مجلة إقتصاد المال والأعمال
Volume 5, Numéro 2, Pages 111-128

أهمية النظام الخبير المبهم في تقدير خطر القرض -حالة بنك الفلاحة والتنمية الريفية والقرض الشعبي الجزائري The Importance Of A Fuzzy Expert System In Credit Risk Assessment- The Case Of The Agriculture And Rural Development Bank And The Algerian People’s Loan Bank

الكاتب : روابح عبلة .

الملخص

ملخص: باللغة العربية يعتبر تقدير خطر القرض حجر الأساس في الصناعة المصرفية، فهو يقوم على مسألة تحديد احتمال عجز المقترض عن السداد وتقدير الأرباح المستقبلية المحتملة أو الخسائر المتوقعة من هذا القرض، وقد توصلت العديد من الدراسات إلى أن الأنظمة الخبيرة المبهمة مناسبة جدا لمثل هذه المسائلة المعقدة وغير المهيكلة. وعلى هذا الأساس تهدف الدراسة إلى إبراز الدور المهم للأنظمة الخبيرة المبهمة الذي ما فتئ يتعاظم في مجال تقدير خطر القرض، وذلك من خلال تصميم نظام خبير مبهم وتطبيقه على عينة من البيانات الخاصة بمقترضين سابقين، بغية تحديد مدى قدرته على التنبؤ بوضعية المقترضين ومقارنة نتائجه مع النتائج الحقيقية. و بالاعتماد على بيانات المقترضين لكل من بنك الفلاحة و التنمية الريفية و القرض الشعبي الجزائري، توصلت الورقة إلىى نتائج جيدة تبرز أهمية وفعالية النظام الخبير المبهم في تقدير خطر القرض. Abstract: Credit risk assessment is acornstone in banking industry, it is based on the determination of the probability of default and the estimation of potential future benefits or losses for credit granting. Recently, researchers have found that fuzzy expert system perform very well for such complex and unstructured issue, In this context ,The aim from this study is to highlight the growing and important role that fuzzy expert systems in credit risk assessment, a Fuzzy Expert system has been developed and applied on a sample of data of borrowers, in order to determine its ability to assess borrower’s situation and compare his results with real results. The study reached good results that allow to prove the validity and the effectiveness of fuzzy expert system in Credit risk assessment

الكلمات المفتاحية

الكلمات المفتاحية: خطر القرض، تقدير خطر القرض، الذكاء الاصطناعي، الأنظمة الخبيرة المبهمة. تصنيف JEL: C45، C88، G21 ; Keywords: credit risk; Credit risk assessment ; Artificial intelligence; fuzzy expert system. Jel Classification Codes: C45;C88;G21.