Modelado de risco de crédito AI: axilización das operacións de risco de crédito

• autor:
• nome do autor

  Previsión de Quantumrun
• Febreiro 27, 2023

O problema de modelar o risco de crédito afecta aos bancos durante décadas. Os sistemas de aprendizaxe automática e intelixencia artificial (ML/AI) ofrecen novos métodos para analizar os datos implicados e proporcionar modelos máis dinámicos e precisos.

Contexto de modelos de risco de crédito de IA

O risco de crédito refírese ao risco de que un prestatario non cumpra os pagos do préstamo, o que supón unha perda de fluxos de caixa para o prestamista. Para avaliar e xestionar este risco, os acredores deben estimar factores como a probabilidade de incumplimiento (PD), a exposición en caso de incumplimiento (EAD) e o incumplimento da perda (LGD). As directrices de Basilea II, publicadas en 2004 e implementadas en 2008, establecen normas para a xestión do risco de crédito no sector bancario. Segundo o primeiro piar de Basilea II, o risco de crédito pódese calcular mediante un enfoque estandarizado, baseado na cualificación de base interna ou un enfoque avanzado baseado en cualificacións internas.

O uso da análise de datos e da intelixencia artificial/ML tense cada vez máis frecuente na modelización do risco de crédito. Os enfoques tradicionais, como os métodos estatísticos e as puntuacións de crédito, complementáronse con técnicas máis avanzadas que poden manexar mellor as relacións non lineais e identificar características latentes nos datos. Os datos de préstamos ao consumidor, demográficos, financeiros, de emprego e de comportamento pódense incorporar aos modelos para mellorar a súa capacidade preditiva. Nos préstamos comerciais, onde non hai unha puntuación de crédito estándar, os acredores poden usar métricas de rendibilidade empresarial para avaliar a solvencia. Os métodos de aprendizaxe automática tamén se poden usar para reducir a dimensionalidade para construír modelos máis precisos.

Impacto perturbador

Coa implementación do modelo de risco de crédito AI, os préstamos ao consumidor e ás empresas poden empregar modelos de préstamo máis precisos e dinámicos. Estes modelos ofrecen aos acredores unha mellor avaliación dos seus prestatarios e permiten un mercado de préstamos máis saudable. Esta estratexia é beneficiosa para os prestamistas comerciais, xa que as empresas máis pequenas non teñen un punto de referencia para xulgar a súa solvencia do mesmo xeito que funcionan as puntuacións de crédito estándar para os consumidores.

Unha posible aplicación da intelixencia artificial no modelado de risco de crédito é utilizar o procesamento da linguaxe natural (NLP) para analizar datos non estruturados, como informes de empresas e artigos de noticias, para extraer información relevante e obter unha comprensión máis profunda da situación financeira do prestatario. Outro uso potencial é a implementación da IA ​​explicable (XAI), que pode proporcionar información sobre o proceso de toma de decisións dun modelo e mellorar a transparencia e a rendición de contas. Non obstante, o uso da IA ​​na modelización do risco de crédito tamén suscita problemas éticos, como o posible sesgo nos datos utilizados para adestrar modelos e a necesidade dunha toma de decisións responsable e explicable.

Un exemplo dunha empresa que explora o uso da IA ​​no risco de crédito é Spin Analytics. A startup usa AI para escribir automaticamente informes de regulación de modelos de risco de crédito para institucións financeiras. A plataforma da compañía, RiskRobot, axuda aos bancos a agregar, fusionar e limpar datos antes de procesalos para garantir o cumprimento das normativas en diferentes rexións, como EE. UU. e Europa. Tamén escribe informes detallados para os reguladores para garantir a precisión. Escribir estes informes normalmente leva 6-9 meses, pero Spin Analytics afirma que pode reducir ese tempo a menos de dúas semanas. 

Aplicacións do modelado de risco de crédito AI

Algunhas aplicacións do modelado de risco de crédito AI poden incluír:

• Os bancos que utilizan a intelixencia artificial na modelización do risco de crédito para reducir significativamente o tempo e o esforzo necesarios para elaborar informes detallados, permitindo ás entidades financeiras lanzar novos produtos máis rápido e a un custo menor.
• Empréganse sistemas alimentados por intelixencia artificial para analizar grandes cantidades de datos de forma máis rápida e precisa que os humanos, o que pode levar a avaliacións de risco máis precisas.
• Máis persoas e empresas "non bancarizadas" ou "subbancarizadas" no mundo en desenvolvemento que acceden aos servizos financeiros, xa que estas novas ferramentas de modelado de risco de crédito poden aplicarse para discernir e aplicar puntuacións básicas de crédito a este mercado desatendido.
• Os analistas humanos están adestrados para usar ferramentas baseadas na IA para reducir o risco de erros.
• Os sistemas de intelixencia artificial utilízanse para detectar patróns de actividade fraudulenta, axudando ás entidades financeiras a reducir o risco de préstamos ou solicitudes de crédito fraudulentas.
• Adestrando algoritmos de aprendizaxe automática en datos históricos para facer predicións sobre riscos futuros, permitindo ás institucións financeiras xestionar de forma proactiva as posibles exposicións ao risco.

Preguntas para comentar

• Que métrica cres que deberían utilizar as empresas para comparar a súa solvencia?
• Como ves que a IA cambie o papel dos analistas de risco de crédito humano no futuro?