Ai 신용 위험 모델링 신용 위험 운영 간소화

이미지 크레딧:

iStock

AI 신용 위험 모델링: 신용 위험 운영 간소화

은행은 신용 위험을 계산하는 새로운 모델을 만들기 위해 머신 러닝과 AI를 찾고 있습니다.

저자:
저자 이름
퀀텀런 예측
2023년 ２월 27일

신용 위험을 모델링하는 문제는 수십 년 동안 은행을 괴롭혀 왔습니다. 기계 학습 및 인공 지능(ML/AI) 시스템은 관련된 데이터를 분석하고 보다 동적이고 정확한 모델을 제공하는 새로운 방법을 제공합니다.

AI 신용 위험 모델링 컨텍스트

신용 위험은 차용인이 대출금을 불이행하여 대출 기관의 현금 흐름이 손실될 위험을 말합니다. 이 위험을 평가하고 관리하기 위해 대출 기관은 부도 확률(PD), 부도 노출(EAD) 및 손실로 인한 부도(LGD)와 같은 요소를 추정해야 합니다. 2004년에 발표되고 2008년에 시행된 Basel II 가이드라인은 은행 업계에서 신용 위험을 관리하기 위한 규정을 제공합니다. Basel II의 첫 번째 기둥에 따라 신용 위험은 표준화된 내부 기초 등급 기반 또는 고급 내부 등급 기반 접근 방식을 사용하여 계산할 수 있습니다.

데이터 분석 및 AI/ML의 사용은 신용 위험 모델링에서 점점 더 보편화되고 있습니다. 통계적 방법 및 신용 점수와 같은 기존 접근 방식은 비선형 관계를 더 잘 처리하고 데이터의 잠재 기능을 식별할 수 있는 고급 기술로 보완되었습니다. 소비자 대출, 인구 통계, 금융, 고용 및 행동 데이터를 모두 모델에 통합하여 예측 능력을 향상시킬 수 있습니다. 표준 신용 점수가 없는 비즈니스 대출에서 대출 기관은 비즈니스 수익성 지표를 사용하여 신용도를 평가할 수 있습니다. 보다 정확한 모델을 구축하기 위해 차원 축소에 기계 학습 방법을 사용할 수도 있습니다.

파괴적 영향

AI 신용 위험 모델링을 구현함으로써 소비자 및 기업 대출은 보다 정확하고 동적인 대출 모델을 사용할 수 있습니다. 이러한 모델은 대출 기관이 차용인에 대한 더 나은 평가를 제공하고 더 건전한 대출 시장을 허용합니다. 소기업은 소비자를 위한 표준 신용 점수와 같은 방식으로 신용도를 판단할 기준이 없기 때문에 이 전략은 비즈니스 대출 기관에 유리합니다.

신용 위험 모델링에서 AI를 잠재적으로 적용할 수 있는 한 가지 방법은 자연어 처리(NLP)를 사용하여 회사 보고서 및 뉴스 기사와 같은 비정형 데이터를 분석하여 관련 정보를 추출하고 차용인의 재무 상황을 더 깊이 이해하는 것입니다. 또 다른 잠재적인 용도는 모델의 의사 결정 프로세스에 대한 통찰력을 제공하고 투명성과 책임성을 개선할 수 있는 설명 가능한 AI(XAI)의 구현입니다. 그러나 신용 위험 모델링에 AI를 사용하면 모델 훈련에 사용되는 데이터의 잠재적 편향과 책임 있고 설명 가능한 의사 결정의 필요성과 같은 윤리적 문제도 제기됩니다.

신용 위험에서 AI 사용을 탐색하는 회사의 예는 Spin Analytics입니다. 이 스타트업은 AI를 사용하여 금융 기관을 위한 신용 위험 모델링 규제 보고서를 자동으로 작성합니다. 이 회사의 플랫폼인 RiskRobot은 은행이 데이터를 처리하기 전에 집계, 병합 및 정리하여 미국 및 유럽과 같은 여러 지역의 규정을 준수할 수 있도록 지원합니다. 또한 정확성을 보장하기 위해 규제 기관에 대한 자세한 보고서를 작성합니다. 이러한 보고서를 작성하는 데는 일반적으로 6-9개월이 걸리지만 Spin Analytics는 이 시간을 XNUMX주 미만으로 줄일 수 있다고 주장합니다.

AI 신용 리스크 모델링 적용

AI 신용 위험 모델링의 일부 응용 프로그램에는 다음이 포함될 수 있습니다.

신용 위험 모델링에 AI를 사용하는 은행은 상세한 보고서를 생성하는 데 필요한 시간과 노력을 크게 줄여 금융 기관이 더 빠르고 저렴한 비용으로 신제품을 출시할 수 있도록 합니다.
인간보다 더 빠르고 정확하게 대량의 데이터를 분석하기 위해 AI 기반 시스템을 사용하여 잠재적으로 더 정확한 위험 평가로 이어집니다.
이러한 새로운 신용 위험 모델링 도구를 적용하여 이 소외된 시장에 기본 신용 점수를 식별하고 적용할 수 있기 때문에 개발도상국의 더 많은 '비은행' 또는 '저금융' 사람들과 기업이 금융 서비스에 접근할 수 있습니다.
인간 분석가는 오류 위험을 줄이기 위해 AI 기반 도구를 사용하도록 교육을 받습니다.
사기 활동의 패턴을 탐지하는 데 사용되는 인공 지능 시스템은 금융 기관이 사기 대출 또는 신용 신청의 위험을 줄이는 데 도움이 됩니다.
금융 기관이 잠재적인 위험 노출을 사전에 관리할 수 있도록 과거 데이터에 대한 기계 학습 알고리즘을 학습하여 미래 위험을 예측합니다.