Islamic FinTech and artificial intelligence (AI) for assessing creditworthiness
Notice bibliographique
Résumé
The potential value of the Muslim market worldwide is huge, reaching out to a quarter of the world’s population, yet it receives little attention from industry players. The data showed that the median age for Muslims globally was just 24 years old, making a majority of them digital-savvy. They become more sophisticated and well-informed. The existence of Financial Technology (FinTech) plays a significant role as a potential market due to the demand for an Islamic Financial System. Peer to Peer Lending (P2P lending) is one of FinTech’s products that also enhances financial inclusion and the financial well-being of the population to access financial services. The paper discusses P2P Lending that accordance with the Islamic principle. Islamic P2P lending promotes an interest-free mechanism based on a profit and loss partnership. An Islamic P2P lending platform could be developed and they must not involve Riba (interest/usury), Gharar (uncertainty), Maisir (gambling), and Non halal (prohibited) activities. The challenge of the system comes from the area of technology to improve the overall financial system efficiencies, especially in mitigating any risks. This paper proposes AI-based Islamic P2P lending with instant credit scoring that will speed up the process of measuring creditworthiness. The credit score engines are AI-enabled and can be expected to generate a good decision.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».