ТИЖОРАТ БАНКЛАРИДА ГАРОВ АКТИВЛАРИНИ БАҲОЛАШ ВА МОНИТОРИНГ ҚИЛИШ ЖАРАЁНЛАРИНИ PYTHON ЁРДАМИДА АВТОМАТЛАШТИРИШ
Abstract
Ушбу тезисда тижорат банкларининг гаров сиёсатини рақамлаштириш ва кредит рискларини бошқаришда замонавий дастурлаш воситаларини қўллаш масалалари кўриб чиқилади. Тадқиқотнинг асосий мақсади — Python дастурлаш тилининг ихтисослашган кутубхоналари ёрдамида гаров активларини баҳолашда инсон омилини камайтириш ва мониторинг жараёнини автоматлаштириш имкониятларини очиб беришдир. Мақолада маълумотларни таҳлил қилиш (Pandas, NumPy), машинавий ўқитиш орқали қийматни прогноз қилиш (Scikit-learn, XGBoost) ва интерактив мониторинг панелларини (Dash, Plotly) яратиш каби йўналишлар бўйича 10 та энг муҳим кутубхонанинг функционал афзалликлари асослаб берилган. Тадқиқот натижалари банк тизимида активлар мониторинги самарадорлигини ошириш ва LTV кўрсаткичларини реал вақт режимида назорат қилиш учун амалий тавсия бўлиб хизмат қилади.
Not yet translated