AI क्रेडिट जोखीम मॉडेलिंग: क्रेडिट जोखीम ऑपरेशन्स सुव्यवस्थित करणे

• लेखक बद्दल:
• लेखक नाव

  Quantumrun दूरदृष्टी
• 27 फेब्रुवारी 2023

क्रेडिट रिस्क मॉडेलिंगच्या समस्येने बँकांना अनेक दशकांपासून त्रास दिला आहे. मशिन लर्निंग आणि आर्टिफिशियल इंटेलिजन्स (ML/AI) सिस्टीम गुंतलेल्या डेटाचे विश्लेषण करण्यासाठी आणि अधिक डायनॅमिक, अधिक अचूक मॉडेल प्रदान करण्यासाठी नवीन पद्धती देतात.

AI क्रेडिट जोखीम मॉडेलिंग संदर्भ

क्रेडिट जोखीम हा जोखमीचा संदर्भ घेतो की कर्जदार त्यांच्या कर्जाच्या पेमेंटमध्ये डिफॉल्ट करेल, परिणामी सावकाराचा रोख प्रवाह तोटा होईल. या जोखमीचे मूल्यांकन आणि व्यवस्थापन करण्यासाठी, सावकारांनी डिफॉल्टची संभाव्यता (PD), एक्सपोजर अॅट डीफॉल्ट (EAD) आणि नुकसान-देण्यात आलेले डीफॉल्ट (LGD) यासारख्या घटकांचा अंदाज लावला पाहिजे. 2004 मध्ये प्रकाशित आणि 2008 मध्ये लागू करण्यात आलेली बेसल II मार्गदर्शक तत्त्वे, बँकिंग उद्योगातील पत जोखीम व्यवस्थापित करण्यासाठी नियम प्रदान करतात. बेसल II च्या फर्स्ट पिलर अंतर्गत, क्रेडिट जोखीम प्रमाणित, अंतर्गत पाया रेटिंग-आधारित किंवा प्रगत अंतर्गत रेटिंग-आधारित दृष्टिकोन वापरून मोजली जाऊ शकते.

क्रेडिट रिस्क मॉडेलिंगमध्ये डेटा अॅनालिटिक्स आणि AI/ML चा वापर मोठ्या प्रमाणात प्रचलित झाला आहे. सांख्यिकीय पद्धती आणि क्रेडिट स्कोअर यासारख्या पारंपारिक दृष्टिकोनांना अधिक प्रगत तंत्रांनी पूरक केले गेले आहे जे नॉन-रेखीय संबंध अधिक चांगल्या प्रकारे हाताळू शकतात आणि डेटामधील सुप्त वैशिष्ट्ये ओळखू शकतात. ग्राहक कर्ज, लोकसंख्याशास्त्रीय, आर्थिक, रोजगार आणि वर्तणुकीशी संबंधित डेटा या सर्व गोष्टी त्यांच्या अंदाज क्षमता सुधारण्यासाठी मॉडेलमध्ये समाविष्ट केल्या जाऊ शकतात. व्यवसाय कर्जामध्ये, जेथे कोणतेही मानक क्रेडिट स्कोअर नाही, कर्जदार क्रेडिट पात्रतेचे मूल्यांकन करण्यासाठी व्यवसाय नफा मेट्रिक्स वापरू शकतात. अधिक अचूक मॉडेल्स तयार करण्यासाठी मितीयता कमी करण्यासाठी मशीन लर्निंग पद्धती देखील वापरल्या जाऊ शकतात.

व्यत्यय आणणारा प्रभाव

AI क्रेडिट रिस्क मॉडेलिंगच्या अंमलबजावणीसह, ग्राहक आणि व्यवसाय कर्ज देणे अधिक अचूक आणि गतिमान कर्ज देणारे मॉडेल वापरू शकतात. हे मॉडेल सावकारांना त्यांच्या कर्जदारांचे अधिक चांगले मूल्यांकन देतात आणि निरोगी कर्ज बाजारासाठी अनुमती देतात. ही रणनीती व्यावसायिक सावकारांसाठी फायदेशीर आहे, कारण लहान उद्योगांकडे ग्राहकांसाठी मानक क्रेडिट स्कोअर ज्याप्रमाणे कार्य करतात त्याचप्रमाणे त्यांच्या पतपात्रतेचा न्याय करण्यासाठी कोणतेही बेंचमार्क नाही.

क्रेडिट रिस्क मॉडेलिंगमध्ये AI चा एक संभाव्य अनुप्रयोग म्हणजे नैसर्गिक भाषा प्रक्रिया (NLP) वापरून असंरचित डेटाचे विश्लेषण करणे, जसे की कंपनीचे अहवाल आणि बातम्यांचे लेख, संबंधित माहिती काढण्यासाठी आणि कर्जदाराच्या आर्थिक परिस्थितीची सखोल माहिती मिळवण्यासाठी. आणखी एक संभाव्य वापर म्हणजे स्पष्टीकरण करण्यायोग्य AI (XAI) ची अंमलबजावणी, जे मॉडेलच्या निर्णय प्रक्रियेत अंतर्दृष्टी प्रदान करू शकते आणि पारदर्शकता आणि जबाबदारी सुधारू शकते. तथापि, क्रेडिट जोखीम मॉडेलिंगमध्ये AI वापरणे नैतिक चिंता देखील वाढवते, जसे की मॉडेलला प्रशिक्षण देण्यासाठी वापरल्या जाणार्‍या डेटामधील संभाव्य पूर्वाग्रह आणि जबाबदार आणि स्पष्टीकरणयोग्य निर्णय घेण्याची आवश्यकता.

क्रेडिट जोखमीमध्ये AI चा वापर शोधणार्‍या कंपनीचे उदाहरण म्हणजे Spin Analytics. वित्तीय संस्थांसाठी क्रेडिट रिस्क मॉडेलिंग रेग्युलेशन रिपोर्ट्स आपोआप लिहिण्यासाठी स्टार्टअप एआय वापरते. कंपनीचे प्लॅटफॉर्म, RiskRobot, यूएस आणि युरोप सारख्या विविध क्षेत्रांमधील नियमांचे पालन सुनिश्चित करण्यासाठी बँकांना डेटा एकत्रित करण्यास, विलीन करण्यास आणि त्यावर प्रक्रिया करण्यापूर्वी ते साफ करण्यास मदत करते. अचूकता सुनिश्चित करण्यासाठी ते नियामकांसाठी तपशीलवार अहवाल देखील लिहिते. हे अहवाल लिहिण्यासाठी सामान्यत: 6-9 महिने लागतात, परंतु स्पिन अॅनालिटिक्सचा दावा आहे की तो वेळ दोन आठवड्यांपेक्षा कमी करू शकतो. 

AI क्रेडिट जोखीम मॉडेलिंगचे अनुप्रयोग

AI क्रेडिट जोखीम मॉडेलिंगच्या काही अनुप्रयोगांमध्ये हे समाविष्ट असू शकते:

• बँका क्रेडिट जोखीम मॉडेलिंगमध्ये AI वापरून तपशीलवार अहवाल तयार करण्यासाठी लागणारा वेळ आणि मेहनत लक्षणीयरीत्या कमी करतात, ज्यामुळे वित्तीय संस्थांना नवीन उत्पादने अधिक जलद आणि कमी खर्चात लॉन्च करता येतात.
• मोठ्या प्रमाणातील डेटाचे अधिक जलद आणि अचूकपणे विश्लेषण करण्यासाठी AI-शक्तीवर चालणारी प्रणाली मानवांपेक्षा अधिक अचूक जोखीम मूल्यांकनास कारणीभूत ठरते.
• विकसनशील जगातील अधिक 'बँक नसलेले' किंवा 'अंडरबँक' लोक आणि व्यवसाय आर्थिक सेवांमध्ये प्रवेश मिळवत आहेत कारण ही नवीन क्रेडिट जोखीम मॉडेलिंग साधने या कमी सेवा असलेल्या बाजारपेठेसाठी मूलभूत क्रेडिट स्कोअर ओळखण्यासाठी आणि लागू केली जाऊ शकतात.
• मानवी विश्लेषकांना त्रुटींचा धोका कमी करण्यासाठी AI-आधारित साधने वापरण्याचे प्रशिक्षण दिले जात आहे.
• फसव्या क्रियाकलापांचे नमुने शोधण्यासाठी कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्रणाली वापरली जात आहे, वित्तीय संस्थांना फसव्या कर्ज किंवा क्रेडिट अर्जांचा धोका कमी करण्यास मदत करते.
• भविष्यातील जोखमीबद्दल अंदाज बांधण्यासाठी ऐतिहासिक डेटावर मशीन लर्निंग अल्गोरिदम प्रशिक्षित केले जात आहेत, ज्यामुळे वित्तीय संस्थांना संभाव्य जोखीम एक्सपोजर सक्रियपणे व्यवस्थापित करण्याची परवानगी मिळते.

टिप्पणी करण्यासाठी प्रश्न

• व्यवसायांनी त्यांची पतपात्रता बेंचमार्क करण्यासाठी कोणते मेट्रिक वापरावे असे तुम्हाला वाटते?
• भविष्यात मानवी क्रेडिट जोखीम विश्लेषकांच्या भूमिकेत एआय बदलेल अशी तुमची कल्पना कशी आहे?