Banken spelar en central roll för den ekonomiska utvecklingen i hela världen. Banksektorns misslyckande och framgång beror på förmågan att göra en korrekt bedömning av kreditrisken. Kreditriskbedömning av eventuella kreditansökningar har varit en utmaning för banker över hela världen fram till idag. Artificiella neurala nätverk spelar en enorm roll inom finansområdet för att göra kritiska, gåtfulla och känsliga beslut som ibland är omöjliga för människan. Liksom andra kritiska beslut i finansvärlden är beslutet att sanktionera lån till kunden också ett gåtfullt problem. Syftet med detta dokument är att utforma ett sådant Neural Network som kan underlätta för lånetjänstemän att fatta korrekta beslut om att ge lån till rätt kund. I detta dokument kontrolleras tillämpligheten av en av de nya integrerade modellerna med närmaste grannklassificerare på ett urvalsuppgifter som tagits från en Bangladeshi Bank som heter Brac Bank. Neural-nätverket kommer att beakta flera faktorer hos bankens kund och informera låneombudet om att kunden har rätt att få ett lån. Flera effektiva metoder för neurala nätverk kan användas för att göra detta bank beslut såsom bakåtutbredning lärande, regressionsmodell, lutning nedstigning algoritm, närmaste granne klassificerare etc.
Även neurala nätverk kan användas för att göra bank beslut REF.
Nearest Neighbor Classifier Method for Making Loan Decision in Commercial Bank
{'venue': None, 'journal': 'International Journal of Intelligent Systems and Applications', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}