Кредиттик тобокелдикти AI моделдөө: Кредиттик тобокелдик операцияларын тартипке келтирүү

• Author:
• Жазуучу аты

  Quantumrun Foresight
• February 27, 2023

Кредиттик тобокелдикти моделдөө маселеси ондогон жылдар бою банктарды түйшөлтүп келет. Машина үйрөнүү жана жасалма интеллект (ML/AI) системалары тартылган маалыматтарды талдоо жана динамикалуу, так моделдерди камсыз кылуу үчүн жаңы ыкмаларды сунуш кылат.

AI кредиттик тобокелдикти моделдөө контексти

Кредиттик тобокелдик карыз алуучунун кредиттик төлөмдөрдү аткарбай калуу тобокелдигин билдирет, натыйжада кредитор үчүн акча агымынын жоголушуна алып келет. Бул тобокелдикти баалоо жана башкаруу үчүн кредиторлор дефолттун ыктымалдыгы (PD), дефолтко кабылуу (EAD) жана жоготуудан улам дефолт (LGD) сыяктуу факторлорду баалашы керек. 2004-жылы басылып чыккан жана 2008-жылы ишке ашырылган Базель II колдонмолору банк тармагында кредиттик тобокелдикти башкаруу боюнча ченемдерди камтыйт. Базель II биринчи мамысына ылайык, кредиттик тобокелдик стандартташтырылган, ички базалык рейтингге негизделген же өнүккөн ички рейтингдерге негизделген ыкманы колдонуу менен эсептелиши мүмкүн.

Маалымат аналитикасын жана AI/ML колдонуу кредиттик тобокелдикти моделдөөдө барган сайын кеңири таралган. Статистикалык ыкмалар жана кредиттик упайлар сыяктуу салттуу ыкмалар сызыктуу эмес мамилелерди жакшыраак чече ала турган жана маалыматтардагы жашыруун өзгөчөлүктөрдү аныктай ала турган өнүккөн ыкмалар менен толукталган. Керектөөчүлүк насыялоо, демографиялык, каржылык, жумуштуулук жана жүрүм-турум маалыматтары алардын болжолдоо мүмкүнчүлүгүн жакшыртуу үчүн моделдерге киргизилиши мүмкүн. Стандарттык кредиттик балл жок болгон бизнести насыялоодо кредиторлор кредиттик жөндөмдүүлүктү баалоо үчүн бизнестин кирешелүүлүгүнүн көрсөткүчтөрүн колдонушу мүмкүн. Машиналарды үйрөнүү методдору дагы так моделдерди түзүү үчүн өлчөмдүүлүктү азайтуу үчүн колдонулушу мүмкүн.

Бузуучу таасир

Кредиттик тобокелдиктин AI моделин ишке ашыруу менен керектөө жана бизнести насыялоо кредиттөөнүн так жана динамикалык моделдерин колдоно алат. Бул моделдер кредиторлорго алардын карыз алуучуларына жакшыраак баа берип, дени сак кредиттөө рыногуна мүмкүндүк берет. Бул стратегия бизнес-кредиторлор үчүн пайдалуу, анткени чакан ишканалардын кредиттик жөндөмдүүлүгүн керектөөчүлөр үчүн стандарттык кредиттик баллдар иштегендей баалоо үчүн эч кандай эталон жок.

Кредиттик тобокелдикти моделдөөдө интеллектуалдык интеллекттин потенциалдуу колдонулушу – бул компаниянын отчеттору жана жаңылык макалалары сыяктуу структураланбаган маалыматтарды талдоо, тиешелүү маалыматты алуу жана карыз алуучунун финансылык абалын тереңирээк түшүнүү үчүн табигый тилди иштетүүнү (NLP) колдонуу. Дагы бир потенциалдуу колдонуу моделдин чечимдерди кабыл алуу процессин түшүнүүгө жана ачык-айкындуулукту жана отчеттуулукту жакшыртууга жардам бере турган түшүндүрмө AI (XAI) ишке ашыруу болуп саналат. Бирок, кредиттик тобокелдикти моделдөөдө AI колдонуу да этикалык кооптонууну жаратат, мисалы, моделдерди окутуу үчүн колдонулган маалыматтарда потенциалдуу бир жактуулук жана жоопкерчиликтүү жана түшүнүктүү чечимдерди кабыл алуу зарылчылыгы.

Кредиттик тобокелдикте AI колдонууну изилдеген компаниянын мисалы Spin Analytics болуп саналат. Стартап каржы институттары үчүн кредиттик тобокелдикти моделдөө боюнча отчетторду автоматтык түрдө жазуу үчүн AI колдонот. Компаниянын платформасы, RiskRobot, банктарга АКШ жана Европа сыяктуу ар кайсы региондордогу ченемдик укуктук актыларга шайкеш келүүнү камсыз кылуу үчүн аны иштетүүдөн мурун маалыматтарды бириктирүүгө, бириктирүүгө жана тазалоого жардам берет. Ошондой эле тактыкты камсыз кылуу үчүн жөнгө салуучу органдар үчүн деталдуу отчетторду жазат. Бул отчетторду жазуу адатта 6-9 айга созулат, бирок Spin Analytics бул убакытты эки жумадан азыраак кыскарта алат деп ырастайт. 

AI кредиттик тобокелдикти моделдөөнүн колдонмолору

AI кредиттик тобокелдикти моделдөөнүн кээ бир колдонмолору төмөнкүлөрдү камтышы мүмкүн:

• Кредиттик тобокелдикти моделдөөдө AI колдонгон банктар деталдуу отчетторду даярдоо үчүн талап кылынган убакытты жана күч-аракетти олуттуу кыскартуу үчүн, каржы институттарына жаңы өнүмдөрдү тезирээк жана арзаныраак чыгарууга мүмкүндүк берет.
• AI менен иштеген системалар чоң көлөмдөгү маалыматтарды адамдарга караганда тезирээк жана так талдоо үчүн колдонулат, бул тобокелдиктерди так баалоого алып келет.
• Өнүгүп келе жаткан дүйнөдө көбүрөөк "банксыз" же "банксыз" адамдар жана ишканалар каржылык кызматтарга жетүү мүмкүнчүлүгүнө ээ болушат, анткени кредиттик тобокелдикти моделдөөнүн бул жаңы инструменттери бул жетишсиз тейленген рынокто негизги кредиттик упайларды аныктоо жана колдонуу үчүн колдонулушу мүмкүн.
• Адам аналитиктери каталардын коркунучун азайтуу үчүн AI негизиндеги куралдарды колдонууга үйрөтүлүүдө.
• Жасалма интеллект системалары алдамчылык ишмердүүлүктүн үлгүлөрүн аныктоо үчүн колдонулуп, каржы институттарына алдамчылык кредиттердин же кредиттик өтүнмөлөрдүн рискин азайтууга жардам берет.
• Машиналарды үйрөнүү алгоритмдери келечектеги тобокелдиктерди алдын ала айтуу үчүн тарыхый маалыматтарга үйрөтүлүп, финансылык институттарга потенциалдуу тобокелдиктерди активдүү башкарууга мүмкүндүк берет.

Комментарий берүү үчүн суроолор

• Сиздин оюңузча, ишканалар кредиттик жөндөмдүүлүгүн аныктоо үчүн кандай көрсөткүчтөрдү колдонушу керек?
• Келечекте AI адамдын кредиттик тобокелдик аналитиктеринин ролун өзгөртүүнү кандай элестетесиз?