TIJORAT BANKLARIDA MUAMMOLI KREDITLARNI ANIQLASH VA KAMAYTIRISHDA SUN’IY INTELLEKT TEXNOLOGIYALARIDAN FOYDALANISH MEXANIZMLARI

Sardorbek Xaydarov and A.M. Karimova

GREEN ECONOMY AND DEVELOPMENT, 2026, vol. 4, issue 6

Abstract: Tijorat banklarida muammoli kreditlarni aniqlash va kamaytirishda sun’iy intellekttexnologiyalaridan foydalanish mexanizmlari tadqiq etilgan. Tadqiqot doirasida mashinaviy o‘qitish modellari,xulq-atvor tahlili, anomaliyalarni aniqlash hamda erta ogohlantirish tizimlarining muammoli kreditlarniboshqarishdagi o‘rni baholangan. An’anaviy va sun’iy intellekt asosidagi yondashuvlarning samaradorligimiqdoriy ko‘rsatkichlar asosida qiyosiy tahlil qilingan. Defolt ehtimoli, kutilayotgan yo‘qotish hamda logistikregressiya modellarining matematik asoslari yoritilib, sun’iy intellektga asoslangan muammoli kreditlarniboshqarish tizimining ishlash mexanizmi ishlab chiqilgan. Muammoli kreditlar ulushini qisqartirish va kreditrisklarini samarali boshqarishga qaratilgan ilmiy-amaliy takliflar ishlab chiqilgan

Keywords: muammoli kreditlar; NPL; sun’iy intellekt; mashinaviy o‘qitish; erta ogohlantirish tizimi; defolt ehtimoli; kutilayotgan yo‘qotish; xulq-atvor tahlili; kreditlarni undirish; risklarni boshqarish; tijorat banklari (search for similar items in EconPapers)
Date: 2026
References: Add references at CitEc
Citations:

Downloads: (external link)
https://yashil-iqtisodiyot-taraqqiyot.uz/journal/i ... D/article/view/11197 Abstract page (text/html)
https://yashil-iqtisodiyot-taraqqiyot.uz/journal/i ... /download/11197/9342 Full text (application/pdf)

Related works:
This item may be available elsewhere in EconPapers: Search for items with the same title.

Export reference: BibTeX RIS (EndNote, ProCite, RefMan) HTML/Text

Persistent link: https://EconPapers.repec.org/RePEc:teu:ged000:v:4:y:2026:i:6:id:11197

DOI: 10.5281/zenodo.20776436

Access Statistics for this article

More articles in GREEN ECONOMY AND DEVELOPMENT from "Ma'rifat-Print-Media" LLC, Tashkent State University of Economics
Bibliographic data for series maintained by Xayrulla ().