Гетерогенные графовые нейросетевые алгоритмы как инструмент моделирования рисков корпоративных заемщиков

Размещено на сайте 26.06.2025

Гетерогенные графовые нейросети превосходят традиционные методы кредитного риск-моделирования в разных сценариях и по разным метрикам качества. Их способность распознавать сложные хронологические паттерны, моделировать запутанные взаимосвязи внутри групп компаний и в финансовых данных, давать интерпретируемые прогнозы делает эти алгоритмы многообещающим инструментом для реальных задач управления корпоративными кредитными рисками.

Максим ЧАЙКА, главный редактор журнала «Риск-менеджмент в кредитной организации», лидер стрима корпоративного риск-моделирования АО «ТБанк»

Приводятся извлечения из статьи. Полную версию материала читайте в журнале. Подписаться

Мультиреляционная GAT-архитектура показывает максимальную эффективность в распознавании сложных финансовых взаимосвязей.

Для улучшения интерпретируемости модели используем особый слой, который рассчитывает сумму весов для вершин графовой нейросети, где веса определяют значимость каждой вершины в финальной скоринговой оценке.

Метод выбора факторов, основанный на использовании механизма внимания, оперативно корректируется и адаптируется к различным источникам данных, поддерживая высокий уровень интерпретируемости (даже если вводятся новые факторы).

Выбрать	Риски	Бухучет и налоги	Кредитный департамент	Управление банком
направление:	Розница	Внутренний контроль	Операционный департамент	Юридическая работа

О компании	Контакты	Авторам		Для клиентов (Как скачать закрывающие документы)
Помощь	Реклама	Подписным агентствам