AI ക്രെഡിറ്റ് റിസ്ക് മോഡലിംഗ്: ക്രെഡിറ്റ് റിസ്ക് പ്രവർത്തനങ്ങൾ കാര്യക്ഷമമാക്കുന്നു

• രചയിതാവ്:
• രചയിതാവിന്റെ പേര്

  Quantumrun ദീർഘവീക്ഷണം
• ഫെബ്രുവരി 27, 2023

ക്രെഡിറ്റ് റിസ്ക് മോഡലിംഗ് പ്രശ്നം പതിറ്റാണ്ടുകളായി ബാങ്കുകളെ അലട്ടുന്നു. മെഷീൻ ലേണിംഗ്, ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസ് (ML/AI) സംവിധാനങ്ങൾ ഉൾപ്പെട്ടിരിക്കുന്ന ഡാറ്റ വിശകലനം ചെയ്യുന്നതിനും കൂടുതൽ ചലനാത്മകവും കൂടുതൽ കൃത്യവുമായ മോഡലുകൾ നൽകുന്നതിന് പുതിയ രീതികൾ വാഗ്ദാനം ചെയ്യുന്നു.

AI ക്രെഡിറ്റ് റിസ്ക് മോഡലിംഗ് സന്ദർഭം

ക്രെഡിറ്റ് റിസ്ക് എന്നത് ഒരു കടം വാങ്ങുന്നയാൾ അവരുടെ വായ്പാ പേയ്‌മെന്റുകളിൽ വീഴ്ച വരുത്തുമെന്ന അപകടസാധ്യതയെ സൂചിപ്പിക്കുന്നു, ഇത് കടം കൊടുക്കുന്നയാൾക്ക് പണമൊഴുക്ക് നഷ്ടപ്പെടുന്നതിലേക്ക് നയിക്കുന്നു. ഈ അപകടസാധ്യത വിലയിരുത്തുന്നതിനും കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നതിനും, കടം കൊടുക്കുന്നവർ ഡിഫോൾട്ടിന്റെ പ്രോബബിലിറ്റി (പിഡി), ഡിഫോൾട്ടിലെ എക്സ്പോഷർ (ഇഎഡി), നഷ്ടം നൽകിയ ഡിഫോൾട്ട് (എൽജിഡി) തുടങ്ങിയ ഘടകങ്ങൾ കണക്കാക്കണം. 2004-ൽ പ്രസിദ്ധീകരിക്കുകയും 2008-ൽ നടപ്പിലാക്കുകയും ചെയ്ത ബാസൽ II മാർഗ്ഗനിർദ്ദേശങ്ങൾ, ബാങ്കിംഗ് വ്യവസായത്തിലെ ക്രെഡിറ്റ് റിസ്ക് കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നതിനുള്ള നിയന്ത്രണങ്ങൾ നൽകുന്നു. ബേസൽ II ന്റെ ആദ്യ സ്തംഭത്തിന് കീഴിൽ, ഒരു സ്റ്റാൻഡേർഡ്, ഒരു ആന്തരിക അടിസ്ഥാന റേറ്റിംഗ് അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള അല്ലെങ്കിൽ ഒരു വിപുലമായ ആന്തരിക റേറ്റിംഗ് അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള സമീപനം ഉപയോഗിച്ച് ക്രെഡിറ്റ് റിസ്ക് കണക്കാക്കാം.

ക്രെഡിറ്റ് റിസ്ക് മോഡലിംഗിൽ ഡാറ്റ അനലിറ്റിക്സിന്റെയും AI/ML-ന്റെയും ഉപയോഗം കൂടുതലായി പ്രചാരത്തിലുണ്ട്. സ്റ്റാറ്റിസ്റ്റിക്കൽ രീതികളും ക്രെഡിറ്റ് സ്കോറുകളും പോലെയുള്ള പരമ്പരാഗത സമീപനങ്ങൾ, രേഖീയമല്ലാത്ത ബന്ധങ്ങൾ നന്നായി കൈകാര്യം ചെയ്യാനും ഡാറ്റയിലെ ഒളിഞ്ഞിരിക്കുന്ന സവിശേഷതകൾ തിരിച്ചറിയാനും കഴിയുന്ന കൂടുതൽ നൂതനമായ സാങ്കേതിക വിദ്യകളാൽ സപ്ലിമെന്റ് ചെയ്തിട്ടുണ്ട്. ഉപഭോക്തൃ വായ്പ, ജനസംഖ്യാപരമായ, സാമ്പത്തിക, തൊഴിൽ, പെരുമാറ്റ ഡാറ്റ എന്നിവയെല്ലാം മോഡലുകളിൽ സംയോജിപ്പിച്ച് അവരുടെ പ്രവചന ശേഷി മെച്ചപ്പെടുത്താൻ കഴിയും. സ്റ്റാൻഡേർഡ് ക്രെഡിറ്റ് സ്കോർ ഇല്ലാത്ത ബിസിനസ്സ് ലെൻഡിംഗിൽ, കടം കൊടുക്കുന്നവർ ക്രെഡിറ്റ് യോഗ്യത വിലയിരുത്താൻ ബിസിനസ് ലാഭക്ഷമത മെട്രിക്സ് ഉപയോഗിച്ചേക്കാം. കൂടുതൽ കൃത്യമായ മാതൃകകൾ നിർമ്മിക്കുന്നതിന് ഡൈമൻഷണാലിറ്റി കുറയ്ക്കുന്നതിനും മെഷീൻ ലേണിംഗ് രീതികൾ ഉപയോഗിക്കാം.

തടസ്സപ്പെടുത്തുന്ന ആഘാതം

AI ക്രെഡിറ്റ് റിസ്ക് മോഡലിംഗ് നടപ്പിലാക്കുന്നതോടെ, ഉപഭോക്താവിനും ബിസിനസ്സ് വായ്പയ്ക്കും കൂടുതൽ കൃത്യവും ചലനാത്മകവുമായ വായ്പാ മോഡലുകൾ ഉപയോഗിക്കാനാകും. ഈ മോഡലുകൾ കടം കൊടുക്കുന്നവർക്ക് അവരുടെ കടം വാങ്ങുന്നവരെ കുറിച്ച് മികച്ച വിലയിരുത്തൽ നൽകുകയും ആരോഗ്യകരമായ ഒരു വായ്പാ വിപണിയെ അനുവദിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു. ഉപഭോക്താക്കൾക്ക് സ്റ്റാൻഡേർഡ് ക്രെഡിറ്റ് സ്‌കോറുകൾ പ്രവർത്തിക്കുന്നത് പോലെ തന്നെ അവരുടെ ക്രെഡിറ്റിനെ വിലയിരുത്താൻ ചെറുകിട സംരംഭങ്ങൾക്ക് മാനദണ്ഡം ഇല്ലാത്തതിനാൽ ഈ തന്ത്രം ബിസിനസ്സ് ലെൻഡർമാർക്ക് പ്രയോജനകരമാണ്.

ക്രെഡിറ്റ് റിസ്ക് മോഡലിംഗിൽ AI-യുടെ ഒരു സാധ്യതയുള്ള പ്രയോഗം, കമ്പനി റിപ്പോർട്ടുകളും വാർത്താ ലേഖനങ്ങളും പോലുള്ള ഘടനാരഹിതമായ ഡാറ്റ വിശകലനം ചെയ്യുന്നതിനും പ്രസക്തമായ വിവരങ്ങൾ എക്‌സ്‌ട്രാക്‌റ്റുചെയ്യുന്നതിനും കടം വാങ്ങുന്നയാളുടെ സാമ്പത്തിക സ്ഥിതിയെക്കുറിച്ച് ആഴത്തിലുള്ള ധാരണ നേടുന്നതിനും നാച്ചുറൽ ലാംഗ്വേജ് പ്രോസസ്സിംഗ് (NLP) ഉപയോഗിക്കുന്നു. ഒരു മാതൃകയുടെ തീരുമാനമെടുക്കൽ പ്രക്രിയയെക്കുറിച്ചുള്ള ഉൾക്കാഴ്ച നൽകാനും സുതാര്യതയും ഉത്തരവാദിത്തവും മെച്ചപ്പെടുത്താനും കഴിയുന്ന വിശദീകരിക്കാവുന്ന AI (XAI) നടപ്പിലാക്കുന്നതാണ് മറ്റൊരു സാധ്യതയുള്ള ഉപയോഗം. എന്നിരുന്നാലും, ക്രെഡിറ്റ് റിസ്ക് മോഡലിംഗിൽ AI ഉപയോഗിക്കുന്നത് മോഡലുകളെ പരിശീലിപ്പിക്കാൻ ഉപയോഗിക്കുന്ന ഡാറ്റയിലെ സാധ്യതയുള്ള പക്ഷപാതം, ഉത്തരവാദിത്തമുള്ളതും വിശദീകരിക്കാവുന്നതുമായ തീരുമാനങ്ങൾ എടുക്കേണ്ടതിന്റെ ആവശ്യകത എന്നിവ പോലുള്ള ധാർമ്മിക ആശങ്കകളും ഉയർത്തുന്നു.

ക്രെഡിറ്റ് റിസ്കിൽ AI യുടെ ഉപയോഗം പര്യവേക്ഷണം ചെയ്യുന്ന ഒരു കമ്പനിയുടെ ഉദാഹരണമാണ് സ്പിൻ അനലിറ്റിക്സ്. ധനകാര്യ സ്ഥാപനങ്ങൾക്കായി ക്രെഡിറ്റ് റിസ്ക് മോഡലിംഗ് റെഗുലേഷൻ റിപ്പോർട്ടുകൾ സ്വയമേവ എഴുതാൻ സ്റ്റാർട്ടപ്പ് AI ഉപയോഗിക്കുന്നു. കമ്പനിയുടെ പ്ലാറ്റ്‌ഫോമായ RiskRobot, യുഎസും യൂറോപ്പും പോലുള്ള വിവിധ പ്രദേശങ്ങളിലെ നിയന്ത്രണങ്ങൾ പാലിക്കുന്നുണ്ടെന്ന് ഉറപ്പാക്കാൻ, പ്രോസസ്സ് ചെയ്യുന്നതിന് മുമ്പ് ഡാറ്റ സമാഹരിക്കാനും ലയിപ്പിക്കാനും ശുദ്ധീകരിക്കാനും ബാങ്കുകളെ സഹായിക്കുന്നു. കൃത്യത ഉറപ്പാക്കാൻ റെഗുലേറ്റർമാർക്കായി ഇത് വിശദമായ റിപ്പോർട്ടുകളും എഴുതുന്നു. ഈ റിപ്പോർട്ടുകൾ എഴുതുന്നതിന് സാധാരണയായി 6-9 മാസമെടുക്കും, എന്നാൽ ആ സമയം രണ്ടാഴ്ചയിൽ താഴെയായി കുറയ്ക്കാൻ കഴിയുമെന്ന് Spin Analytics അവകാശപ്പെടുന്നു. 

AI ക്രെഡിറ്റ് റിസ്ക് മോഡലിംഗിന്റെ ആപ്ലിക്കേഷനുകൾ

AI ക്രെഡിറ്റ് റിസ്ക് മോഡലിംഗിന്റെ ചില ആപ്ലിക്കേഷനുകൾ ഉൾപ്പെട്ടേക്കാം:

• ബാങ്കുകൾ ക്രെഡിറ്റ് റിസ്ക് മോഡലിംഗിൽ AI ഉപയോഗിക്കുന്നത് വിശദമായ റിപ്പോർട്ടുകൾ നിർമ്മിക്കുന്നതിന് ആവശ്യമായ സമയവും പ്രയത്നവും ഗണ്യമായി കുറയ്ക്കുന്നു, ധനകാര്യ സ്ഥാപനങ്ങൾക്ക് പുതിയ ഉൽപ്പന്നങ്ങൾ കൂടുതൽ വേഗത്തിലും കുറഞ്ഞ ചെലവിലും സമാരംഭിക്കാൻ അനുവദിക്കുന്നു.
• മനുഷ്യരേക്കാൾ വേഗത്തിലും കൃത്യമായും വലിയ അളവിലുള്ള ഡാറ്റ വിശകലനം ചെയ്യാൻ AI- പവർഡ് സിസ്റ്റങ്ങൾ ഉപയോഗിക്കുന്നു, ഇത് കൂടുതൽ കൃത്യമായ അപകടസാധ്യത വിലയിരുത്തലിലേക്ക് നയിക്കുന്നു.
• വികസ്വര ലോകത്തെ കൂടുതൽ 'ബാങ്കില്ലാത്ത' അല്ലെങ്കിൽ 'അണ്ടർബാങ്ക്ഡ്' ആളുകളും ബിസിനസ്സുകളും സാമ്പത്തിക സേവനങ്ങളിലേക്ക് പ്രവേശനം നേടുന്നു, കാരണം ഈ പുതിയ ക്രെഡിറ്റ് റിസ്ക് മോഡലിംഗ് ടൂളുകൾ ഈ താഴ്ന്ന വിപണിയിൽ അടിസ്ഥാന ക്രെഡിറ്റ് സ്കോറുകൾ തിരിച്ചറിയാനും പ്രയോഗിക്കാനും കഴിയും.
• പിശകുകളുടെ അപകടസാധ്യത കുറയ്ക്കുന്നതിന് AI- അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള ഉപകരണങ്ങൾ ഉപയോഗിക്കാൻ ഹ്യൂമൻ അനലിസ്റ്റുകളെ പരിശീലിപ്പിക്കുന്നു.
• വഞ്ചനാപരമായ പ്രവർത്തനങ്ങളുടെ പാറ്റേണുകൾ കണ്ടെത്തുന്നതിന് കൃത്രിമ ഇന്റലിജൻസ് സംവിധാനങ്ങൾ ഉപയോഗിക്കുന്നു, വഞ്ചനാപരമായ വായ്പകളുടെയോ ക്രെഡിറ്റ് ആപ്ലിക്കേഷനുകളുടെയോ അപകടസാധ്യത കുറയ്ക്കുന്നതിന് ധനകാര്യ സ്ഥാപനങ്ങളെ സഹായിക്കുന്നു.
• ഭാവിയിലെ അപകടസാധ്യതകളെക്കുറിച്ച് പ്രവചിക്കാൻ ചരിത്രപരമായ ഡാറ്റയിൽ മെഷീൻ ലേണിംഗ് അൽഗോരിതങ്ങൾ പരിശീലിപ്പിക്കപ്പെടുന്നു, ഇത് സാമ്പത്തിക സ്ഥാപനങ്ങൾക്ക് സാധ്യതയുള്ള റിസ്ക് എക്സ്പോഷറുകൾ മുൻ‌കൂട്ടി കൈകാര്യം ചെയ്യാൻ അനുവദിക്കുന്നു.

അഭിപ്രായമിടാനുള്ള ചോദ്യങ്ങൾ

• ബിസിനസുകൾ അവരുടെ ക്രെഡിറ്റ് യോഗ്യതയെ മാനദണ്ഡമാക്കാൻ എന്ത് മെട്രിക് ഉപയോഗിക്കണമെന്ന് നിങ്ങൾ വിശ്വസിക്കുന്നു?
• ഭാവിയിൽ ഹ്യൂമൻ ക്രെഡിറ്റ് റിസ്ക് അനലിസ്റ്റുകളുടെ പങ്ക് AI മാറ്റുമെന്ന് നിങ്ങൾ എങ്ങനെ വിഭാവനം ചെയ്യുന്നു?