищ данных, многомерным моделям («звезда» и «снежинка»), а также интеграции машинного обучения в задачи кредитного скоринга. Рассмотрены проблемы дисбаланса данных и методы их решения, включая алгоритм SMOTE. Исследованы перспективные направления развития СППР, такие как гибридные системы искусственного интеллекта, объединяющие нейронные сети и нечеткую логику. Сделан вывод о переходе банковских систем к интеллектуальным, адаптивным и интерпретируемым моделям принятия решений, обеспечивающим повышение эффективности и снижение рисков.