Trots ökningen av antalet nödlidande lån och konkurrensen på bankmarknaden är de flesta av de jordanska affärsbankerna ovilliga att använda datautvinningsverktyg för att stödja kreditbeslut. Artificiella neurala nätverk representerar en ny familj av statistiska tekniker och lovande data mining verktyg som har använts framgångsrikt i klassificeringsproblem på många områden. I detta dokument föreslås två kreditscoring-modeller som använder data mining-tekniker för att stödja lånebeslut för de jordanska affärsbankerna. Utvärdering av låneansökningar skulle förbättra kreditbeslutseffektiviteten och kontrollera lånekontorsuppgifter samt spara analystid och kostnader. Både godkända och avvisade låneansökningar från olika jordanska affärsbanker användes för att bygga kreditbedömningsmodellerna. Resultaten visar att den logistiska regressionsmodellen utfördes något bättre än den radiella basfunktionsmodellen när det gäller den totala noggrannheten. Radiell basfunktion var dock överlägsen när det gällde att identifiera de kunder som kan vara försumliga.
Författarna i REF föreslog två kreditscoring-modeller med hjälp av Logistik Regression och Radial Basis Function-tekniker som tillämpas på utbildningsdata som samlats in från jordanska banker.