Machine Learning Applications in Credit Risk Assessment: Implications for Accuracy and Fairness in European Banking Markets

Mermoglia, Leonardo

Aplikace strojového učení v hodnocení úvěrového rizika: Důsledky pro přesnost a spravedlnost na evropských bankovních trzích

bakalářská práce (OBHÁJENO)

Zobrazit/otevřít

Text práce (1.862Mb)

Abstrakt (1.862Mb)

Abstrakt (v jazyce výuky) (1.862Mb)

Posudek vedoucího (204.3Kb)

Posudek oponenta (331.3Kb)

Záznam o průběhu obhajoby (265.4Kb)

Trvalý odkaz

http://hdl.handle.net/20.500.11956/211621

Identifikátory

SIS: 283835

Oponent práce

Pečená, Magda

Fakulta / součást

Fakulta sociálních věd

Obor

Politics, Philosophy and Economics

Katedra / ústav / klinika

Katedra politologie

Datum obhajoby

24. 6. 2026

Nakladatel

Univerzita Karlova, Fakulta sociálních věd

Jazyk

Angličtina

Známka

Velmi dobře

Klíčová slova (česky)

strojové učení, umělá inteligence, úvěrové riziko, bankovnictví, spravedlnost, algoritmická zaujatost, finanční regulace, Evropská unie

Klíčová slova (anglicky)

machine learning, artificial intelligence, credit risk, banking, fairness, algorithmic bias, financial regulation, European Union

Citace dokumentu

Metadata

Zobrazit celý záznam