Modela rîska krediyê ya AI-ê: Karûbarên xetera krediyê hêsan kirin

• Nivîskar:
• Navê nivîskar

  Pêşbîniya Quantumrun
• February 27, 2023

Pirsgirêka modelkirina rîska krediyê bi dehsalan bankan dikişîne. Pergalên fêrbûna makîneyê û îstîxbarata sûnî (ML/AI) rêbazên nû pêşkêş dikin da ku daneyên têkildar analîz bikin û modelên dînamîkî, rasttir peyda bikin.

Di çarçoveya modela rîska krediyê ya AI-ê de

Rîska kredî xetereya ku deyndar dê dravdana deynê xwe têk nede, di encamê de ji bo deyndêr winda kirina dravê vedibêje. Ji bo nirxandin û birêvebirina vê xetereyê, deyndêr pêdivî ye ku faktorên wekî îhtîmala betalbûnê (PD), rûbirûbûna li pêşkeftinê (EAD), û kêmasiya windabûnê (LGD) binirxînin. Rêbernameyên Basel II, ku di 2004-an de hatî weşandin û di 2008-an de hatî bicîh kirin, rêziknameyên ji bo birêvebirina xetera krediyê di pîşesaziya bankingê de peyda dikin. Di bin Stûna Yekem a Basel II de, rîska krediyê dikare bi karanîna standardkirî, pîvanek bingehîn a hundurîn, an nêzîkatiyek li ser bingeha rêjeyên navxweyî yên pêşkeftî were hesibandin.

Bikaranîna analîzên daneyê û AI/ML di modela xetera krediyê de her ku diçe berbelav bûye. Nêzîkatiyên kevneşopî, wekî rêbazên statîstîkî û hejmarên krediyê, bi teknîkên pêşkeftî yên ku çêtir dikarin têkiliyên ne-xêzikî bi rê ve bibin û taybetmendiyên dereng di daneyan de nas bikin, hatine zêdekirin. Daneyên deynkirina xerîdar, demografîk, darayî, kar û behrê hemî dikarin di nav modelan de werin berhev kirin da ku kapasîteya wan a pêşbîniyê baştir bikin. Di deyndana karsaziyê de, ku li wir xalek krediyê ya standard tune ye, deyndêr dikarin metrîkên qezenckirina karsaziyê bikar bînin da ku pêbaweriya krediyê binirxînin. Rêbazên fêrbûna makîneyê di heman demê de dikarin ji bo kêmkirina pîvanê jî werin bikar anîn da ku modelên rasttir çêbikin.

Bandora têkçûyî

Bi pêkanîna modela xetera krediya AI-ê re, deyndariya xerîdar û karsaziyê dikare modelên deyndanê rasttir û dînamîkî bikar bîne. Van modelan ji deyndêran re nirxandinek çêtir didin deyndarên xwe û rê didin ku bazarek deyndariyek saxlemtir bikin. Ev stratejî ji bo deyndêrên karsaziyê sûdmend e, ji ber ku pargîdaniyên piçûk çu pîvanek nîn in ku bi heman rengî pîvanên krediyê yên standard ji bo xerîdaran dadbar bikin.

Yek serîlêdana potansiyel a AI-ê di modela xetera krediyê de karanîna pêvajoyek zimanê xwezayî (NLP) ye ku daneyên nesazkirî, wekî raporên pargîdanî û gotarên nûçeyan analîz bike, da ku agahdariya têkildar derxîne û têgihîştinek kûr a rewşa darayî ya deyndar bistîne. Bikaranîna din a potansiyel pêkanîna AI-ya raveker (XAI) ye, ku dikare di pêvajoya biryardana modelê de têgihiştinê peyda bike û zelalî û berpirsiyariyê baştir bike. Lêbelê, karanîna AI-ê di modela xetera krediyê de di heman demê de fikarên exlaqî jî zêde dike, wek mînak bertengiya potansiyel a di daneyên ku ji bo perwerdekirina modelan têne bikar anîn û hewcedariya biryara berpirsiyar û raveker.

Mînakek pargîdaniyek ku karanîna AI-ê di xetera krediyê de vedikole Spin Analytics e. Destpêk AI-ê bikar tîne da ku bixweber raporên rêziknameya modela xetera krediyê ji bo saziyên darayî binivîse. Platforma pargîdanî, RiskRobot, ji bankan re dibe alîkar ku berî hilanîna daneyan berhev bikin, tevbigerin û paqij bikin da ku lihevhatina bi qaîdeyên li herêmên cihêreng, mîna Dewletên Yekbûyî û Ewrûpayê, piştrast bikin. Di heman demê de ew raporên hûrgulî ji bo sazûmankaran dinivîse da ku rastbûnê piştrast bike. Nivîsandina van raporan bi gelemperî 6-9 meh digire, lê Spin Analytics îdîa dike ku ew dikare wê demê ji du hefteyan kêmtir kêm bike. 

Serîlêdanên modela rîska krediyê ya AI-ê

Hin serîlêdanên modela rîska krediya AI-ê dibe ku ev in:

• Bankên ku AI-ê di modela xetera krediyê de bikar tînin da ku dem û hewildana ku ji bo hilberandina raporên hûrgulî hewce dike bi girîngî kêm bikin, rê dide saziyên darayî ku zûtir û bi lêçûnek kêmtir hilberên nû bidin destpêkirin.
• Pergalên bi hêzdar ên AI-ê têne bikar anîn ku ji mirovan zûtir û rasttir mîqdarên mezin daneyan analîz bikin, ku dibe sedema nirxandinên xeterê yên rasttir.
• Zêdetir kes û karsazên 'bêbanke' an 'binbankekirî' li cîhana pêşkeftî gihîştina karûbarên darayî ji ber ku van amûrên nûjen ên modela xetera krediyê dikarin werin sepandin da ku pîvanên kredî yên bingehîn li vê bazara kêm-xêrhatî nas bikin û bicîh bînin.
• Analîstên mirovî têne perwerde kirin ku amûrên bingehîn ên AI-ê bikar bînin da ku xetera xeletiyan kêm bikin.
• Pergalên îstîxbarata hunerî yên ku ji bo tespîtkirina şêwazên çalakiya xapînok têne bikar anîn, ji saziyên darayî re dibin alîkar ku xetera deynên xapînok an serlêdanên krediyê kêm bikin.
• Algorîtmayên fêrbûna makîneyê ku li ser daneyên dîrokî têne perwerde kirin da ku pêşbîniyên li ser xetera pêşerojê bikin, rê dide saziyên darayî ku bi proaktîf rêwerzên xetera potansiyel birêve bibin.

Pirsên ku li ser şîrove bikin

• Ma hûn bawer dikin ku divê karsazî kîjan metrîkê bikar bînin da ku pêbaweriya krediya xwe binirxînin?
• Hûn çawa xeyal dikin ku AI di pêşerojê de rola analîstên xetera krediya mirovî biguhezîne?