AI-Driven Credit Scoring Model in Smarter Lending Decisions for Farmers
Notice bibliographique
Résumé
Millions of small and marginal farmers in India encounter obstacles such as limited access to markets, inconsistent income, inadequate collateral, and restricted financing alternatives, which are further aggravated by fragmented supply chains and the lack of a cohesive digital infrastructure. This research introduces an AI-driven credit scoring system that utilizes nontraditional data sources, including soil health, crop history, and weather patterns, to assess customized credit scores, allowing farmers to obtain loans even in the absence of formal credit histories. Two neural network models were created and evaluated for loan approval prediction: a Feedforward Neural Network (FNN) and a Deep Neural Network (DNN), using data on employment, credit history, and demographics. Essential preprocessing techniques, such as feature scaling, categorical encoding, and addressing missing values, were applied to prepare the dataset. Both models employed the Adam optimizer and categorical cross-entropy loss, with early stopping implemented to mitigate overfitting. The DNN exhibited superior performance, achieving a test accuracy of 86.18% and a loss of 0.4610 f1-score of 0.84, in contrast to the FNN, which recorded an accuracy of 83% and a loss of 0.4989 and f1-score of 0.80. These results highlight the potential of AI-based systems to transform agricultural financing by enhancing loan accessibility and efficiency for farmers.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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 ».