Кредитный скоринг представляет собой прикладную область финансовой математики и статистики, задачей которой является количественная оценка вероятности дефолта (Probability of Default, PD) заемщика на основе анализа огромных массивов исторических данных. Математические скоринговые модели лежат в основе функционирования всего розничного банкинга, обеспечивая автоматизированную, быструю и экономически эффективную выдачу потребительских кредитов и ипотеки.

Марковские процессы принятия решений (Markov Decision Processes, MDP) предоставляют строгую математическую основу для стохастического динамического программирования. Они используются для оптимизации последовательности решений в среде, где результаты действий частично случайны, а частично зависят от выбора принимающего решение агента. Сегодня MDP образуют фундаментальную парадигму для современного машинного обучения с подкреплением (Reinforcement Learning), автономной робототехники и управления сложными производственными процессами.