Μοντελοποίηση πιστωτικού κινδύνου AI: Εξορθολογισμός των λειτουργιών πιστωτικού κινδύνου

• Συγγραφέας:
• όνομα συγγραφέα

  Quantumrun Foresight
• Φεβρουάριος 27, 2023

Το πρόβλημα της μοντελοποίησης του πιστωτικού κινδύνου ταλανίζει τις τράπεζες εδώ και δεκαετίες. Τα συστήματα μηχανικής μάθησης και τεχνητής νοημοσύνης (ML/AI) προσφέρουν νέες μεθόδους ανάλυσης των σχετικών δεδομένων και παρέχουν πιο δυναμικά, πιο ακριβή μοντέλα.

Πλαίσιο μοντελοποίησης πιστωτικού κινδύνου AI

Ο πιστωτικός κίνδυνος αναφέρεται στον κίνδυνο ο δανειολήπτης να αθετήσει τις πληρωμές του δανείου του, με αποτέλεσμα την απώλεια ταμειακών ροών για τον δανειστή. Για να αξιολογήσουν και να διαχειριστούν αυτόν τον κίνδυνο, οι δανειστές πρέπει να εκτιμήσουν παράγοντες όπως η πιθανότητα αθέτησης (PD), η έκθεση σε αθέτηση (EAD) και η αθέτηση υποχρεώσεων λόγω ζημίας (LGD). Οι κατευθυντήριες γραμμές της Βασιλείας II, που δημοσιεύθηκαν το 2004 και εφαρμόστηκαν το 2008, παρέχουν κανονισμούς για τη διαχείριση του πιστωτικού κινδύνου στον τραπεζικό κλάδο. Σύμφωνα με τον Πρώτο Πυλώνα της Βασιλείας ΙΙ, ο πιστωτικός κίνδυνος μπορεί να υπολογιστεί χρησιμοποιώντας μια τυποποιημένη προσέγγιση που βασίζεται σε εσωτερική θεμελιώδη αξιολόγηση ή μια προηγμένη προσέγγιση που βασίζεται σε εσωτερικές αξιολογήσεις.

Η χρήση αναλύσεων δεδομένων και AI/ML έχει γίνει όλο και πιο διαδεδομένη στη μοντελοποίηση πιστωτικού κινδύνου. Οι παραδοσιακές προσεγγίσεις, όπως οι στατιστικές μέθοδοι και τα πιστωτικά αποτελέσματα, έχουν συμπληρωθεί από πιο προηγμένες τεχνικές που μπορούν να χειριστούν καλύτερα τις μη γραμμικές σχέσεις και να εντοπίσουν λανθάνοντα χαρακτηριστικά στα δεδομένα. Τα δεδομένα καταναλωτικού δανεισμού, δημογραφικών, οικονομικών, απασχόλησης και συμπεριφοράς μπορούν όλα να ενσωματωθούν σε μοντέλα για τη βελτίωση της προγνωστικής τους ικανότητας. Στον επιχειρηματικό δανεισμό, όπου δεν υπάρχει τυπικό πιστωτικό σκορ, οι δανειστές μπορούν να χρησιμοποιούν μετρήσεις επιχειρηματικής κερδοφορίας για να αξιολογήσουν την πιστοληπτική ικανότητα. Οι μέθοδοι μηχανικής μάθησης μπορούν επίσης να χρησιμοποιηθούν για μείωση διαστάσεων για τη δημιουργία πιο ακριβών μοντέλων.

Αποδιοργανωτικός αντίκτυπος

Με την εφαρμογή της μοντελοποίησης πιστωτικού κινδύνου AI, ο καταναλωτικός και ο επιχειρηματικός δανεισμός μπορεί να χρησιμοποιήσει πιο ακριβή και δυναμικά μοντέλα δανεισμού. Αυτά τα μοντέλα παρέχουν στους δανειστές μια καλύτερη αξιολόγηση των δανειοληπτών τους και επιτρέπουν μια πιο υγιή αγορά δανεισμού. Αυτή η στρατηγική είναι επωφελής για τους επιχειρηματικούς δανειστές, καθώς οι μικρότερες επιχειρήσεις δεν έχουν κανένα σημείο αναφοράς για να κρίνουν την πιστοληπτική τους ικανότητα με τον ίδιο τρόπο που λειτουργούν τα τυπικά πιστωτικά σκορ για τους καταναλωτές.

Μια πιθανή εφαρμογή της τεχνητής νοημοσύνης στη μοντελοποίηση πιστωτικού κινδύνου είναι η χρήση της επεξεργασίας φυσικής γλώσσας (NLP) για την ανάλυση μη δομημένων δεδομένων, όπως εταιρικές εκθέσεις και άρθρα ειδήσεων, για την εξαγωγή σχετικών πληροφοριών και τη βαθύτερη κατανόηση της οικονομικής κατάστασης του δανειολήπτη. Μια άλλη πιθανή χρήση είναι η εφαρμογή εξηγήσιμης τεχνητής νοημοσύνης (XAI), η οποία μπορεί να παρέχει πληροφορίες για τη διαδικασία λήψης αποφάσεων ενός μοντέλου και να βελτιώσει τη διαφάνεια και τη λογοδοσία. Ωστόσο, η χρήση τεχνητής νοημοσύνης στη μοντελοποίηση πιστωτικού κινδύνου εγείρει επίσης ηθικούς προβληματισμούς, όπως πιθανή μεροληψία στα δεδομένα που χρησιμοποιούνται για την εκπαίδευση μοντέλων και την ανάγκη για υπεύθυνη και εξηγήσιμη λήψη αποφάσεων.

Ένα παράδειγμα εταιρείας που διερευνά τη χρήση της τεχνητής νοημοσύνης στον πιστωτικό κίνδυνο είναι το Spin Analytics. Η startup χρησιμοποιεί τεχνητή νοημοσύνη για να συντάσσει αυτόματα αναφορές ρύθμισης μοντελοποίησης πιστωτικού κινδύνου για χρηματοπιστωτικά ιδρύματα. Η πλατφόρμα της εταιρείας, RiskRobot, βοηθά τις τράπεζες να συγκεντρώνουν, να συγχωνεύουν και να καθαρίζουν τα δεδομένα πριν τα επεξεργαστούν για να διασφαλίσουν τη συμμόρφωση με τους κανονισμούς σε διάφορες περιοχές, όπως οι ΗΠΑ και η Ευρώπη. Γράφει επίσης λεπτομερείς αναφορές για τις ρυθμιστικές αρχές για να διασφαλίσει την ακρίβεια. Η σύνταξη αυτών των αναφορών διαρκεί συνήθως 6-9 μήνες, αλλά το Spin Analytics ισχυρίζεται ότι μπορεί να μειώσει αυτόν τον χρόνο σε λιγότερο από δύο εβδομάδες. 

Εφαρμογές μοντελοποίησης πιστωτικού κινδύνου AI

Ορισμένες εφαρμογές της μοντελοποίησης πιστωτικού κινδύνου AI μπορεί να περιλαμβάνουν:

• Οι τράπεζες που χρησιμοποιούν τεχνητή νοημοσύνη στη μοντελοποίηση πιστωτικού κινδύνου για να μειώσουν σημαντικά τον χρόνο και την προσπάθεια που απαιτείται για την παραγωγή λεπτομερών αναφορών, επιτρέποντας στα χρηματοπιστωτικά ιδρύματα να λανσάρουν νέα προϊόντα πιο γρήγορα και με χαμηλότερο κόστος.
• Συστήματα με τεχνητή νοημοσύνη που χρησιμοποιούνται για την ανάλυση μεγάλων ποσοτήτων δεδομένων πιο γρήγορα και με ακρίβεια από τους ανθρώπους, οδηγώντας ενδεχομένως σε πιο ακριβείς εκτιμήσεις κινδύνου.
• Περισσότεροι «χωρίς τραπεζικά» ή «υποτραπεζικά» άτομα και επιχειρήσεις στον αναπτυσσόμενο κόσμο αποκτούν πρόσβαση σε χρηματοοικονομικές υπηρεσίες, καθώς αυτά τα νέα εργαλεία μοντελοποίησης πιστωτικού κινδύνου μπορούν να εφαρμοστούν για να διακρίνουν και να εφαρμόσουν βασικά πιστωτικά αποτελέσματα σε αυτήν την υποεξυπηρετούμενη αγορά.
• Ανθρώπινοι αναλυτές εκπαιδεύονται να χρησιμοποιούν εργαλεία βασισμένα στην τεχνητή νοημοσύνη για να μειώσουν τον κίνδυνο σφαλμάτων.
• Συστήματα τεχνητής νοημοσύνης που χρησιμοποιούνται για τον εντοπισμό προτύπων δόλιας δραστηριότητας, βοηθώντας τα χρηματοπιστωτικά ιδρύματα να μειώσουν τον κίνδυνο δόλιας δανείων ή αιτήσεων πίστωσης.
• Οι αλγόριθμοι μηχανικής μάθησης εκπαιδεύονται σε ιστορικά δεδομένα για να κάνουν προβλέψεις σχετικά με μελλοντικούς κινδύνους, επιτρέποντας στα χρηματοπιστωτικά ιδρύματα να διαχειρίζονται προληπτικά τις πιθανές εκθέσεις σε κίνδυνο.

Ερωτήσεις για σχολιασμό

• Ποια μέτρηση πιστεύετε ότι πρέπει να χρησιμοποιήσουν οι επιχειρήσεις για να μετρήσουν την πιστοληπτική τους ικανότητα;
• Πώς φαντάζεστε η τεχνητή νοημοσύνη να αλλάξει τον ρόλο των αναλυτών ανθρώπινου πιστωτικού κινδύνου στο μέλλον;