AI kreditu-arriskuaren modelizazioa: Kreditu-arriskuaren eragiketak arintzea

• Egilea:
• Egilearen izena

  Quantumrun Prospektiba
• Otsailaren 27, 2023

Kreditu-arriskua modelatzeko arazoak bankuek pairatu dituzte hamarkada luzez. Ikaskuntza automatikoa eta adimen artifiziala (ML/AI) sistemek metodo berriak eskaintzen dituzte inplikatutako datuak aztertzeko eta eredu dinamikoagoak eta zehatzagoak eskaintzeko.

AI kreditu-arriskuaren ereduaren testuingurua

Kreditu-arriskua mailegu-hartzaile batek bere mailegu-ordainketei aurre egiteko arriskuari egiten dio erreferentzia, mailegu-emaileari diru-fluxuak galtzea eraginez. Arrisku hori ebaluatu eta kudeatzeko, mailegu-emaileek faktoreak estimatu behar dituzte, hala nola, leheneratzeko probabilitatea (PD), lehenetsitako esposizioa (EAD) eta galerak emandako default (LGD). 2004an argitaratu eta 2008an ezarri ziren Basilea II jarraibideek banku-sektoreko kreditu-arriskua kudeatzeko araudia ematen dute. Basilea II.aren Lehen Zutabearen arabera, kreditu-arriskua estandarizatu baten bidez kalkula daiteke, barne-fundazioen kalifikazioan oinarritutako ikuspegia edo barne-kalifikazioetan oinarritutako ikuspegi aurreratua erabiliz.

Datuen analisia eta AI/ML erabiltzea gero eta nagusiagoa da kreditu-arriskuaren modelizazioan. Ikuspegi tradizionalak, hala nola, metodo estatistikoak eta kreditu puntuazioak, erlazio ez-linealak hobeto kudeatu eta datuetan ezkutuko ezaugarriak identifikatu ditzaketen teknika aurreratuagoekin osatu dira. Kontsumo-maileguak, demografiak, finantza-, enplegua eta jokabide-datuak ereduetan txerta daitezke haien aurreikuspen-gaitasuna hobetzeko. Enpresen maileguetan, kreditu-puntuazio estandarrik ez dagoenean, emaileek negozioen errentagarritasun-neurriak erabil ditzakete kreditu-kalitatea ebaluatzeko. Makina ikasteko metodoak dimentsioa murrizteko ere erabil daitezke, eredu zehatzagoak eraikitzeko.

Eragin disruptiboa

AI kreditu-arriskuaren eredua ezarrita, kontsumitzaileen eta enpresen maileguek mailegu-eredu zehatz eta dinamikoagoak erabil ditzakete. Eredu hauek mailegu-emaileei beren mailegu-hartzaileen balorazio hobea ematen diete eta mailegu-merkatu osasuntsuagoa ahalbidetzen dute. Estrategia hau onuragarria da negozio emaileentzat, enpresa txikiek ez baitute erreferenterik beren kreditu-kalitatea epaitzeko kreditu-puntuazio estandarrak kontsumitzaileentzat funtzionatzen duten moduan.

Kreditu-arriskuaren modelizazioan AIren aplikazio potentzial bat hizkuntza naturalaren prozesamendua (NLP) erabiltzea da egituratu gabeko datuak aztertzeko, hala nola enpresen txostenak eta albisteak, informazio garrantzitsua ateratzeko eta mailegu-hartzaile baten finantza-egoera sakonago ezagutzeko. Balizko beste erabilera bat AI azalgarriaren (XAI) ezartzea da, eredu baten erabakiak hartzeko prozesuaren ikuspegia eman dezakeena eta gardentasuna eta erantzukizuna hobetzeko. Hala ere, kreditu-arriskuaren modelizazioan AI erabiltzeak kezka etikoak ere sortzen ditu, hala nola ereduak prestatzeko erabiltzen diren datuen alborapen potentziala eta erabaki arduratsu eta azalgarriak hartzeko beharra.

Kreditu-arriskuan AIaren erabilera aztertzen duen enpresa baten adibide bat Spin Analytics da. Startup-ak AI erabiltzen du finantza-erakundeentzako kreditu-arriskuaren ereduaren erregulazio-txostenak automatikoki idazteko. Konpainiaren plataformak, RiskRobot-ek, bankuei datuak prozesatu aurretik batzen, batzen eta garbitzen laguntzen die, eskualde ezberdinetako araudiak betetzen direla ziurtatzeko, AEBetan eta Europan, esaterako. Era berean, erregulatzaileentzako txosten zehatzak idazten ditu zehaztasuna bermatzeko. Txosten hauek idazteak normalean 6-9 hilabete behar ditu, baina Spin Analytics-ek dio denbora hori bi aste baino gutxiagora murriztu dezakeela. 

AI kreditu-arriskuaren modelizazioaren aplikazioak

AI kreditu-arriskuaren modelizazioaren aplikazio batzuk honako hauek izan daitezke:

• Bankuek AI erabiltzen dute kreditu-arriskuaren modelizazioan, txosten zehatzak egiteko behar den denbora eta ahalegina nabarmen murrizteko, finantza-erakundeek produktu berriak azkarrago eta kostu txikiagoan abiarazteko aukera emanez.
• AI bidezko sistemak erabiltzen ari dira datu-kantitate handiak gizakiak baino azkarrago eta zehaztasun handiagoz aztertzeko, arriskuen ebaluazio zehatzagoak izan daitezkeelarik.
• Garapen-bidean dauden munduan "bankurik gabeko" edo "bankurik gabeko" pertsona eta negozio gehiagok finantza-zerbitzuetarako sarbidea lortzen dute, kreditu-arriskua modelatzeko tresna berri hauek aplika daitezkeelako oinarrizko kreditu puntuazioak bereizteko eta aplikatzeko eskaseko merkatu honetan.
• Giza analistak AIan oinarritutako tresnak erabiltzeko trebatzen ari dira akatsak izateko arriskua murrizteko.
• Inteligentzia artifizialaren sistemak erabiltzen ari dira iruzurrezko jarduera-ereduak detektatzeko, finantza-erakundeei iruzurrezko maileguak edo kreditu-eskaerak izateko arriskua murrizten lagunduz.
• Datu historikoetan trebatzen ari diren ikaskuntza automatikoko algoritmoak etorkizuneko arriskuei buruzko iragarpenak egiteko, finantza-erakundeek arrisku-esposizio potentzialak modu proaktiboan kudeatzeko aukera emanez.

Iruzkintzeko galderak

• Zure ustez, zer neurri erabili beharko lukete enpresek beren kreditu-kalitatea ebaluatzeko?
• Nola ikusten duzu AI etorkizunean giza kreditu-arriskuaren analisten rola aldatzea?