تهدف هذه الدراسة إلى تطوير نموذج تصنيف ائتماني هجين مدفوع بالبيانات، بالاعتماد على المنطق الضبابي وخوارزميات الذكاء الاصطناعي، بما يتيح تقييم الجدارة الائتمانية وتقدير احتمال تعثر المصارف السورية التقليدية الخاصة وفق متطلبات المعيار IFRS 9. وقد تم ذلك باستخدام بيانات ربع سنوية خلال الفترة الممتدة من الربع الأول 2013 حتى الربع الرابع 2023. 

تم تحديد مدخلات النموذج باستخدام أساليب الفلترة القائمة على نظرية المعلومات، وأساليب التغليف بالاعتماد على خوارزميات البحث والتحسين وخوارزميات التعلم الآلي. نتج عن ذلك تحديد مجموعة من المتغيرات الأكثر قدرة على تفسير الجدارة الائتمانية وتشمل: رأس المال التنظيمي إلى الموجودات المرجّحة بالمخاطر، القروض غير العاملة إلى إجمالي القروض، إجمالي القروض إلى إجمالي الودائع، مضاعف حقوق الملكية، ونسبة المركز الصافي المفتوح بالعملات الأجنبية إلى رأس المال التنظيمي، بالإضافة إلى سعر الصرف كمتغير كلي يعبر عن الظروف الاقتصادية العامة. 

وبناءً على ذلك، تم تطوير أربعة نماذج ضبابية بالاعتماد على المنطق الضبابي المعزز بخوارزميات التحسين الميتا-استكشافية، ولا سيما الخوارزمية الجينية وخوارزمية تحسين أسراب الجسيمات. وأظهرت النتائج تفوق النموذج الهجين (PSO-PSO)، القائم على توليد القواعد الضبابية ومعايرة النموذج باستخدام خوارزمية تحسين أسراب الجسيمات، من حيث القدرة التفسيرية، وتقليل نسبة الخطأ، واستقرار أداء النموذج عبر الزمن، وقابلية التعميم عبر المصارف. بعد ذلك، تم توظيف مخرجات النموذج لاشتقاق درجات تصنيفية باستخدام التقسيم القائم على الكوانتايلات، ومن ثم تقدير احتمال التعثر باستخدام سلاسل ماركوف ونموذج المعايرة اللوجستي.