این‌ پژوهش‌ به‌ بررسی‌ نقش‌ یادگیری‌ عمیق‌ در پیش‌بینی‌ و کاهش‌ ریسک‌ اعتباری‌ با استفاده از الگوریتم‌های‌ مختلف‌ یادگیری‌ عمیق‌، شامل‌ شبکه‌های‌ عصبی‌ پیچیده (DNNs)، شبکه‌های‌ عصبی‌ کانولوشنی‌ (CNNs) و شبکه‌های‌ عصبی‌ بازگشتی‌ (RNNs) بر روی‌ مجموعه‌ دادههای‌ بانکی‌ پرداخته‌ است‌. هدف اصلی‌ این‌ مطالعه‌، ارزیابی‌ عملکرد هر یک‌ از این‌ الگوریتم‌ها در تحلیل‌ و پیش‌بینی‌ دقیق‌ ریسک‌ اعتباری‌ و شناسایی‌ الگوهای‌ پیچیده در دادههای‌ بانکی‌ است‌. در این‌ پژوهش‌، مجموعه‌ دادههای‌ بانکی‌ شامل‌ اطلاعات مربوط به‌ وامها و حسابهای‌ مشتریان مورد استفاده قرار گرفته‌ است‌. دادهها به‌طور کامل‌ پیش‌پردازش شده و سپس‌ مدلهای‌ یادگیری‌ عمیق‌ شامل‌ DNNs، CNNs، و RNNs به‌منظور پیش‌بینی‌ ریسک‌ اعتباری‌ آموزش داده شدهاند. تکنیک‌های‌ آموزش و بهینه‌سازی‌ از جمله‌ الگوریتم‌های‌ بهینه‌سازی‌ و روشهای‌ منظم‌سازی‌ برای‌ هر مدل اعمال گردید. عملکرد مدلها با استفاده از معیارهای‌ کلیدی‌ مانند دقت‌، حساسیت‌، ویژگی‌، و نمره F1 ارزیابی‌ شد. نتایج‌ به‌دست‌آمده نشان می‌دهد که‌ RNNs با دقت‌ ٨٨% و امتیاز F1 %٨٨ بهترین‌ عملکرد را در پیش‌بینی‌ ریسک‌ اعتباری‌ ارائه‌ دادهاند. این‌ مدل توانسته‌ است‌ الگوهای‌ زمانی‌ و تغییرات دورهای‌ در دادههای‌ بانکی‌ را به‌خوبی‌ شبیه‌سازی‌ کند. در مقایسه‌، DNNs با دقت‌ ٨٥% و امتیاز F1 %٨٤ عملکرد خوبی‌ در شناسایی‌ الگوهای‌ پیچیده داشتند، اما در تحلیل‌ دادههای‌ ترتیبی‌ کمتر موثر بودند. CNNs با دقت‌ ٨٢% و امتیاز F1 %٨١ در استخراج ویژگی‌های‌ محلی‌ مؤثر بودند، اما نتایج‌ آنها نسبت‌ به‌ DNNs و RNNs پایین‌تر بود..