Моделирање на кредитен ризик со вештачка интелигенција: Рационализирање на операциите со кредитен ризик

• автор:
• име на авторот

  Quantumrun Foresight
• Февруари 27, 2023

Проблемот со моделирањето на кредитниот ризик ги мачи банките со децении. Системите за машинско учење и вештачка интелигенција (ML/AI) нудат нови методи за анализа на вклучените податоци и обезбедување подинамични, попрецизни модели.

Контекс на моделирање на кредитен ризик со вештачка интелигенција

Кредитниот ризик се однесува на ризикот дека заемопримачот нема да ги плати плаќањата на заемот, што ќе резултира со губење на паричните текови за заемодавачот. За да го проценат и управуваат овој ризик, заемодавачите мора да ги проценат факторите како што се веројатноста за неисполнување на обврските (PD), изложеноста при неисполнување на обврските (EAD) и неисполнувањето на обврските дадени од загуба (LGD). Насоките Базел II, објавени во 2004 година и имплементирани во 2008 година, обезбедуваат регулативи за управување со кредитниот ризик во банкарската индустрија. Според Првиот столб на Базел II, кредитниот ризик може да се пресмета со користење на стандардизиран, интерен рејтинг заснован на основа или напреден интерен пристап заснован на рејтинг.

Употребата на аналитика на податоци и AI/ML стана сè поприсутна во моделирањето на кредитниот ризик. Традиционалните пристапи, како што се статистичките методи и кредитните оценки, се дополнети со понапредни техники кои можат подобро да се справат со нелинеарни односи и да ги идентификуваат скриените карактеристики во податоците. Потрошувачките заеми, демографските, финансиските, вработеноста и податоците за однесувањето може да се вклучат во моделите за да се подобри нивната способност за предвидување. Во деловното позајмување, каде што нема стандарден кредитен рејтинг, заемодавачите можат да користат метрика на бизнис профитабилноста за да ја проценат кредитната способност. Методите за машинско учење може да се користат и за намалување на димензионалноста за да се изградат попрецизни модели.

Нарушувачко влијание

Со имплементација на моделирање на кредитен ризик со вештачка интелигенција, потрошувачките и деловните заеми можат да користат попрецизни и подинамични модели на кредитирање. Овие модели им овозможуваат на заемодавачите подобра проценка на нивните заемопримачи и овозможуваат поздрав пазар за кредитирање. Оваа стратегија е корисна за деловните заемодавци, бидејќи помалите претпријатија немаат репер за да ја проценат нивната кредитоспособност на ист начин како што функционираат стандардните кредитни оценки за потрошувачите.

Една потенцијална примена на вештачката интелигенција во моделирањето на кредитниот ризик е користењето на обработката на природниот јазик (НЛП) за анализа на неструктурирани податоци, како што се извештаите на компанијата и написите од вести, за да се извлечат релевантни информации и да се добие подлабоко разбирање за финансиската состојба на заемопримачот. Друга потенцијална употреба е имплементацијата на објаснета вештачка интелигенција (XAI), која може да обезбеди увид во процесот на донесување одлуки на моделот и да ја подобри транспарентноста и одговорноста. Сепак, користењето на вештачката интелигенција во моделирањето на кредитниот ризик, исто така, покренува етички грижи, како што е потенцијалната пристрасност во податоците што се користат за обука на моделите и потребата за одговорно и објаснето одлучување.

Пример за компанија која ја истражува употребата на вештачка интелигенција во кредитен ризик е Spin Analytics. Стартапот користи вештачка интелигенција за автоматско пишување извештаи за регулирање на моделирање на кредитен ризик за финансиските институции. Платформата на компанијата, RiskRobot, им помага на банките да ги собираат, спојат и исчистат податоците пред да ги обработат за да обезбедат усогласеност со прописите во различни региони, како што се САД и Европа. Исто така, пишува детални извештаи за регулаторите за да се обезбеди точност. Пишувањето на овие извештаи обично трае 6-9 месеци, но Spin Analytics тврди дека може да го намали тоа време на помалку од две недели. 

Апликации на моделирање на кредитен ризик со вештачка интелигенција

Некои апликации на моделирање на кредитен ризик со вештачка интелигенција може да вклучуваат:

• Банките кои користат вештачка интелигенција во моделирањето на кредитниот ризик значително да го намалат времето и напорот потребни за производство на детални извештаи, овозможувајќи им на финансиските институции да лансираат нови производи побрзо и по пониска цена.
• Системите со вештачка интелигенција се користат за да се анализираат големи количини на податоци побрзо и попрецизно од луѓето, што потенцијално води до попрецизни проценки на ризикот.
• Повеќе „небанкарски“ или „небанкарски“ луѓе и бизниси во светот во развој добиваат пристап до финансиски услуги бидејќи овие нови алатки за моделирање на кредитен ризик може да се применат за да се препознаат и применат основните кредитни оценки на овој недоволно опслужен пазар.
• Човечки аналитичари се обучуваат да користат алатки засновани на вештачка интелигенција за да го намалат ризикот од грешки.
• Системите за вештачка интелигенција се користат за откривање на модели на измамни активности, помагајќи им на финансиските институции да го намалат ризикот од лажни заеми или кредитни апликации.
• Алгоритмите за машинско учење се обучуваат за историски податоци за да прават предвидувања за идниот ризик, дозволувајќи им на финансиските институции проактивно да управуваат со потенцијалните изложености на ризик.

Прашања за коментирање

• Што мислите, која метрика треба да ја користат бизнисите за да ја одредат својата кредитна способност?
• Како ја замислувате вештачката интелигенција во иднина да ја промени улогата на аналитичарите за човечки кредитен ризик?