Modellazione di u risicu di creditu AI: Razionalizà l'operazione di risicu di creditu

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  Quantumrun Foresight
• Ferraghju 27, 2023

U prublema di mudellu di risicu di creditu hà afflittu i banche per decennii. I sistemi di machine learning è intelligenza artificiale (ML / AI) offrenu novi metudi per analizà e dati implicati è furnisce mudelli più dinamichi è più precisi.

Cuntestu di mudellu di risicu di creditu AI

U risicu di creditu si riferisce à u risicu chì un prestitu di u prestitu di i so pagamenti di prestitu, risultatu in una perdita di flussi di cassa per u prestitu. Per valutà è gestite stu risicu, i prestiti anu da stima fatturi cum'è a probabilità di default (PD), l'esposizione in default (EAD) è a perdita data default (LGD). E linee guida di Basilea II, publicate in u 2004 è implementate in u 2008, furniscenu regulazioni per a gestione di u risicu di creditu in l'industria bancaria. Sottu u Primu Pilastru di Basilea II, u risicu di creditu pò esse calculatu utilizendu un approcciu standardizatu, basatu nantu à a basa interna, o un approcciu avanzatu basatu nantu à i rating interni.

L'usu di l'analisi di dati è l'AI / ML hè diventatu sempre più prevalenti in u mudellu di risicu di creditu. L'approcciu tradiziunale, cum'è i metudi statistichi è i punteggi di creditu, sò stati supplimentati da tecniche più avanzate chì ponu trattà megliu relazioni non lineari è identificà e caratteristiche latenti in i dati. I dati demugrafici, finanziarii, di l'impieghi è di cumportamentu di i cunsumatori ponu esse integrati in mudelli per migliurà a so capacità predittiva. In i prestiti di l'affari, induve ùn ci hè micca un puntu di creditu standard, i prestatori ponu utilizà metriche di prufittuità cummerciale per evaluà a affidabilità di creditu. I metudi di machine learning ponu ancu esse aduprati per a riduzione di dimensionalità per custruisce mudelli più precisi.

Impact disruptive

Cù l'implementazione di mudelli di risicu di creditu AI, i prestiti di i cunsumatori è di l'affari ponu impiegà mudelli di prestitu più precisi è dinamichi. Questi mudelli dannu à i prestatori una valutazione megliu di i so prestiti è permettenu un mercatu di prestitu più sanu. Questa strategia hè benefica per i prestatori di l'imprese, postu chì l'imprese più chjuche ùn anu micca benchmark per ghjudicà a so affidabilità di creditu in a listessa manera chì i punti di creditu standard funzionanu per i cunsumatori.

Una applicazione potenziale di l'AI in a modellazione di u risicu di creditu hè aduprendu u processu di lingua naturale (NLP) per analizà e dati non strutturati, cum'è i rapporti di a cumpagnia è l'articuli di notizie, per caccià l'infurmazioni pertinenti è acquistà una cunniscenza più profonda di a situazione finanziaria di un prestatore. Un altru usu potenziale hè l'implementazione di AI spiegabile (XAI), chì pò furnisce una visione di u prucessu di decisione di un mudellu è migliurà a trasparenza è a responsabilità. Tuttavia, l'usu di l'AI in a modellazione di u risicu di creditu suscita ancu preoccupazioni etichi, cum'è u potenziale preghjudiziu in i dati utilizati per furmà mudelli è a necessità di una decisione rispunsevule è spiegabile.

Un esempiu di una cumpagnia chì esplora l'usu di AI in u risicu di creditu hè Spin Analytics. A startup usa AI per scrive automaticamente rapporti di regulazione di mudellu di risicu di creditu per l'istituzioni finanziarie. A piattaforma di a cumpagnia, RiskRobot, aiuta i banche à aggregate, unisce è pulisce e dati prima di trasfurmà per assicurà u rispettu di e regulazioni in diverse regioni, cum'è i Stati Uniti è l'Europa. Scrive ancu rapporti detallati per i regulatori per assicurà a precisione. A scrittura di sti rapporti dura tipicamente 6-9 mesi, ma Spin Analytics dice chì pò riduce quellu tempu à menu di duie settimane. 

Applicazioni di u mudellu di risicu di creditu AI

Alcune applicazioni di u mudellu di risicu di creditu AI ponu include:

• I banche chì utilizanu AI in u mudellu di risicu di creditu per riduce significativamente u tempu è u sforzu necessariu per pruduce rapporti detallati, chì permettenu à l'istituzioni finanziarie di lancià novi prudutti più rapidamente è à un costu più bassu.
• Sistemi alimentati da AI chì sò impiegati per analizà grandi quantità di dati più rapidamente è accuratamente cà l'omu, putenzialmente purtendu à valutazioni di risicu più precise.
• Più persone è imprese "senza banche" o "underbanked" in u mondu in via di sviluppu accedenu à i servizii finanziarii, postu chì sti novi strumenti di modellazione di u risicu di creditu ponu esse applicati per discernisce è applicà punteggi di creditu di basa à stu mercatu sottoservitu.
• L'analisti umani sò furmatu per aduprà strumenti basati in AI per riduce u risicu di errore.
• Sistemi di intelligenza artificiale sò usati per detectà mudelli di attività fraudulenta, aiutendu à l'istituzioni finanziarii à riduce u risicu di prestiti fraudulenti o applicazioni di creditu.
• L'algoritmi di apprendimentu automaticu sò furmatu nantu à e dati storichi per fà predizioni nantu à u risicu futuru, chì permettenu à l'istituzioni finanziarie di gestisce in modu proattivu l'esposizione potenziale à u risicu.

Dumande per cummentà

• Chì metrica crede chì l'imprese duveranu aduprà per benchmarkà a so affidabilità?
• Cumu pensate chì l'AI cambia u rolu di l'analista di risicu di creditu umanu in u futuru?