C Redit-riskbedömning är ett mycket utmanande och viktigt förvaltningsvetenskapligt problem inom området finansiell analys. Många klassificeringsmetoder har föreslagits i litteraturen för att ta itu med detta problem. Särskilt neurala nätverk har fått mycket uppmärksamhet på grund av sin universella approximationsförmåga. Men en stor nackdel i samband med användningen av neurala nätverk för beslutsfattande är deras brist på förklaringsförmåga. Även om de kan uppnå en hög prediktiv noggrannhet, är resonemanget bakom hur de når sina beslut inte lätt tillgängliga. I detta dokument presenterar vi resultaten från analys av tre kredit-risk-datamängder i verkliga livet med hjälp av neurala nätverk regel extraktion tekniker. Klargörande av beslut om neurala nätverk genom förklarande regler som fångar in den kunskap som ingår i nätverken kan hjälpa kreditriskhanteraren att förklara varför en viss sökande klassificeras som antingen dålig eller god. Dessutom diskuterar vi också hur dessa regler kan visualiseras som en beslutstabell i ett kompakt och intuitivt grafiskt format som underlättar enkel konsultation. Slutsatsen är att utvinning av neurala nätverksregler och beslutstabeller är kraftfulla förvaltningsverktyg som gör det möjligt för oss att bygga avancerade och användarvänliga beslutsstödsystem för kreditriskbedömning.
På senare tid presenterar REF en fördjupad analys av hur man tolkar den inlärda kunskapen i de neurala nätverken med hjälp av förklarande regler, och diskuterade hur man kan visualisera dessa regler.
Using Neural Network Rule Extraction and Decision Tables for Credit-Risk Evaluation
{'venue': 'Management Science', 'journal': 'Management Science', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}