Algorytmy neuronowe - zastosowanie w platformie finansowej

• Authors: Firlej Małgorzata Małgorzata

Title variants

EN

Neural Algorithms - Application in the Financial Platform

• Languages of publication: PL

Abstracts

PL

Artykuł opisuje wykorzystanie sieci neuronowych do automatyzacji procesów w systemach decyzyjnych w sektorze finansowym na przykładzie zastosowania w VSoft Financial Platform składającej się modułu windykacyjnego, ubezpieczeniowego oraz kredytowego. Przedstawiono przykładowe zastosowania sieci neuronowych dla konkretnych zagadnień finansowych: segmentacji klientów, scoringu, windykacyjnych modeli predykcyjnych i oceny sytuacji finansowo-kredytowej. Zawarto argumenty za korzyściami zastosowania sieci neuronowych do budowania modeli predykcyjnych i finansowych. Przedstawiono ograniczenia w zastosowaniu sieci neuronowych do wyliczenia scoringu i ratingu klienta w systemach dla banku wynikające z regulacji i wymogów instytucji nadzorczych. (fragment tekstu)

EN

The article describes the use of neural networks for process automation in decision-making systems in the financial sector illustrated with an example of VSoft Financial Platform which includes debt collection, insurance and credit modules. The article presents the examples of neural network applications for specific financial issues: customer segmentation, scoring, debt collection predictive models, and financial and credit situation assessment. Arguments for the benefits of using neural networks to build predictive and financial models are discussed. The article also presents limitations in the use of neural networks to calculate customer scoring and rating in banking systems, resulting from regulations and requirements of supervisory institutions.(original abstract)

Keywords

PL

Sektor finansowy; Sieci neuronowe; studium przypadku; Wyniki badań

EN

Financial sector; Neural networks; Case study; Research results

• Publisher: Wydawnictwo WSEI Kraków
• Journal: Zeszyty Naukowe Wyższej Szkoły Ekonomii i Informatyki w Krakowie
• Year: 2017
• Issue: 13
• Pages: 65-80

Contributors

author

Firlej Małgorzata Małgorzata

• Biuro Badań i Rozwoju, VSoft Spółka Akcyjna), Wnuk Mirosław (VSoft Spółka Akcyjna

References

• http://evenea.pl
• http://szczesniak.pl/1990
• http://ir.notoria.pl/
• www.firma.gov.pl
• http://www.bigconsulting.pl/system_g2i_schemat_dzialania.html
• http://www.imsig.pl/indeks,
• https://ems.ms.gov.pl/start
• http://verdict.pl
• http://www.stat.gov.pl/bdl/app/strona.html?p_name=indeks
• http://buz.info.pl/szkola/projekty/p3/wersja/dalej/zastosowanie.html
• http://www.statsoft.pl/Portals/0/Downloads/Sztuczna_inteligencja_w_ prognozowaniu.pdf [dostęp: 16.04.2014].
• Czarny A., System wczesnego ostrzegania jako element zarządzania przedsiębiorstwem, http://www.wydawnictwo.zut.edu.pl/files/magazines/2/43/559.pdf [dostęp: 16.04.2014].
• Gostomczyk B., Trafność predykcji bankructwa przedsiębiorstwa na przykładzie wybranych modeli wczesnego ostrzegania, http://www.wneiz.pl/nauka_wneiz/frfu/58-2013/FRFU-58-171.pdf [dostęp: 16.04.2014].
• Pociecha J., Pawełek B., Baryła M., Augustyn S., Statystyczne metody prognozowania bankructwa w zmieniającej się koniunkturze gospodarczej, http://www.katstat.uek.krakow.pl/files/publikacje/Statystyczne metody prognozowania bankructwa_online.pdf [dostęp: 16.04.2014].
• Nazari M., Alidadi M., Measuring Credit Risk of Bank Customers Using Artificial Neural Network, http://www.macrothink.org/journal/index.php/ jmr/article/view/2899 [dostęp: 16.04.2014].
• Atiya A.F., Bankruptcy Prediction for Credit Risk Using Neural Networks: A Survey and New Results, http://cns.bu.edu/~gail/710_Atiya_2001_Bankruptcy_prediction.pdf [dostęp: 15.04.2014].
• Pacielli V., Azzollini M., An Artificial Neural Network Approach for Credit Risk Management, http://www.scirp.org/journal/PaperInformation. aspx?paperID=4587 [dostęp: 16.04.2014].
• Angelini E., Tollo G., Roli A., A neural network approach for credit risk evaluation (online), http://epge.fgv.br/we/MFEE/GerenciamentodeRisco/2011?action=AttachFile&do=get&target=Artigo9.pdf [dostęp: 16.04.2014].
• Zekic-Susac M., Sarlija N., Selecting network architecture for investment profitability predictions, hrcak.srce.hr/file/116378 [dostęp: 17.04.2014].
• Jingtao Yao, Teng N., Hean-Lee Poh, Chew Lim Tan, Forecasting and Analysis of Marketing Data Using Neural Network, http://www2.cs.uregina. ca/~jtyao/Papers/marketing_jisi.pdf [dostęp: 14.04.2014].
• Matsatsinis N.F., Siskos Y., Intelligent support systems for marketing decisions, https://books.google.pl/books?id=0ZLTBwAAQBAJ&printsec=frontcover&hl=pl#v=onepage&q&f=false [dostęp: 14.04.2014].
• Armstrong J.S., Brodie R.J., Forecasting for Marketing, http://forecastingprinciples.com/files/pdf/Forecasting for Marketing.pdf [dostęp: 17.04.2014].
• Hean Lee Poh, Jingtao Yao, Teo Jasic, Neural Networks for the Analysis and Forecasting of Advertising and Promotion Impact, http://citeseerx.ist. psu.edu/viewdoc/download?doi=10.1.1.51.3036&rep=rep1&type=pdf [dostęp: 17.04.2014].
• Hean Lee Poh, A neural network approach for marketing strategies research and decision support, https://dl.acm.org/citation.cfm?id=124806 [dostęp: 17.04.2014].
• Manojit Chattopadhyay, Pranab K Dan, Sitanath Majumdar, Partha Sarathi Chakraborty, Application of artificial Neural Network in Market Segmentation: A review on recent trends, http://arxiv.org/ftp/arxiv/papers/1202/1202.2445.pdf [dostęp: 17.04.2014]

Identifiers

ISSN

1734-5391