انجمن کامپیوتر ایران

با توجه به تولید حجم بسیار زیاد داده‌های سازمانی که توسط افراد و رایانه‌ها تولید و جمع آوری و ذخیره می‌شوند، استخراج الگوهای خاص و دانش از این داده‌ها از چالش‌های پیشروی سازمان‌ها می‌باشد. چرا که داده‌های حجیم، متنوع که با سرعت بالایی تولید می‌شوند در نهان خود الگوهای نهفته‌ای دارند که می‌تواند در تصمیم‌سازی مدیران ارشد سازمان‌ها موثر باشد. ازجمله این الگوها می‌توان به اندازهگیری و مدیریت ریسک اعتباری و مالی در سازمان‌ها و نهادها اشاره نمود. این مقاله تلاش دارد، تا با استفاده از داده‌کاوی و شبکه‌های مولد خصمانه مدلی را برای کاهش ریسک اعتباری سازمان‌های حمایتی ارائه دهد. از آنجاکه ویژگی‌های مشتریان این سازمان‌ها بطور اساسی، با مشتریان بنگاه‌های اقتصادی مانند بانک‌ها و موسسات مالی متفاوت است، ارائه مدلی که بتواند دقت ارائه تسهیلات و کاهش ریسک اعتباری به مشتریان (نیازمندان) را به کمترین میزان برساند امری حیاتی است. نتایج پیاده‌سازی بر روی داده‌های واقعی بر متقاضیان تسهیلات اشتغال کمیته امداد امام خمینی (ره) نشان داده است مدل پیشنهادی می‌تواند با دقت 86.4 درصد طبقه‌بندی پرداخت اعتبارات را انجام دهد که این میزان با استفاده از روش‌های پایه 72.1 درصد می‌باشد. لذا مدل جدید توانسته است به میزان 14.3 درصد ریسک اعتباری پرداخت تسهیلات را کاهش دهد.