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摘要：信用风险评估是财务决策过程中最重要的方面之一。本研究对有关人工智能（AI）和机器学习（ML）技术在信用风险评估中的应用（AI）的应用进行了系统的综述，提供了对方法，结果和普遍分析技术的见解。涵盖了来自不同地区和国家/地区的研究，该评论重点介绍了来自消费者和公司角度的基于AI/ML的信用风险评估。采用PRISMA框架，先例，决策和结果（ADO）框架和严格的包含标准，评论分析了地理重点，方法，结果和分析技术。它研究了各种数据集和方法，从传统的统计方法到先进的AI/ML和深度学习技术，强调它们对改善贷款实践的影响并确保借款人的公平性。讨论部分批判性地评估了现有研究论文的贡献和局限性，提供了新颖的见解和全面的覆盖范围。本评论重点介绍了该领域的国际研究范围，来自各个国家的贡献提供了不同的观点。这项系统评价增强了对信用风险评估不断发展的格局的理解，并为AI和ML在这个关键的金融领域中的应用，挑战和机遇提供了宝贵的见解。通过将发现与现有调查文件进行比较，本综述确定了新颖的见解和贡献，使其成为金融业研究人员，从业者和决策者的宝贵资源。
对AI和机器学习应用程序的系统评价
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