Modelování úvěrového rizika AI: Zefektivnění operací s úvěrovým rizikem

• Autor:
• jméno autora

  Quantumrun Foresight
• Února 27, 2023

Problém modelování úvěrového rizika sužuje banky již desítky let. Systémy strojového učení a umělé inteligence (ML/AI) nabízejí nové metody pro analýzu příslušných dat a poskytují dynamičtější a přesnější modely.

Kontext modelování úvěrového rizika AI

Úvěrové riziko se týká rizika, že dlužník nesplácí úvěr, což má za následek ztrátu peněžních toků pro věřitele. Pro posouzení a řízení tohoto rizika musí věřitelé odhadnout faktory, jako je pravděpodobnost selhání (PD), expozice při selhání (EAD) a ztráta při selhání (LGD). Směrnice Basel II, zveřejněné v roce 2004 a implementované v roce 2008, poskytují předpisy pro řízení úvěrového rizika v bankovním sektoru. V rámci prvního pilíře Basel II lze úvěrové riziko vypočítat pomocí standardizovaného přístupu založeného na interním základním ratingu nebo pokročilého přístupu založeného na interním ratingu.

V modelování úvěrového rizika stále více převládá používání datové analýzy a AI/ML. Tradiční přístupy, jako jsou statistické metody a kreditní skóre, byly doplněny pokročilejšími technikami, které dokážou lépe zvládnout nelineární vztahy a identifikovat latentní rysy v datech. Spotřebitelské úvěry, demografické, finanční údaje, údaje o zaměstnanosti a behaviorální údaje lze začlenit do modelů, aby se zlepšila jejich prediktivní schopnost. V podnikových půjčkách, kde neexistuje standardní kreditní skóre, mohou věřitelé použít metriky ziskovosti podniku k posouzení bonity. Metody strojového učení lze také použít ke snížení rozměrů za účelem vytvoření přesnějších modelů.

Rušivý dopad

Díky implementaci modelování úvěrového rizika AI mohou spotřebitelské a obchodní úvěry využívat přesnější a dynamičtější úvěrové modely. Tyto modely poskytují věřitelům lepší hodnocení jejich dlužníků a umožňují zdravější úvěrový trh. Tato strategie je výhodná pro obchodní věřitele, protože menší podniky nemají žádné měřítko, které by posoudilo jejich bonitu stejně jako standardní úvěrové skóre pro spotřebitele.

Jednou z potenciálních aplikací umělé inteligence při modelování úvěrového rizika je využití přirozeného jazykového zpracování (NLP) k analýze nestrukturovaných dat, jako jsou firemní zprávy a zpravodajské články, k extrakci relevantních informací a hlubšímu pochopení finanční situace dlužníka. Dalším potenciálním využitím je implementace vysvětlitelné AI (XAI), která může poskytnout vhled do rozhodovacího procesu modelu a zlepšit transparentnost a odpovědnost. Používání umělé inteligence při modelování úvěrového rizika však také vyvolává etické obavy, jako je potenciální zkreslení dat používaných k trénování modelů a potřeba odpovědného a vysvětlitelného rozhodování.

Příkladem společnosti, která zkoumá využití AI v úvěrovém riziku, je Spin Analytics. Startup používá AI k automatickému psaní regulačních zpráv o modelování úvěrového rizika pro finanční instituce. Platforma společnosti RiskRobot pomáhá bankám agregovat, slučovat a čistit data před jejich zpracováním, aby byla zajištěna shoda s předpisy v různých regionech, jako jsou USA a Evropa. Píše také podrobné zprávy pro regulační orgány, aby byla zajištěna přesnost. Psaní těchto přehledů obvykle trvá 6–9 měsíců, ale Spin Analytics tvrdí, že může tuto dobu zkrátit na méně než dva týdny. 

Aplikace AI modelování úvěrového rizika

Některé aplikace modelování úvěrového rizika AI mohou zahrnovat:

• Banky využívající AI při modelování úvěrového rizika k výraznému zkrácení času a úsilí potřebného k vypracování podrobných zpráv, což finančním institucím umožňuje zavádět nové produkty rychleji a s nižšími náklady.
• Systémy s umělou inteligencí se používají k analýze velkého množství dat rychleji a přesněji než lidé, což může vést k přesnějšímu hodnocení rizik.
• Více „nebankovních“ nebo „nebankovních“ lidí a podniků v rozvojovém světě získává přístup k finančním službám, protože tyto nové nástroje modelování úvěrového rizika lze použít k rozlišení a aplikaci základních kreditních skóre na tomto trhu s nedostatečnými službami.
• Lidští analytici jsou vyškoleni k používání nástrojů založených na umělé inteligenci ke snížení rizika chyb.
• Systémy umělé inteligence používané k odhalování vzorů podvodných aktivit, které pomáhají finančním institucím snížit riziko podvodných půjček nebo žádostí o úvěr.
• Algoritmy strojového učení jsou trénovány na historických datech, aby mohly předpovídat budoucí riziko, což finančním institucím umožňuje proaktivně řídit potenciální rizika.

Otázky ke komentáři

• Jakou metriku by podle vás měly podniky používat ke srovnávání své bonity?
• Jak si představujete, že umělá inteligence v budoucnu změní roli lidských analytiků úvěrového rizika?