AI modeliranje kreditnog rizika: racionalizacija operacija kreditnog rizika

• Autor:
• ime autora

  Quantumrun Foresight
• Veljače 27, 2023

Problem modeliranja kreditnog rizika desetljećima muči banke. Sustavi strojnog učenja i umjetne inteligencije (ML/AI) nude nove metode za analizu uključenih podataka i pružaju dinamičnije, preciznije modele.

AI kontekst modeliranja kreditnog rizika

Kreditni rizik odnosi se na rizik da zajmoprimac ne otplaćuje svoja plaćanja kredita, što rezultira gubitkom novčanih tokova za zajmodavca. Kako bi procijenili i upravljali ovim rizikom, zajmodavci moraju procijeniti čimbenike kao što su vjerojatnost neispunjavanja obveza (PD), izloženost neispunjenju obveza (EAD) i neispunjenje obveza s gubitkom (LGD). Smjernice Basel II, objavljene 2004. i implementirane 2008., daju propise za upravljanje kreditnim rizikom u bankarskoj industriji. Prema prvom stupu Basela II, kreditni rizik može se izračunati korištenjem standardiziranog pristupa temeljenog na internom rejtingu ili naprednog pristupa temeljenog na internom rejtingu.

Korištenje analitike podataka i umjetne inteligencije/ML-a sve više prevladava u modeliranju kreditnog rizika. Tradicionalni pristupi, kao što su statističke metode i kreditni rezultati, dopunjeni su naprednijim tehnikama koje mogu bolje rukovati nelinearnim odnosima i identificirati latentne značajke u podacima. Podaci o potrošačkom kreditiranju, demografski, financijski, podaci o zapošljavanju i ponašanju mogu se uključiti u modele kako bi se poboljšala njihova sposobnost predviđanja. U poslovnom kreditiranju, gdje ne postoji standardni kreditni rezultat, zajmodavci mogu koristiti metriku poslovne profitabilnosti za procjenu kreditne sposobnosti. Metode strojnog učenja također se mogu koristiti za smanjenje dimenzionalnosti za izradu preciznijih modela.

Razarajući učinak

Uz implementaciju AI modeliranja kreditnog rizika, potrošačko i poslovno kreditiranje može koristiti preciznije i dinamičnije modele kreditiranja. Ovi modeli zajmodavcima daju bolju procjenu svojih zajmoprimaca i omogućuju zdravije tržište zajmova. Ova strategija je korisna za poslovne zajmodavce, budući da manje tvrtke nemaju mjerilo za procjenu svoje kreditne sposobnosti na isti način na koji standardni kreditni rezultati funkcioniraju za potrošače.

Jedna potencijalna primjena umjetne inteligencije u modeliranju kreditnog rizika je korištenje obrade prirodnog jezika (NLP) za analizu nestrukturiranih podataka, kao što su izvješća poduzeća i novinski članci, kako bi se izvukle relevantne informacije i steklo dublje razumijevanje financijske situacije zajmoprimca. Još jedna potencijalna upotreba je implementacija objašnjive umjetne inteligencije (XAI), koja može pružiti uvid u proces donošenja odluka modela i poboljšati transparentnost i odgovornost. Međutim, korištenje umjetne inteligencije u modeliranju kreditnog rizika također izaziva etičke probleme, poput potencijalne pristranosti u podacima koji se koriste za obuku modela i potrebe za odgovornim i objašnjivim donošenjem odluka.

Primjer tvrtke koja istražuje korištenje umjetne inteligencije u kreditnom riziku je Spin Analytics. Startup koristi AI za automatsko pisanje izvješća o regulaciji modeliranja kreditnog rizika za financijske institucije. Platforma tvrtke, RiskRobot, pomaže bankama u prikupljanju, spajanju i čišćenju podataka prije obrade kako bi se osigurala usklađenost s propisima u različitim regijama, poput SAD-a i Europe. Također piše detaljna izvješća za regulatore kako bi se osigurala točnost. Pisanje ovih izvješća obično traje 6-9 mjeseci, ali Spin Analytics tvrdi da može smanjiti to vrijeme na manje od dva tjedna. 

Primjene AI modeliranja kreditnog rizika

Neke primjene AI modeliranja kreditnog rizika mogu uključivati:

• Banke koriste umjetnu inteligenciju u modeliranju kreditnog rizika kako bi značajno smanjile vrijeme i trud potrebne za izradu detaljnih izvješća, omogućujući financijskim institucijama da brže i po nižoj cijeni lansiraju nove proizvode.
• Sustavi koji pokreću umjetna inteligencija koriste se za analizu velikih količina podataka brže i točnije od ljudi, što potencijalno dovodi do točnijih procjena rizika.
• Sve više 'nebankarskih' ili 'nedovoljno bankovnih' ljudi i tvrtki u zemljama u razvoju dobivaju pristup financijskim uslugama budući da se ovi novi alati za modeliranje kreditnog rizika mogu primijeniti za razlikovanje i primjenu osnovnih kreditnih rezultata na ovom nedovoljno opsluženom tržištu.
• Ljudski analitičari koji se obučavaju za korištenje alata temeljenih na umjetnoj inteligenciji za smanjenje rizika od pogrešaka.
• Sustavi umjetne inteligencije koji se koriste za otkrivanje obrazaca lažnih aktivnosti, pomažući financijskim institucijama da smanje rizik od lažnih zajmova ili kreditnih zahtjeva.
• Algoritmi strojnog učenja obučavaju se na povijesnim podacima za predviđanje budućeg rizika, omogućujući financijskim institucijama proaktivno upravljanje potencijalnim izloženostima riziku.

Pitanja za komentar

• Što mislite, koji bi pokazatelj tvrtke trebale koristiti za usporedbu svoje kreditne sposobnosti?
• Kako zamišljate da umjetna inteligencija promijeni ulogu ljudskih analitičara kreditnog rizika u budućnosti?