Pemodelan risiko kredit AI: Nyelarasake operasi risiko kredit

• Babagan Author:
• Jeneng panganggit

  Quantumrun Foresight
• Februari 27, 2023

Masalah modeling risiko kredit wis ngganggu bank-bank nganti pirang-pirang dekade. Sistem pembelajaran mesin lan intelijen buatan (ML/AI) nawakake cara anyar kanggo nganalisa data sing ana gandhengane lan nyedhiyakake model sing luwih dinamis lan akurat.

konteks modeling risiko kredit AI

Risiko kredit nuduhake risiko yen wong sing nyilih bakal gagal mbayar utange, sing nyebabake arus kas kanggo kreditur. Kanggo netepake lan ngatur risiko iki, pemberi utang kudu ngira faktor kayata probability of default (PD), exposure at default (EAD), lan loss-given default (LGD). Pedoman Basel II, diterbitake ing 2004 lan diimplementasikake ing 2008, nyedhiyakake peraturan kanggo ngatur risiko kredit ing industri perbankan. Ing Pilar Pisanan Basel II, risiko kredit bisa diitung kanthi nggunakake pendekatan standar, basis rating pondasi internal, utawa pendekatan berbasis peringkat internal sing maju.

Panggunaan analitik data lan AI/ML wis saya umum ing modeling risiko kredit. Pendekatan tradisional, kayata metode statistik lan skor kredit, wis ditambah karo teknik sing luwih maju sing bisa luwih apik nangani hubungan non-linear lan ngenali fitur laten ing data kasebut. Data kredit konsumen, demografi, finansial, lapangan kerja, lan prilaku kabeh bisa digabung menyang model kanggo nambah kemampuan prediksi. Ing kredit bisnis, yen ora ana skor kredit standar, tukang kredit bisa nggunakake metrik untung bisnis kanggo netepake kredibilitas. Cara sinau mesin uga bisa digunakake kanggo nyuda dimensi kanggo nggawe model sing luwih akurat.

Dampak gangguan

Kanthi implementasi model risiko kredit AI, kredit konsumen lan bisnis bisa nggunakake model kredit sing luwih akurat lan dinamis. Model kasebut menehi pambiji sing luwih apik kanggo para peminjam lan ngidini pasar pinjaman sing luwih sehat. Strategi iki mupangati kanggo tukang kredit bisnis, amarga perusahaan cilik ora duwe pathokan kanggo ngadili kelayakan kredit kanthi cara sing padha karo fungsi skor kredit standar kanggo konsumen.

Salah sawijining aplikasi potensial AI ing model risiko kredit yaiku nggunakake proses natural language (NLP) kanggo nganalisa data sing ora terstruktur, kayata laporan perusahaan lan artikel warta, kanggo ngekstrak informasi sing relevan lan entuk pangerten sing luwih jero babagan kahanan finansial peminjam. Panggunaan potensial liyane yaiku implementasi AI (XAI) sing bisa dijelasake, sing bisa menehi wawasan babagan proses nggawe keputusan model lan nambah transparansi lan akuntabilitas. Nanging, nggunakake AI ing model risiko kredit uga nuwuhake keprihatinan etika, kayata bias potensial ing data sing digunakake kanggo nglatih model lan perlu kanggo nggawe keputusan sing tanggung jawab lan bisa diterangake.

Conto perusahaan sing njelajah panggunaan AI ing risiko kredit yaiku Spin Analytics. Startup nggunakake AI kanggo nulis laporan regulasi model risiko kredit kanthi otomatis kanggo institusi finansial. Platform perusahaan, RiskRobot, mbantu bank-bank nglumpukake, nggabungake, lan ngresiki data sadurunge ngolah kanggo njamin kepatuhan karo peraturan ing macem-macem wilayah, kayata AS lan Eropa. Uga nulis laporan rinci kanggo regulator kanggo njamin akurasi. Nulis laporan iki biasane njupuk 6-9 sasi, nanging Spin Analytics pratelan bisa nyuda wektu sing kurang saka rong minggu. 

Aplikasi pemodelan risiko kredit AI

Sawetara aplikasi model risiko kredit AI bisa uga kalebu:

• Bank-bank nggunakake AI ing model risiko kredit kanggo nyuda wektu lan gaweyan sing dibutuhake kanggo ngasilake laporan sing rinci, saéngga institusi finansial bisa ngetokake produk anyar kanthi luwih cepet lan kanthi biaya sing luwih murah.
• Sistem sing didhukung AI digunakake kanggo nganalisa data sing akeh luwih cepet lan akurat tinimbang manungsa, sing bisa nyebabake penilaian risiko sing luwih akurat.
• Luwih akeh wong lan bisnis sing 'unbanked' utawa 'underbanked' ing negara berkembang entuk akses menyang layanan finansial amarga alat modeling risiko kredit novel iki bisa diterapake kanggo mbedakake lan ngetrapake skor kredit dhasar menyang pasar sing kurang terlayani iki.
• Analis manungsa sing dilatih nggunakake alat berbasis AI kanggo nyuda risiko kesalahan.
• Sistem intelijen buatan digunakake kanggo ndeteksi pola kegiatan penipuan, ngewangi institusi finansial nyuda risiko silihan utawa aplikasi kredit penipuan.
• Algoritma pembelajaran mesin sing dilatih babagan data historis kanggo nggawe prediksi babagan risiko ing mangsa ngarep, ngidini institusi finansial bisa ngatur eksposur risiko potensial kanthi proaktif.

Pitakonan kanggo komentar

• Apa metrik sing sampeyan percaya yen bisnis kudu digunakake kanggo benchmarking kredibilitas?
• Kepiye sampeyan mbayangake AI ngganti peran analis risiko kredit manungsa ing mangsa ngarep?