Modelado de riesgo de crédito de IA: agilización de las operaciones de riesgo de crédito

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  Previsión Quantumrun
• Febrero 27, 2023

El problema de modelar el riesgo de crédito ha afectado a los bancos durante décadas. Los sistemas de aprendizaje automático e inteligencia artificial (ML/AI) ofrecen nuevos métodos para analizar los datos involucrados y proporcionar modelos más dinámicos y precisos.

Contexto de modelado de riesgo de crédito de IA

El riesgo de crédito se refiere al riesgo de que un prestatario no cumpla con los pagos de su préstamo, lo que resulta en una pérdida de flujos de efectivo para el prestamista. Para evaluar y gestionar este riesgo, los prestamistas deben estimar factores como la probabilidad de incumplimiento (PD), la exposición en caso de incumplimiento (EAD) y la pérdida en caso de incumplimiento (LGD). Las directrices de Basilea II, publicadas en 2004 e implementadas en 2008, proporcionan normas para la gestión del riesgo crediticio en la industria bancaria. Bajo el Primer Pilar de Basilea II, el riesgo crediticio se puede calcular utilizando un enfoque estandarizado, basado en calificaciones internas básicas o basado en calificaciones internas avanzadas.

El uso de análisis de datos y AI/ML se ha vuelto cada vez más frecuente en el modelado de riesgo crediticio. Los enfoques tradicionales, como los métodos estadísticos y las calificaciones crediticias, se han complementado con técnicas más avanzadas que pueden manejar mejor las relaciones no lineales e identificar características latentes en los datos. Los datos de préstamos al consumidor, demográficos, financieros, de empleo y de comportamiento pueden incorporarse a los modelos para mejorar su capacidad predictiva. En los préstamos comerciales, donde no existe un puntaje de crédito estándar, los prestamistas pueden usar métricas de rentabilidad comercial para evaluar la solvencia. Los métodos de aprendizaje automático también se pueden usar para reducir la dimensionalidad y construir modelos más precisos.

Impacto disruptivo

Con la implementación del modelo de riesgo de crédito de IA, los préstamos comerciales y de consumo pueden emplear modelos de préstamo más precisos y dinámicos. Estos modelos brindan a los prestamistas una mejor evaluación de sus prestatarios y permiten un mercado crediticio más saludable. Esta estrategia es beneficiosa para los prestamistas comerciales, ya que las empresas más pequeñas no tienen un punto de referencia para juzgar su solvencia de la misma manera que funcionan los puntajes de crédito estándar para los consumidores.

Una aplicación potencial de la IA en el modelado del riesgo crediticio es el uso del procesamiento de lenguaje natural (NLP) para analizar datos no estructurados, como informes de empresas y artículos de noticias, para extraer información relevante y obtener una comprensión más profunda de la situación financiera de un prestatario. Otro uso potencial es la implementación de IA explicable (XAI), que puede proporcionar información sobre el proceso de toma de decisiones de un modelo y mejorar la transparencia y la rendición de cuentas. Sin embargo, el uso de IA en el modelado de riesgo crediticio también plantea preocupaciones éticas, como el posible sesgo en los datos utilizados para entrenar modelos y la necesidad de una toma de decisiones responsable y explicable.

Un ejemplo de una empresa que explora el uso de la IA en el riesgo crediticio es Spin Analytics. La startup utiliza IA para escribir automáticamente informes de regulación de modelos de riesgo crediticio para instituciones financieras. La plataforma de la compañía, RiskRobot, ayuda a los bancos a agregar, fusionar y limpiar datos antes de procesarlos para garantizar el cumplimiento de las regulaciones en diferentes regiones, como EE. UU. y Europa. También escribe informes detallados para los reguladores a fin de garantizar la precisión. Escribir estos informes suele llevar entre 6 y 9 meses, pero Spin Analytics afirma que puede reducir ese tiempo a menos de dos semanas. 

Aplicaciones del modelado de riesgo de crédito de IA

Algunas aplicaciones del modelado de riesgo crediticio de IA pueden incluir:

• Los bancos utilizan IA en el modelado de riesgo crediticio para reducir significativamente el tiempo y el esfuerzo necesarios para producir informes detallados, lo que permite a las instituciones financieras lanzar nuevos productos más rápidamente y a un costo menor.
• Los sistemas impulsados ​​​​por IA se emplean para analizar grandes cantidades de datos de manera más rápida y precisa que los humanos, lo que podría conducir a evaluaciones de riesgo más precisas.
• Más personas y empresas 'no bancarizadas' o 'subbancarizadas' en el mundo en desarrollo obtienen acceso a servicios financieros a medida que estas nuevas herramientas de modelado de riesgo crediticio se pueden aplicar para discernir y aplicar puntajes crediticios básicos a este mercado desatendido.
• Analistas humanos capacitados para usar herramientas basadas en IA para reducir el riesgo de errores.
• Los sistemas de inteligencia artificial se utilizan para detectar patrones de actividad fraudulenta, lo que ayuda a las instituciones financieras a reducir el riesgo de préstamos o solicitudes de crédito fraudulentos.
• Los algoritmos de aprendizaje automático se entrenan con datos históricos para hacer predicciones sobre riesgos futuros, lo que permite a las instituciones financieras gestionar de manera proactiva las posibles exposiciones al riesgo.

Preguntas para comentar

• ¿Qué métrica cree que las empresas deberían usar para comparar su solvencia?
• ¿Cómo imagina que la IA cambiará el papel de los analistas de riesgo de crédito humano en el futuro?