АР19675226 – Өнімді өндірушіге/импорттаушыға интеллектуалды несие беру жүйесі
Жобаның мақсаты: Скорингтік модельге негізделген интеллектуалды жүйені құру. Скорингтік модель, банктерге Big data және жасанды интеллект әдістері негізінде клиенттерге несие беру туралы тез шешім қабылдауға мүмкіндік береді.
Өзектілігі: Қазіргі уақытта банктер әрбір бизнес процесіне жасанды интеллект (AI) және машиналық оқытуды енгізуде және бұл технологияны өз бизнесінің барлық бағыттарына таратуды жоспарлап отыр. Мысалы, банктер қарыз алушылардың бастапқы скорингін ұзақ уақыт бойы автоматты түрде жүргізіп келеді. Алайда, Қазақстанда тауар өндірушілер мен импорттаушылар үшін несие желілері жоқ, сондықтан көптеген компаниялар ішкі нарықта технологияларды коммерциялық пайдалану үшін шетелдік шешімдерді пайдаланады. Демек, шетелдік шешімдерді қолдану арқылы экспортталатын құпия пайдаланушы деректері Қазақстан экономикасына кері әсерін тигізеді. Олар қазіргі уақытта құнды ұлттық ресурс ретінде бағаланатын жеке деректерді таратуды қамтиды.
Ғылыми жетекшісі: ф.-м.ғ. к., доцент, Молдагулова Айман Николаевна
Алынған нәтижелер: Зерттеу барысында өндірушілер мен импорттаушылардың кредиттік қабілетін бағалауға арналған интеллектуалды жүйені құрудың ғылыми-әдістемелік негіздері қалыптастырылды. Құрылымдық талдау, білімдер базасы және машиналық оқыту әдістері біріктіріліп, кешенді шешім ұсынылды. Несиелік тәуекелді болжау алгоритмдері мен онтологиялық модель әзірленіп, деректерді формализациялау және талдау мүмкіндігі қамтамасыз етілді. Бағдарламалық қамтамасыз етудің модульдік архитектурасы жүйені әртүрлі қаржы платформаларымен біріктіруге мүмкіндік береді. Нәтижесінде, ұсынылған тәсілдер кредиттік скорингтің дәлдігін арттырып, шешім қабылдау сапасын жақсартатыны дәлелденді. Жүйені енгізу қаржылық тәуекелдерді төмендетіп, шығындарды азайтуға және процестерді автоматтандыруға мүмкіндік береді.
Жарияланымдар тізімі
- Ali M., Razaque A., Yoo J., Uskenbayeva R., Moldagulova A., Satybaldiyeva R., Kalpeyeva Zh., Kassymova A. Designing an intelligent scoring system for crediting manufacturers and importers of goods in Industry 4.0 // Logistics. – 2024. – Vol. 8, No. 1. – P. 33. DOI: https://doi.org/10.3390/logistics8010033. – URL: https://www.mdpi.com/2305-6290/8/1/33
- Razaque A., Beishenaly A., Kalpeyeva Zh., Uskenbayeva R., Moldagulova A.N. A reinforcement learning and predictive analytics approach for enhancing credit assessment in manufacturing // Decision Analytics Journal. – 2025. DOI: https://doi.org/10.1016/j.dajour.2025.100560. – URL: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2772662225000165
- Moldagulova A. et al. Advancing credit assessment: a hybrid methodology for importer crediting // Business Modeling and Software Design. BMSD 2025 / ed. B. Shishkov. – Cham: Springer, 2026. – (Lecture Notes in Business Information Processing, Vol. 559). DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-031-98033-6_19. – URL: https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-031-98033-6_19
- Uskenbayeva R.K., Kalpeyeva Zh.B., Moldagulova A.N., Kassymova A.B., Satybaldiyeva R.Zh. Machine learning-based credit scoring for manufacturers and importers // International Journal of Information and Communication Technologies. – 2025. – Vol. 6, No. 3 (23). – P. 323–335. DOI: https://doi.org/10.54309/IJICT.2025.23.3.020. – URL: https://journal.iitu.edu.kz/index.php/ijict/issue/view/33/80
- Kalpeyeva Zh.B. et al. Development intelligent credit system to support manufacturer/importer of goods // Eastern-European Journal of Enterprise Technologies. – 2025. – No. 6 (138).
- Свидетельство о внесении сведений в государственный реестр прав на объекты, охраняемые авторским правом № 62521 от 30 сентября 2025 года.