AI kredit riskinin modelləşdirilməsi: Kredit riski əməliyyatlarının sadələşdirilməsi

• Author:
• Author adı

  Quantumrun Uzaqgörməsi
• Fevral 27, 2023

Kredit riskinin modelləşdirilməsi problemi onilliklər ərzində bankları narahat edir. Maşın öyrənməsi və süni intellekt (ML/AI) sistemləri cəlb olunan məlumatları təhlil etmək və daha dinamik, daha dəqiq modellər təqdim etmək üçün yeni üsullar təklif edir.

AI kredit riskinin modelləşdirilməsi konteksti

Kredit riski, borcalanın kredit ödənişlərini yerinə yetirməməsi riskinə aiddir, nəticədə kreditor üçün pul vəsaitlərinin hərəkəti itkisi ilə nəticələnir. Bu riski qiymətləndirmək və idarə etmək üçün kreditorlar defolt ehtimalı (PD), defolt riski (EAD) və zərərlə verilmiş defolt (LGD) kimi amilləri qiymətləndirməlidirlər. 2004-cü ildə nəşr edilmiş və 2008-ci ildə tətbiq edilmiş Basel II təlimatları bank sektorunda kredit riskinin idarə edilməsi üçün tənzimləmələri təmin edir. Basel II-nin Birinci Sütununa əsasən, kredit riski standartlaşdırılmış, daxili baza reytinqinə əsaslanan və ya qabaqcıl daxili reytinqlərə əsaslanan yanaşmadan istifadə etməklə hesablana bilər.

Məlumat analitikasının və AI/ML-nin istifadəsi kredit riskinin modelləşdirilməsində getdikcə daha çox yayılmışdır. Statistik üsullar və kredit balları kimi ənənəvi yanaşmalar qeyri-xətti əlaqələri daha yaxşı idarə edə və verilənlərdə gizli xüsusiyyətləri müəyyən edə bilən daha təkmil üsullarla tamamlandı. İstehlak krediti, demoqrafik, maliyyə, məşğulluq və davranış məlumatları onların proqnozlaşdırma qabiliyyətini təkmilləşdirmək üçün modellərə daxil edilə bilər. Standart kredit hesabının olmadığı biznes kreditləşməsində kreditorlar kredit qabiliyyətini qiymətləndirmək üçün biznes gəlirlilik ölçülərindən istifadə edə bilərlər. Maşın öyrənmə üsulları daha dəqiq modellər yaratmaq üçün ölçülərin azaldılması üçün də istifadə edilə bilər.

Dağıdıcı təsir

AI kredit riskinin modelləşdirilməsinin tətbiqi ilə istehlak və biznes kreditləşməsi daha dəqiq və dinamik kreditləşdirmə modellərindən istifadə edə bilər. Bu modellər kreditorlara öz borcalanlarını daha yaxşı qiymətləndirmək imkanı verir və daha sağlam kredit bazarına imkan verir. Bu strategiya biznes kreditorları üçün faydalıdır, çünki kiçik müəssisələrin kredit qabiliyyətini istehlakçılar üçün standart kredit balları kimi qiymətləndirmək üçün heç bir meyarları yoxdur.

Kredit riskinin modelləşdirilməsində AI-nin potensial tətbiqlərindən biri şirkət hesabatları və xəbər məqalələri kimi strukturlaşdırılmamış məlumatları təhlil etmək, müvafiq məlumatları çıxarmaq və borcalanın maliyyə vəziyyətini daha dərindən başa düşmək üçün təbii dil emalından (NLP) istifadə etməkdir. Digər potensial istifadə modelin qərar qəbul etmə prosesini başa düşməyi təmin edə və şəffaflığı və hesabatlılığı yaxşılaşdıra bilən izah edilə bilən AI-nin (XAI) tətbiqidir. Bununla belə, kredit riskinin modelləşdirilməsində süni intellektdən istifadə həm də modelləri hazırlamaq üçün istifadə edilən məlumatlarda potensial qərəzlilik və məsuliyyətli və izah edilə bilən qərar qəbul etmə ehtiyacı kimi etik narahatlıqları artırır.

Kredit riskində süni intellektdən istifadəni araşdıran şirkətə misal Spin Analytics-dir. Startap maliyyə institutları üçün kredit riskinin modelləşdirilməsi ilə bağlı tənzimləmə hesabatlarını avtomatik yazmaq üçün süni intellektdən istifadə edir. Şirkətin platforması olan RiskRobot banklara ABŞ və Avropa kimi müxtəlif regionlarda qaydalara uyğunluğu təmin etmək üçün məlumatları emal etməzdən əvvəl toplamaqda, birləşdirməyə və təmizləməyə kömək edir. O, həmçinin dəqiqliyi təmin etmək üçün tənzimləyicilər üçün ətraflı hesabatlar yazır. Bu hesabatların yazılması adətən 6-9 ay çəkir, lakin Spin Analytics bu müddəti iki həftədən az bir müddətə azalda biləcəyini iddia edir. 

AI kredit riskinin modelləşdirilməsinin tətbiqləri

AI kredit riskinin modelləşdirilməsinin bəzi tətbiqləri bunlara aid ola bilər:

• Kredit riskinin modelləşdirilməsində süni intellektdən istifadə edən banklar təfərrüatlı hesabatların hazırlanması üçün tələb olunan vaxtı və səyləri əhəmiyyətli dərəcədə azaltmaqla maliyyə institutlarına yeni məhsulları daha tez və daha aşağı qiymətə təqdim etməyə imkan verir.
• Böyük miqdarda məlumatı insanlardan daha tez və dəqiq təhlil etmək üçün AI ilə işləyən sistemlər istifadə olunur ki, bu da potensial olaraq daha dəqiq risk qiymətləndirmələrinə gətirib çıxarır.
• İnkişaf etməkdə olan dünyada daha çox “bankı olmayan” və ya “bankı olmayan” insanlar və bizneslər maliyyə xidmətlərinə çıxış əldə edirlər, çünki bu yeni kredit riskinin modelləşdirilməsi alətləri bu kifayət qədər xidmət göstərilməyən bazara əsas kredit xallarını ayırd etmək və tətbiq etmək üçün tətbiq oluna bilər.
• İnsan analitikləri səhv riskini azaltmaq üçün süni intellektə əsaslanan vasitələrdən istifadə etmək üçün öyrədilir.
• Süni intellekt sistemləri fırıldaqçılıq fəaliyyətinin nümunələrini aşkar etmək üçün istifadə edilir və maliyyə institutlarına saxta kreditlər və ya kredit müraciətləri riskini azaltmağa kömək edir.
• Maşın öyrənmə alqoritmləri gələcək risklər haqqında proqnozlar vermək üçün tarixi məlumatlar üzərində öyrədilir və maliyyə institutlarına potensial risklərə məruz qalmaları proaktiv şəkildə idarə etməyə imkan verir.

Şərh etmək üçün suallar

• Sizcə, bizneslər kredit qabiliyyətini qiymətləndirmək üçün hansı ölçüdən istifadə etməlidirlər?
• Gələcəkdə AI-nin insan kredit riski analitiklərinin rolunu dəyişdirməsini necə təsəvvür edirsiniz?