Предмет. Управление ликвидностью и прогнозирование продаж потребительских кредитов в коммерческом банке, необходимость перехода от традиционных методов прогнозирования к интеллектуальным системам. Цели. Разработать и апробировать нейросетевую модель прогнозирования, предназначенную для краткосрочного прогнозирования объемов продаж потребительских кредитов. Методология. В процессе исследования использовались методы машинного обучения, техника Feature Engineering и адаптивный алгоритм Adam. Результаты. Выявлено, что разработанная модель продемонстрировала высокую точность прогнозирования. Предложены рекомендации по интеграции системы в бизнес-процессы банка. Выводы. Использование нейросетевых моделей для прогнозирования продаж в банках значительно повышает точность и адаптивность анализа, что позволяет повысить экономическую устойчивость банка и минимизировать операционные риски, отвечая на современные вызовы финансового сектора.
Ключевые слова: прогнозирование продаж, потребительское кредитование, интеллектуальная система, машинное обучение, временные ряды, управление ликвидностью, банковские технологии
Список литературы:
Пшеничникова С.В. Кредитный портфель коммерческого банка и совершенствование методов управления им // Актуальные вопросы современной экономики. 2024. № 7. С. 116–121. EDN: QDWKYB
Зарипова К.И., Зарипова Р.С. Анализ производственных процессов в деятельности коммерческого банка и определение возможности их автоматизации // Экономика и управление: проблемы, решения. 2024. Т. 11. № 10. С. 12–20. DOI: 10.36871/ek.up.p.r.2024.10.11.002 EDN: QFSZLE
Шакиров А.А., Зарипова Р.С. Проблема разработки и реализации стратегии в российских компаниях при переходе к цифровой экономике // Наука Красноярья. 2019. Т. 8. № 3-3. С. 101–105. EDN: INGAVR
Зарипова К.И., Нуриев М.Г. Автоматизация процесса предварительной оценки кредитоспособности клиентов коммерческого банка // Russian Journal of Management. 2024. Т. 12. № 4. С. 42–56. DOI: 10.29039/2500-1469-2024-12-4-42-56 EDN: UMDTLF
Коростелкина И.А., Дедкова Е.Г., Коростелкин М.М. и др. Применение методов оценки и прогнозирования кредитной деятельности в системе управления рисками в коммерческом банке // Финансовые рынки и банки. 2025. № 5. С. 255–262. EDN: NXQNXU
Шакиров А.А., Зарипова Р.С. Стандартизация процессов разработки информационных систем и их адаптация к банковской промышленности // Наука Красноярья. 2019. Т. 8. № 3-3. С. 106–109. EDN: CITMYA
Нестерова С.И., Капралова Е.А. Комплексный подход к анализу и прогнозированию финансовых показателей компании в условиях неопределенности // Вестник Международного института рынка. 2025. № 2. С. 48–55. EDN: VVEOUN
Юсупова Р.И., Зарипова Р.С., Гумерова Г.Х. Автоматизация формирования отчетности на основе BI-платформ и повышение эффективности аналитической работы в банковском секторе // Экономика и управление: проблемы, решения. 2025. Т. 2. № 10. С. 17–27. DOI: 10.36871/ek.up.p.r.2025.10.02.002 EDN: LZJTZU
