Czasopismo
Tytuł artykułu
Warianty tytułu
Artificial Neural Networks and Support Vector Machine in Banking Computer Systems
Języki publikacji
Abstrakty
W artykule zaprezentowano wybrane metod sztucznej inteligencji do zwiększania efektywności bankowych systemów informatycznych. Wykorzystanie metody wektorów wspierających czy sztucznych sieci neuronowych w połączeniu z nowoczesną technologią mikroprocesorową umożliwia znaczący wzrost konkurencyjności banku poprzez dodanie nowych funkcjonalności. W rezultacie możliwe jest także złagodzenie skutków kryzysu finansowego. (abstrakt oryginalny)
In this paper, some artificial neural networks as well as a support vector machines have been studied due to bank computer system development. These approaches with the contact-less microprocessor technologies can upsurge the bank competitiveness by adding new functionalities. Moreover, some financial crisis influences can be declines. (original abstract)
Twórcy
autor
- Politechnika Gdańska
autor
- Politechnika Gdańska, doktorant
autor
- Politechnika Gdańska, doktorant
autor
- Politechnika Gdańska, doktorant
Bibliografia
- 1. Baesens B., Setiono R., Mues C., Vanthien J.: Using neural network rule extraction and decision tables for credit-risk evaluation. Management Science, Vol. 49, No. 3, March 2003.
- 2. Balicka H. et al.: Metody sztucznej inteligencji do wspomagania bankowych systemów informatycznych. W: Systemy informatyczne w gospodarce. K. Kreft, D. Wach, J. Winiarski (red.), Wyd. Uniwersytetu Gdańskiego, Gdańsk 2013.
- 3. Balicki J., Multi-criterion Decision Making by Artificial Intelligence Techniques. Proc. on the 8th Int. Con. on Artificial Intelligence, Knowledge Engineering and Data Bases, February 2009, Cambridge.
- 4. Bechler A., Porównanie efektywności sieci neuronowych i modeli ekonometrycznych we wspomaganiu decyzji kredytowych, Zastosowania metod statystycznych w badaniach naukowych, StatSoft Polska, Kraków 2003.
- 5. Brown C.: Technical Analysis for the Trading Professional, Second Edition: Strategies and Techniques for Today's Turbulent Global Financial Markets. The McGrawHill Companies, New York 2011.
- 6. Cairncross F.: The death of distance: how the communications revolution will change our lives. Harvard Business School Press, Cambridge (US) 1997.
- 7. Castells M.: The rise of the network society. Basil Blackwell, Oxford 1996.
- 8. Chaveesuk R., Srivaree-Ratana C., Smith A.E.: Alternative neural network approaches to corporate bond rating. Journal of Engineering Valuation and Cost Analysis, vol. 2, 1999.
- 9. Chissick M., Kelman A.: Electronic commerce: law and practice. Sweet - Maxwell, London 2000.
- 10. Daniel, E. M., Grimshaw, D. J.: An exploratory comparison of electronic commerce adoption in large and small enterprises. Journal of Information Technology, vol. 17, 2002.
- 11. Gkoutzinis A. A.: Internet banking and the law in Europe. Regulation, financial integration and electronic commerce, Cambridge University Press, Cambridge 2006.
- 12. Golicic, S. L., et al.: The impact of e-commerce on supply chain relationships. Int. Journal of Physical Distribution, vol. 32, 2002.
- 13. Graham M.: Warped geographies of development: The Internet and theories of economic development. Geography Compass, vol. 2/3, 2008.
- 14. Henley W.E., Hand D.J.: A k-nearest-neighbour classifier for assessing consumer credit risk, The Statistician, Volume 45, Issue 1 (1996).
- 15. Larousse D. T.: Metody i modele eksploracji danych. Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa 2008.
- 16. Majer I.: Application scoring: logit model approach and the divergence method compared, Department of Applied Econometrics, Working Paper, No. 10-06, 2006.
- 17. Mylonakis J., Diacogiannis G.: Evaluating the likelihood of using linear discriminant analysis as a commercial bank card owners credit scoring model. International Business Research, Vol. 3, No. 2, 2010.
- 18. Nazari M., Alidadi M.: Measuring credit risk of bank customers using artificial neural network. Journal of Management Research, vol. 5, No. 2, 2013.
- 19. NBP: Raport na temat pełnego uczestnictwa RP w trzecim etapie Unii Gospodarczej i Walutowej, http://www.nbp.pl/Publikacje/O_Euro/RE1.pdf, 2009.
- 20. NUMTECH: GPGPU and financial business. http://www.numtech.co.jp/files/documents/seminar/20101019/20101019E.pdf, dostęp: 20 luty 2013.
- 21. NVIDIA: Computational Finance, http://www.nvidia.com/object/computational_finance.html, dostęp: 20 luty 2013.
- 22. Orłowski W. M.: Świat, który oszalał, czyli poradnik na ciekawe czasy. Wyd. Agora, Warszawa 2008.
- 23. Pietrzak E., Markiewicz M. (red.): Finanse, bankowość i rynki finansowe, Wyd. Uniwersytetu Gdańskiego, Gdańsk 2006.
- 24. Pietrzak J.: Czynniki przewagi konkurencyjnej na rynku bankowych usług detalicznych, Wyd. Uniwersytetu Gdańskiego, Gdańsk 2002.
- 25. Solomon S.: Option pricing on the GPU, High Performance Computing and Communications, 2010.
- 26. Srivastava R. P.: Automating judgmental decisions using neural networks: a model for processing business loan applications, Proceedings of the 1992 ACM annual conference on Communications.
- 27. Walkiewicz R.: Bankowość inwestycyjna, Poltext, Warszawa 2001.
- 28. Węglarz J., Nabrzyski J., Schopf J.: Grid resource management: State of the art and future trends. Kluwer Academic Publishers, Boston 2002.
- 29. Yobas M.B., Crook J.N., Ross P.: Credit scoring using neural and evolutionary techniques. IMA Journal of Mathematics Applied in Business and Industry, Vol. 11, 2000.
- 30. Zan H. et al.: Credit rating analysis with support vector machines and neural networks: a market comparative study. Decision Support Systems, vol. 37, 2004.
- 31. Zook M., Graham M.: From cyberspace to DigiPlace: visibility in an age of information and mobility. In: Miller, H. J. (ed.) Societies and cities in the age of instant access. Springer, London 2007.
Typ dokumentu
Bibliografia
Identyfikatory
Identyfikator YADDA
bwmeta1.element.ekon-element-000171256665