Тип публикации: статья из журнала
Год издания: 2026
Идентификатор DOI: 10.36871/26189976.2026.03-4.003
Ключевые слова: credit risk, small and medium-sized businesses, transaction data, interpretable models, кредитный риск, малое и среднее предпринимательство, транзакционные данные, интерпретируемые модели
Аннотация: В статье обоснован теоретико-методологический подход к моделированию кредитного риска малого и среднего предпринимательства на основе транзакционных данных с применением интерпретируемых моделей машинного обучения. Показано, что в условиях дефицита финансирования МСП и расширения кредитного портфеля данного сегмента традиционные скПоказать полностьюоринговые процедуры уже недостаточны для своевременного выявления ухудшения качества заемщика. Транзакционный массив позволяет фиксировать устойчивость денежных потоков, сезонность выручки, концентрацию контрагентов и ранние признаки нарушения платежной дисциплины. Сделан вывод, что интерпретируемые алгоритмы обеспечивают сочетание аналитической чувствительности, прозрачности модели и возможности пересмотра автоматизированного кредитного решения. This article substantiates a theoretical and methodological approach to modeling the credit risk of small and mediumsized businesses based on transaction data using interpretable machine learning models. It is shown that, given the shortage of SME financing and the expansion of the loan portfolio in this segment, traditional scoring procedures are no longer sufficient for the timely detection of borrower deterioration. The transaction dataset allows for the recording of cash flow stability, revenue seasonality, counterparty concentration, and early signs of payment defaults. It is concluded that interpretable algorithms provide a combination of analytical sensitivity, model transparency, and the ability to review automated credit decisions.
Журнал: Мягкие измерения и вычисления
Выпуск журнала: Т.100, №3-4
Номера страниц: 24-35
ISSN журнала: 26189976
Место издания: Москва
Издатель: ООО "Издательский дом "Научная библиотека"