Previsione del rischio di prestito: Reti neurali e SVM a confronto

La valutazione del rischio di prestito svolge un ruolo fondamentale nel settore finanziario e i modelli predittivi sono essenziali per prendere decisioni informate in materia di prestiti. Questo progetto di ricerca si addentra nel campo della valutazione del rischio di prestito, un aspetto critico dell'industria finanziaria, proponendo un approccio innovativo che utilizza l'algoritmo Feed Forward Neural Network (FNN). L'obiettivo principale è quello di confrontare l'efficacia dell'algoritmo FNN con le macchine a vettori di supporto (SVM), ampiamente adottate per la previsione del rischio di prestito. L'obiettivo è valutare l'efficacia dell'algoritmo FNN nella previsione delle inadempienze sui prestiti, con l'obiettivo di comprendere a fondo le sue prestazioni rispetto a SVM. I risultati ottenuti sono promettenti e indicano un'accuratezza superiore del modello FNN rispetto a SVM. Ciò evidenzia il potenziale dell'algoritmo FNN nel rivoluzionare la valutazione del rischio dei prestiti. I nostri risultati sottolineano l'importanza di sfruttare l'AI e il ML, in particolare le reti neurali, per migliorare l'accuratezza e l'affidabilità dei sistemi di previsione del rischio di prestito. L'impressionante performance del modello FNN lo posiziona come un game-changer nel settore, offrendo una maggiore precisione e affidabilità nei sistemi di previsione del rischio di prestito.