Pagmodelo sa peligro sa kredito sa AI: Pag-streamline sa mga operasyon sa peligro sa kredito

• Author:
• Ngalan sa tagsulat

  Quantumrun Foresight
• Pebrero 27, 2023

Ang problema sa pagmodelo sa risgo sa kredito naghampak sa mga bangko sulod sa mga dekada. Ang pagkat-on sa makina ug artificial intelligence (ML/AI) nga mga sistema nagtanyag og bag-ong mga pamaagi sa pag-analisar sa mga datos nga nahilambigit ug paghatag og mas dinamiko, mas tukma nga mga modelo.

konteksto sa pagmodelo sa risgo sa kredito sa AI

Ang risgo sa kredito nagtumong sa risgo nga ang usa ka nanghulam mapakyas sa ilang mga pagbayad sa utang, nga moresulta sa pagkawala sa mga cash flow alang sa nagpahulam. Aron masusi ug madumala kini nga risgo, ang mga tigpahulam kinahanglang magbanabana sa mga butang sama sa posibilidad sa default (PD), ang exposure sa default (EAD), ug ang loss-given default (LGD). Ang mga giya sa Basel II, nga gipatik sa 2004 ug gipatuman sa 2008, naghatag og mga regulasyon alang sa pagdumala sa risgo sa kredito sa industriya sa bangko. Ubos sa Unang Haligi sa Basel II, ang risgo sa kredito mahimong kalkulado gamit ang usa ka standardized, usa ka internal nga pundasyon nga gibase sa rating, o usa ka advanced internal ratings-based nga pamaagi.

Ang paggamit sa data analytics ug AI/ML nahimong mas kaylap sa credit risk modeling. Ang mga tradisyonal nga pamaagi, sama sa mga pamaagi sa estadistika ug mga marka sa kredito, gidugangan sa mas abante nga mga pamaagi nga mas makadumala sa mga non-linear nga relasyon ug makaila sa mga tinago nga bahin sa datos. Ang pagpahulam sa mga konsumedor, demograpiko, pinansyal, panarbaho, ug datos sa pamatasan mahimong tanan nga ilakip sa mga modelo aron mapauswag ang ilang katakus sa pagtagna. Sa pagpahulam sa negosyo, kung wala’y sukaranan nga marka sa kredito, ang mga nagpahulam mahimong mogamit mga sukatan sa ganansya sa negosyo aron masusi ang katakus sa kredito. Ang mga pamaagi sa pagkat-on sa makina mahimo usab nga gamiton alang sa pagkunhod sa dimensyon aron makahimo og mas tukma nga mga modelo.

Makasamok nga epekto

Sa pagpatuman sa AI credit risk modeling, ang pagpahulam sa konsumidor ug negosyo makagamit ug mas tukma ug dinamikong mga modelo sa pagpahulam. Kini nga mga modelo naghatag sa mga nagpahulam og mas maayo nga pagsusi sa ilang mga nanghulam ug nagtugot alang sa usa ka mas himsog nga merkado sa pagpahulam. Kini nga estratehiya mapuslanon alang sa mga nagpahulam sa negosyo, tungod kay ang gagmay nga mga negosyo wala’y sukaranan sa paghukom sa ilang pagka-kredito sa parehas nga paagi nga ang sukaranan nga mga marka sa kredito molihok alang sa mga konsumedor.

Usa ka potensyal nga aplikasyon sa AI sa pagmodelo sa peligro sa kredito mao ang paggamit sa natural nga pagproseso sa sinultian (NLP) aron analisahon ang wala’y istruktura nga datos, sama sa mga taho sa kompanya ug mga artikulo sa balita, aron makuha ang may kalabutan nga kasayuran ug makakuha usa ka lawom nga pagsabut sa kahimtang sa panalapi sa nangutang. Laing potensyal nga paggamit mao ang pagpatuman sa mapasabot nga AI (XAI), nga makahatag ug pagsabot sa proseso sa paghimog desisyon sa usa ka modelo ug mopauswag sa transparency ug accountability. Bisan pa, ang paggamit sa AI sa pagmodelo sa peligro sa kredito nagpataas usab sa mga kabalaka sa pamatasan, sama sa potensyal nga pagpihig sa datos nga gigamit sa pagbansay sa mga modelo ug ang panginahanglan alang sa responsable ug mapatin-aw nga paghimog desisyon.

Usa ka pananglitan sa usa ka kompanya nga nagsuhid sa paggamit sa AI sa peligro sa kredito mao ang Spin Analytics. Gigamit sa pagsugod ang AI aron awtomatiko nga isulat ang mga taho sa regulasyon sa pagmodelo sa peligro sa kredito alang sa mga institusyong pinansyal. Ang plataporma sa kompanya, ang RiskRobot, nagtabang sa mga bangko sa pagtipon, paghiusa, ug paglimpyo sa datos sa dili pa kini iproseso aron masiguro ang pagsunod sa mga regulasyon sa lainlaing mga rehiyon, sama sa US ug Europe. Gisulat usab niini ang detalyado nga mga taho alang sa mga regulator aron masiguro ang katukma. Ang pagsulat niini nga mga taho kasagarang mokabat ug 6-9 ka bulan, apan ang Spin Analytics nag-angkon nga kini makapakunhod nianang panahona ngadto sa ubos sa duha ka semana. 

Mga aplikasyon sa AI credit risk modeling

Ang pipila ka mga aplikasyon sa AI credit risk modeling mahimong maglakip sa:

• Ang mga bangko nga naggamit sa AI sa pagmodelo sa peligro sa kredito aron makunhuran ang oras ug paningkamot nga gikinahanglan aron makahimo og detalyado nga mga taho, nga gitugotan ang mga institusyong pinansyal nga maglansad sa mga bag-ong produkto nga mas paspas ug sa mas mubu nga gasto.
• Ang mga sistema nga gipadagan sa AI nga gigamit sa pag-analisar sa daghang mga datos nga mas paspas ug tukma kaysa sa mga tawo, nga mahimong mosangput sa mas tukma nga mga pagsusi sa peligro.
• Daghang mga 'unbanked' o 'underbanked' nga mga tawo ug negosyo sa nag-uswag nga kalibutan nga nakakuha og access sa pinansyal nga mga serbisyo tungod kay kini nga bag-ong credit risk modeling tool mahimong magamit sa pag-ila ug paggamit sa batakang mga marka sa kredito niining wala'y serbisyo nga merkado.
• Ang mga analista sa tawo gibansay sa paggamit sa mga himan nga nakabase sa AI aron makunhuran ang peligro sa mga sayup.
• Ang mga artipisyal nga sistema sa paniktik nga gigamit aron mahibal-an ang mga sumbanan sa malimbungon nga kalihokan, nagtabang sa mga institusyong pinansyal nga makunhuran ang peligro sa mga malimbong nga pautang o aplikasyon sa kredito.
• Ang mga algorithm sa pagkat-on sa makina nga gibansay sa makasaysayan nga datos aron makahimo mga panagna bahin sa umaabot nga peligro, nga gitugotan ang mga institusyong pinansyal nga aktibo nga magdumala sa mga potensyal nga pagkaladlad sa peligro.

Mga pangutana nga ikomento

• Unsang sukatan ang imong gituohan nga kinahanglan gamiton sa mga negosyo aron i-benchmark ang ilang pagka-kredito?
• Giunsa nimo mahanduraw ang pagbag-o sa AI sa papel sa mga analista sa peligro sa kredito sa tawo sa umaabot?