Застосування бізнес-аналітики в прогнозуванні кредитних ризиків фінансових установ

Анотація

Метою дослідження є комплексний аналіз застосування бізнес-аналітики для прогнозування кредитних ризиків у діяльності фінансових установ, а також визначення її ефективності порівняно з традиційними підходами до оцінки ризиків. Дослідження охоплює вивчення сучасних інструментів, зокрема обробки великих даних, алгоритмів машинного навчання, нейронних мереж та предиктивної аналітики, а також оцінку інтеграції аналітичних систем із корпоративними базами даних і CRM-системами банків. Застосовані методи передбачали системний аналіз наукових публікацій та практичних кейсів, порівняльний аналіз традиційних і цифрових моделей оцінки кредитного ризику, узагальнення міжнародного й національного досвіду застосування бізнес-аналітики, а також синтез інформації щодо можливостей підвищення точності прогнозів та оптимізації процесів управління кредитними портфелями.

Результати дослідження показують, що впровадження сучасних аналітичних технологій дає змогу істотно підвищити точність оцінки неплатоспроможності позичальників, скоротити час на ухвалення управлінських рішень, мінімізувати людський вплив, а також забезпечити масштабованість та автоматизацію процесів кредитного моніторингу. Аналіз практики українських фінансових установ свідчить, що впровадження штучного інтелекту (далі – ШІ) та хмарних технологій має високий потенціал для оптимізації кредитного процесу, проте існують виклики, пов’язані з якістю та структурою даних, гарантуванням безпеки персональної інформації та необхідністю підготовки кваліфікованих кадрів. Оцінка міжнародного досвіду демонструє, що ефективна інтеграція аналітики у фінансові процеси уможливлює зниження фінансових втрат банків, підвищення стійкості кредитного портфеля та формування конкурентних переваг.

Висновки підтверджують, що бізнес-аналітика є стратегічним інструментом прогнозування кредитних ризиків та розвитку цифровізації банківського сектору. Отримані результати мають практичну значущість для фінансових установ, зокрема для оптимізації процесів управління кредитними ризиками, упровадження сучасних аналітичних технологій і формування рекомендацій щодо ефективної цифрової трансформації. Крім того, дослідження визначає напрями подальших наукових розвідок у сфері інтеграції машинного навчання та великих даних (Big Data) для прогнозування фінансових ризиків.