Помимо остальных жизненных проблем после удовлетворения базовых и социальных потребностей многие думают, какой профессиональный путь выбрать. И некоторые хотят начать свою карьеру в науке. Для этого, как правило, поступают на подготовку кадров высшей квалификации - аспирантуру. И тут многие теряются - развиваться хотят, но псевдоруководители никак не помогают, а некоторые и откровенно вредят. В некоторых Вузах идёт пропаганда той или иной платформы для поиска научных статей. Но научное знание должно быть независимо. И в такие моменты моя компания может помочь. Например, недавно был кейс - человек хочет освоить IT специальность, но не знает, стоит ли ему это делать и тем более писать диссертационную работу, проводить исследования. Я провела консультацию с вопросами по направлению подготовки 2.3 Информационные технологии и коммуникации и специальности 2.3.5 Математическое и программное обеспечение вычислительных систем, комплексов и компьютерных сетей
В таком направлении актуальной темой диссертации, на мой взгляд, была бы такая: "Исследование возможности создания программного обеспечения с элементами ИИ для оценки кредитоспособности"
Почему? Она затрагивает множество современных проблем.
1. Актуальность темы диссертации
Актуальность темы оценки кредитоспособности граждан важна, поскольку связана со многими факторами риска невозврата денежных средств. Также для автоматизации и обработки большого количества данных, сокращения времени на принятие решения требуется разработать алгоритмы искусственного интеллекта. Актуальность создания такого программного продукта, обладающего ИИ также заключается в недостаточно исследовании существующих методов оценки кредитоспособности граждан.
2. Основные ожидаемые результаты (научная новизна)
Основными результатами данной работы будут как практические, так и теоретические научные знания. Во-первых, в результате работы будет создан программным продуктом, что будет весомым практическим инструментом для финансовой сферы. Во-вторых, будут получены новые научные знания об оценке кредитоспособности граждан и методах оценки на основе больших данных. В-третьих, будут предложены и реализованы возможные алгоритмы ИИ, возможность их применения будет также новым научным знанием.
3. Практический материал, на основе которого будет проводиться исследование
Диссертационное исследование предполагает работу на основе практического материала: интервью, кейс-стадис, эксперимент, зарубежный опыт и др.
Источниками данных, на основе которых будет проводиться диссертационной исследование, мультидисциплинарно и охватывает такие области, как:
1. Кредитно-финансовые методы оценки кредитоспособности. Работы :
Ломаков, А. В. (2020). Оценка кредитоспособности заемщика в аналитических приложениях. Современные технологии в науке и образовании–СТНО-2020 [текст]: сб. тр. III меж-дунар. науч.-техн. форума: в 10 т. Т. 7./под общ. ред. ОВ Миловзорова.–Рязань: Рязан. гос. радиотехн. ун-т, 2020; Рязань.–218 с.: ил. Сборник включает труды участников III Международного научно-технического фо-рума «Современные технологии в науке и образовании» СТНО-2020
Шмелева, Анна Геннадьевна, Илья Владимирович Каленюк, Светлана Юрьевна Обыденнова, Дмитрий Валерьевич Сясиков, Георгий Дмитриевич Пильщиков, and Сергей Сергеевич Шилков. "Программная модель оценки кредитоспособности клиентов с применением алгоритмов искусственного интеллекта." Труды НГТУ им. РЕ Алексеева 3 (130) (2020): 72-79
Шитова, К. Г., and Н. И. Цуканова. "О применении глубоких нейронных сетей к оценке кредитоспособности предприятия." Вестник Рязанского государственного радиотехнического университета 68 (2019): 44-53
Симонов, А. П., and Н. В. Фадейкина. "Развитие методического обеспечения оценки кредитоспособности и уровня кредитного риска в коммерческом банке." Сибирская финансовая школа 1 (2019): 87-95
2. Алгоритмы ИИ. Работы :
Кашеварова, Наталия Александровна, and Дарья Андреевна Панова. "Анализ современной практики применения технологии искусственного интеллекта в финансовой сфере и его влияния на трансформацию финансовой экосистемы." Креативная экономика 14, no. 8 (2020): 1565-1580
Джонс, М. Программирование искусственного интеллекта в приложениях. Litres, 2022
Fraisse, Henri, and Matthias Laporte. "Return on investment on artificial intelligence: The case of bank capital requirement." Journal of Banking & Finance 138 (2022): 106401
Chen, Xie, and Junyi Zhang. "Intelligent evaluation method for the credibility of bank digital transformation from the perspective of artificial intelligence." In International Conference on Applications and Techniques in Cyber Security and Intelligence, pp. 676-683. Springer, Cham, 2021
Velev, Dimiter G., and Mario P. Zahariev. "Challenges of Bank Service Digitalization by Artificial Intelligence: The Case of Bulgaria." International Journal of Trade, Economics and Finance 13, no. 3 (2022)
3. Математическое и программное обеспечение. Работы :
Kilu, Erki, Fredrik Milani, Ezequiel Scott, and Dietmar Pfahl. "Agile software process improvement by learning from financial and fintech companies: LHV bank case study." In International Conference on Software Quality, pp. 57-69. Springer, Cham, 2019
#россиястранавозможностей
#наука
#курсовая
#консультирование
#вопросы
#ответы
#втеме
#москва
#диссертация