Primjena metode stabla odlučivanja za donošenje odluka u bankarskom sektoru

diplomski rad

• Naslov (engleski): Using the Decision tree method for decision making in banking
• Autor: Marin Ercegović
• Mentor: Nina Begičević Ređep (mentor); MBZ: 277814
• Član povjerenstva: Nikola Kadoić (član povjerenstva); MBZ: 328945
• Ustanova koja je dodijelila akademski / stručni stupanj: Sveučilište u Zagrebu; Fakultet organizacije i informatike; (Katedra za kvantitativne metode); Varaždin
• Datum i država obrane: 2020-09-18, Hrvatska
• Znanstveno / umjetničko područje, polje i grana: DRUŠTVENE ZNANOSTI; Informacijske i komunikacijske znanosti; Organizacija i informatika

Sažetak

Zbog turbulentne prirode i uvjeta poslovanja modernih poduzeća naglašava se važnost procesa odlučivanja te se sve više resursa usmjerava u poboljšavanje istog. Banke i druge financijske organizacije moraju na adekvatan način odgovoriti na sve zahtjeve brzo-promjenjive i turbulentne suvremene poslovne okoline. Iz tog razloga daje se veliki značaj načinu vođenja, odnosno odlučivanja u organizaciji te više no ikad do izražaja dolaze sposobnosti i različiti stilovi vođenja i odlučivanja menadžera. Zbog naglaska na efikasnost i brzinu u procesu odlučivanja te postojanje rizika i nesigurnosti u poslovnoj okolini, menadžeri sve više koriste moderne metode za pomoć u odlučivanja poput: analize osjetljivosti, matrice rizika te stablo odlučivanja. Stablo odlučivanja kao metoda za odlučivanje u uvjetima rizika i nesigurnosti predstavlja praktični grafičko-vizualizacijski alat za donošenje jednokratnih sekvencijalnih odluka.
Osim toga, bankarske i druge financijske institucije u današnje vrijeme barataju velikim količinama podataka te im je više nego ikada potreban adekvatan odgovor na probleme modernog poslovanja. Tradicionalni sustavi potpore odlučivanja temeljeni na pravilima postaju nedostatni te iziskuju veliku količinu intervencija od strane analitičara. Strojno učenje i povezani prediktivni modeli, poput stabla odlučivanja, nasumične šume i pojačavanja, predstavljaju adekvatnu podlogu za izradu sustava za donošenje kvalitetnih i pravovremenih odluka. Kao glavni slučajevi korištenja strojnog učenja u bankarskom sektoru ističu se procjena kreditnog rizika i detekcija prijevare. U ovom radu se objašnjava teoretska i matematička pozadina metode stabla odlučivanja i povezanih modela koji se na njoj temelje. Na primjerima iz prakse objašnjavaju se koristi od upotrebe stabla odlučivanja u svrhu procjene kreditnog rizika i detekcije prijevare. Naposljetku predstavlja se vlastita implementacija sustava detekcije prijevare na temelju sintetičkoga skupa podataka pomoću prediktivnih modela stabla odlučivanja te je izrađena komparativna analiza performansi modela stabla odlučivanja, nasumične šume i pojačavanja u svrhu detekcije financijske prijevare.

• Ključne riječi: odlučivanje; stablo odlučivanja; bankarstvo
• Jezik: hrvatski
• URN:NBN: urn:nbn:hr:211:646969
• Studijski program: Naziv: Organizacija poslovnih sustava; Vrsta studija: sveučilišni; Stupanj studija: diplomski; Akademski / stručni naziv: magistar/magistra informatike (mag.inf.)
• Vrsta resursa: Tekst
• Način izrade datoteke: Izvorno digitalna
• Prava pristupa: Otvoreni pristup
• Datum i vrijeme pohrane: 2021-05-06 13:28:10