Modellazione del rischio di credito AI: razionalizzazione delle operazioni relative al rischio di credito

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  Preveggenza quantistica
• 27 Febbraio 2023

Il problema della modellazione del rischio di credito affligge le banche da decenni. I sistemi di machine learning e intelligenza artificiale (ML/AI) offrono nuovi metodi per analizzare i dati coinvolti e fornire modelli più dinamici e accurati.

Contesto di modellazione del rischio di credito AI

Il rischio di credito si riferisce al rischio che un mutuatario non riesca a rimborsare il prestito, con conseguente perdita di flussi di cassa per il prestatore. Per valutare e gestire questo rischio, i finanziatori devono stimare fattori quali la probabilità di default (PD), l'esposizione al default (EAD) e la perdita in caso di default (LGD). Le linee guida di Basilea II, pubblicate nel 2004 e implementate nel 2008, forniscono regole per la gestione del rischio di credito nel settore bancario. Nell'ambito del Primo Pilastro di Basilea II, il rischio di credito può essere calcolato utilizzando un approccio standardizzato, basato su un rating interno di base o un approccio basato su rating interni avanzati.

L'uso dell'analisi dei dati e dell'IA/ML è diventato sempre più diffuso nella modellazione del rischio di credito. Gli approcci tradizionali, come i metodi statistici e i punteggi di credito, sono stati integrati da tecniche più avanzate che possono gestire meglio le relazioni non lineari e identificare le caratteristiche latenti nei dati. I dati sui prestiti al consumo, demografici, finanziari, occupazionali e comportamentali possono essere tutti incorporati nei modelli per migliorare la loro capacità predittiva. Nei prestiti alle imprese, dove non esiste un punteggio di credito standard, i finanziatori possono utilizzare metriche di redditività aziendale per valutare l'affidabilità creditizia. I metodi di apprendimento automatico possono essere utilizzati anche per la riduzione della dimensionalità per costruire modelli più accurati.

Impatto dirompente

Con l'implementazione della modellazione del rischio di credito AI, i prestiti al consumo e alle imprese possono utilizzare modelli di prestito più accurati e dinamici. Questi modelli offrono agli istituti di credito una migliore valutazione dei loro mutuatari e consentono un mercato dei prestiti più sano. Questa strategia è vantaggiosa per i creditori aziendali, poiché le imprese più piccole non hanno alcun parametro di riferimento per giudicare la loro affidabilità creditizia allo stesso modo in cui funzionano i punteggi di credito standard per i consumatori.

Una potenziale applicazione dell'intelligenza artificiale nella modellazione del rischio di credito è l'utilizzo dell'elaborazione del linguaggio naturale (NLP) per analizzare dati non strutturati, come report aziendali e articoli di notizie, per estrarre informazioni rilevanti e ottenere una comprensione più profonda della situazione finanziaria di un mutuatario. Un altro uso potenziale è l'implementazione dell'AI spiegabile (XAI), che può fornire informazioni sul processo decisionale di un modello e migliorare la trasparenza e la responsabilità. Tuttavia, l'utilizzo dell'intelligenza artificiale nella modellazione del rischio di credito solleva anche preoccupazioni etiche, come la potenziale distorsione nei dati utilizzati per addestrare i modelli e la necessità di un processo decisionale responsabile e spiegabile.

Un esempio di azienda che esplora l'uso dell'intelligenza artificiale nel rischio di credito è Spin Analytics. La startup utilizza l'intelligenza artificiale per scrivere automaticamente report sulla regolamentazione della modellazione del rischio di credito per gli istituti finanziari. La piattaforma dell'azienda, RiskRobot, aiuta le banche ad aggregare, unire e ripulire i dati prima di elaborarli per garantire la conformità alle normative in diverse regioni, come gli Stati Uniti e l'Europa. Scrive inoltre rapporti dettagliati per le autorità di regolamentazione per garantire l'accuratezza. La scrittura di questi rapporti richiede in genere 6-9 mesi, ma Spin Analytics afferma di poter ridurre tale tempo a meno di due settimane. 

Applicazioni della modellazione del rischio di credito AI

Alcune applicazioni della modellazione del rischio di credito AI possono includere:

• Le banche utilizzano l'intelligenza artificiale nella modellazione del rischio di credito per ridurre significativamente il tempo e gli sforzi necessari per produrre report dettagliati, consentendo agli istituti finanziari di lanciare nuovi prodotti più rapidamente e a un costo inferiore.
• Sistemi basati sull'intelligenza artificiale utilizzati per analizzare grandi quantità di dati in modo più rapido e accurato rispetto agli esseri umani, portando potenzialmente a valutazioni del rischio più accurate.
• Più persone e imprese "senza banche" o "con banche insufficienti" nel mondo in via di sviluppo ottengono l'accesso ai servizi finanziari poiché questi nuovi strumenti di modellazione del rischio di credito possono essere applicati per discernere e applicare i punteggi di credito di base a questo mercato sottoservito.
• Analisti umani formati per utilizzare strumenti basati sull'intelligenza artificiale per ridurre il rischio di errori.
• Sistemi di intelligenza artificiale utilizzati per rilevare modelli di attività fraudolente, aiutando gli istituti finanziari a ridurre il rischio di prestiti fraudolenti o richieste di credito.
• Algoritmi di apprendimento automatico che vengono addestrati su dati storici per fare previsioni sul rischio futuro, consentendo agli istituti finanziari di gestire in modo proattivo le potenziali esposizioni al rischio.

Domande da commentare

• Quale parametro ritieni che le aziende dovrebbero utilizzare per valutare la propria solvibilità?
• In che modo prevede che l'IA cambierà il ruolo degli analisti umani del rischio di credito in futuro?