Мақалада банктік несиелік тәуекелді бағалаудың өзекті міндеттері қарастырылды, оның мәні деректерді интеллектуалды талдау әдістерімен құрылған несие алушының төлем қабілетін болжаудың скорингтік модельдері болып табылады. Несиелік скоринг деректерді өңдеу процесін көрсетуге мүмкіндік беретін мысал ретінде таңдалды. Несиелік тәуекелді бағалау үшін несиелік скоринг несие алушыларды төлем қабілеті бар немесе жоқ екенін қаржы институттарына анытаудың маңызды құралы болды. Сәйкесінше, несиелік скоринг үшін машиналық оқыту алгоритмдері сәтті қолданылды. Несиелік тәуекелдің төмендеуі қаржылық дағдарыстарға байланысты қызығушылықтың жоғарылауы болып табылады, сондықтан қаржы институттары көптеген деректер жинайды. Бұл тәуекел талдаушыларына үлкен деректерді өңдеудің және жеке тұлғалардың төлем қабілеттерін анықтаудың күрделі міндетін қойды. Несиелік скорингтің жоғары тиімді модельдерін іздеуде қаржы институттары машиналық оқытудың күрделі әдістерін қолдана алады. Салыстырмалы талдау үшін мақалада машиналық оқытуды жіктеу әдістері қолданылды. Нәтижелер көрсеткендей, регрессия дефолттың ең жақсы бағасын, содан кейін кездейсоқ орман алгоритмі екенін көрсетті. Кеңінен қолданылатын логит моделі тірек векторлық машинаға қарағанда жақсы нәтиже көрсетті. Сонымен қатар, Колмогоров-Смирнов тестін пайдалана отырып, біз машиналық оқытудың басқа әдістері модельдің санатты қаншалықты жіктей алатындығы бойынша кеңінен қолданылатын логит модельден жоғары екенін дәлелдедік.