Modeligado de AI-kredito-risko: Plifaciligado de kreditriskoperacioj

• Aŭtoro:
• Aŭtora nomo

  Quantumrun Foresight
• Februaro 27, 2023

La problemo de modeligado de kreditrisko turmentas bankojn dum jardekoj. Maŝinlernado kaj artefarita inteligenteco (ML/AI) sistemoj ofertas novajn metodojn por analizi la datumojn implikitajn kaj disponigi pli dinamikajn, pli precizajn modelojn.

AI kreditrisko modela kunteksto

Kreditrisko rilatas al la risko ke prunteprenanto defaŭltos siajn pruntpagojn, rezultigante perdon de spezfluoj por la pruntedoninto. Por taksi kaj administri ĉi tiun riskon, pruntedonantoj devas taksi faktorojn kiel ekzemple la probableco de defaŭlto (PD), la malkovro ĉe defaŭlto (EAD), kaj la perdo-donita defaŭlto (LGD). La gvidlinioj de Basel II, publikigitaj en 2004 kaj efektivigitaj en 2008, disponigas regularojn por administrado de kredirisko en la bankindustrio. Sub la Unua Kolono de Bazelo II, kreditrisko povas esti kalkulita uzante normigitan, internan fundamentan rangig-bazitan, aŭ progresintan internan rangig-bazitan aliron.

La uzo de datenanalitiko kaj AI/ML fariĝis ĉiam pli ĝenerala en kreditrisko modeligado. Tradiciaj aliroj, kiel ekzemple statistikaj metodoj kaj kreditpoentaro, estis kompletigitaj per pli progresintaj teknikoj kiuj povas pli bone pritrakti ne-liniajn rilatojn kaj identigi latentajn ecojn en la datenoj. Konsumantpruntoj, demografiaj, financaj, dungado, kaj kondutismaj datumoj povas ĉiuj esti integrigitaj en modeloj por plibonigi sian prognozan kapablon. En komerca pruntedonado, kie ne ekzistas norma kreditpoentaro, pruntedonantoj povas uzi komercajn profitecajn metrikojn por taksi kreditecon. Maŝinlernadaj metodoj ankaŭ povas esti uzataj por dimensiecredukto por konstrui pli precizajn modelojn.

Disrompa efiko

Kun la efektivigo de AI-kredita riska modelado, konsumanto kaj komerca pruntedonado povas utiligi pli precizajn kaj dinamikajn pruntedonajn modelojn. Ĉi tiuj modeloj donas al pruntedonantoj pli bonan takson de siaj prunteprenantoj kaj permesas pli sanan pruntedonan merkaton. Ĉi tiu strategio estas utila por komercaj pruntedonantoj, ĉar pli malgrandaj entreprenoj ne havas komparnormon por juĝi sian kreditecon same kiel normaj kreditpoentaroj funkcias por konsumantoj.

Unu ebla apliko de AI en kreditrisko-modelado uzas naturlingvan prilaboradon (NLP) por analizi nestrukturitajn datumojn, kiel firmaajn raportojn kaj novaĵartikolojn, por ĉerpi koncernajn informojn kaj akiri pli profundan komprenon pri la financa situacio de prunteprenanto. Alia ebla uzo estas la efektivigo de klarigebla AI (XAI), kiu povas doni sciojn pri la decida procezo de modelo kaj plibonigi travideblecon kaj respondecon. Tamen, uzi AI en modeligado de kreditrisko ankaŭ levas etikajn zorgojn, kiel ebla biaso en la datumoj uzataj por trejni modelojn kaj la bezonon de respondeca kaj klarigebla decido.

Ekzemplo de kompanio esploranta la uzon de AI en kredita risko estas Spin Analytics. La ekentrepreno uzas AI por aŭtomate skribi raportojn pri reguligo pri modelado de kredito risko por financaj institucioj. La platformo de la kompanio, RiskRobot, helpas bankojn kunigi, kunfandi kaj purigi datumojn antaŭ ol prilabori ĝin por certigi la plenumon de regularoj en malsamaj regionoj, kiel Usono kaj Eŭropo. Ĝi ankaŭ skribas detalajn raportojn por regulistoj por certigi precizecon. Verki ĉi tiujn raportojn kutime daŭras 6-9 monatojn, sed Spin Analytics asertas, ke ĝi povas redukti tiun tempon al malpli ol du semajnoj. 

Aplikoj de AI-kredita risko-modelado

Iuj aplikoj de AI-kreditrisko-modeligado povas inkluzivi:

• Bankoj uzantaj AI en kreditrisko-modelado por signife redukti la tempon kaj penadon necesajn por produkti detalajn raportojn, permesante al financaj institucioj lanĉi novajn produktojn pli rapide kaj je pli malalta kosto.
• Sistemoj funkciigitaj kun AI estas uzataj por analizi grandajn kvantojn da datumoj pli rapide kaj precize ol homoj, eble kondukante al pli precizaj riskaj taksadoj.
• Pli "nebankigitaj" aŭ "subbankigitaj" homoj kaj entreprenoj en la evolua mondo akirantaj aliron al financaj servoj ĉar ĉi tiuj novaj kreditriskaj modelaj iloj povas esti aplikataj por distingi kaj apliki bazajn kreditpoentarojn al ĉi tiu neservita merkato.
• Homaj analizistoj estas trejnitaj por uzi AI-bazitajn ilojn por redukti la riskon de eraroj.
• Sistemoj de artefarita inteligenteco uzataj por detekti ŝablonojn de fraŭda agado, helpante financajn instituciojn redukti la riskon de fraŭdaj pruntoj aŭ kredit-aplikaĵoj.
• Maŝinlernado-algoritmoj estas trejnitaj sur historiaj datenoj por fari antaŭdirojn pri estonta risko, permesante al financaj institucioj iniciateme administri eblajn riskekspoziciojn.

Demandoj por komenti

• Kian metrikon vi opinias, ke entreprenoj devus uzi por kompar-marki sian kreditkapablon?
• Kiel vi antaŭvidas, ke AI ŝanĝas la rolon de analizistoj pri homa kredito-risko en la estonteco?