Isbn: 9783031102356 - artificial intelligence and credit risk: the use of alternative data and methods in internal credit rating (4 Ergebnisse)

ISBN
Mit der Detailsuche verfeinern

Optimieren Sie Ihre Suche

  • Bücher (4)

  • Neu (4)

bis

Benutzerdefinierte Preisspanne (EUR)

bis

  • Sprache: Englisch

    Verlag: Palgrave Macmillan, 2022

    3031102355 / 9783031102356

    • Hardcover

    Anbieter: Ria Christie Collections, Uxbridge, Vereinigtes KönigreichRia Christie Collections

    Verkäufer/-in mit 5 Sternen
    Verkäufer/-in kontaktieren

    Zustand: Neu

    EUR 48,72

    EUR 10,93 Versand 
    Versand von Vereinigtes Königreich nach USA

    Anzahl: Mehr als 20 verfügbar

    Zustand: New. In English.

  • Sprache: Englisch

    Verlag: Palgrave Macmillan, 2022

    3031102355 / 9783031102356

    • Hardcover

    Anbieter: Kennys Bookstore, Olney, MD, USAKennys Bookstore

    Verkäufer/-in mit 5 Sternen
    Verkäufer/-in kontaktieren

    Zustand: Neu

    EUR 67,19

    EUR 9,14 Versand 
    Versand innerhalb von USA

    Anzahl: Mehr als 20 verfügbar

    Zustand: New. 2022. 1st ed. 2022. hardcover. . . . . . Books ship from the US and Ireland.

  • Sprache: Englisch

    Verlag: Palgrave Macmillan, 2022

    3031102355 / 9783031102356

    • Hardcover

    Anbieter: Revaluation Books, Exeter, Vereinigtes KönigreichRevaluation Books

    Verkäufer/-in mit 5 Sternen
    Verkäufer/-in kontaktieren

    Zustand: Neu

    EUR 78,31

    EUR 11,66 Versand 
    Versand von Vereinigtes Königreich nach USA

    Anzahl: 2 verfügbar

    Hardcover. Zustand: Brand New. 104 pages. 8.50x6.00x0.50 inches. In Stock.

  • Sprache: Englisch

    Verlag: Springer International Publishing, Springer Nature Switzerland, 2022

    3031102355 / 9783031102356

    • Hardcover

    Anbieter: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, DeutschlandAHA-BUCH GmbH

    Verkäufer/-in mit 5 Sternen
    Verkäufer/-in kontaktieren

    Zustand: Neu

    EUR 53,49

    EUR 61,42 Versand 
    Versand von Deutschland nach USA

    Anzahl: 1 verfügbar

    Buch. Zustand: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - This book focuses on the alternative techniques and data leveraged for credit risk, describing and analysing the array of methodological approaches for the usage of techniques and/or alternative data for regulatory and managerial rating models. During the last decade the increase in computational capacity, the consolidation of new methodologies to elaborate data and the availability of new information related to individuals and organizations, aided by the widespread usage of internet, set the stage for the development and application of artificial intelligence techniques in enterprises in general and financial institutions in particular. In the banking world, its application is even more relevant, thanks to the use of larger and larger data sets for credit risk modelling. The evaluation of credit risk has largely been based on client data modelling; such techniques (linear regression, logistic regression, decision trees, etc.) and data sets (financial, behavioural, sociologic, geographic, sectoral, etc.) are referred to as 'traditional' and have been the de facto standards in the banking industry. The incoming challenge for credit risk managers is now to find ways to leverage the new AI toolbox on new (unconventional) data to enhance the models' predictive power, without neglecting problems due to results' interpretability while recognizing ethical dilemmas. Contributors are university researchers, risk managers operating in banks and other financial intermediaries and consultants. The topic is a major one for the financial industry, and this is one of the first works offering relevant case studies alongside practical problems and solutions.