एआई क्रेडिट जोखिम मोडेलिङ: स्ट्रिमलाइनिंग क्रेडिट जोखिम सञ्चालन

• लेखक:
• लेखक नाम

  Quantumrun दूरदर्शिता
• फेब्रुअरी 27, 2023

ऋण जोखिम मोडेलिङको समस्याले दशकौंदेखि बैंकहरूलाई सताएको छ। मेसिन लर्निङ र आर्टिफिसियल इन्टेलिजेन्स (ML/AI) प्रणालीहरूले समावेश गरिएको डेटाको विश्लेषण गर्न र थप गतिशील, थप सटीक मोडेलहरू प्रदान गर्न नयाँ तरिकाहरू प्रस्ताव गर्छन्।

एआई क्रेडिट जोखिम मोडलिङ सन्दर्भ

क्रेडिट जोखिमले उधारकर्ताले आफ्नो ऋण भुक्तानीमा पूर्वनिर्धारित हुने जोखिमलाई बुझाउँछ, जसको परिणामस्वरूप ऋणदाताको नगद प्रवाहको हानि हुन्छ। यो जोखिमको मूल्याङ्कन र व्यवस्थापन गर्न, ऋणदाताहरूले पूर्वनिर्धारित सम्भावना (PD), पूर्वनिर्धारितमा एक्सपोजर (EAD), र हानि-दिने पूर्वनिर्धारित (LGD) जस्ता कारकहरू अनुमान गर्नुपर्छ। 2004 मा प्रकाशित र 2008 मा लागू भएको बासेल II दिशानिर्देशहरूले बैंकिङ उद्योगमा क्रेडिट जोखिम व्यवस्थापन गर्न नियमहरू प्रदान गर्दछ। बासेल II को पहिलो स्तम्भ अन्तर्गत, क्रेडिट जोखिम मानकीकृत, आन्तरिक आधार मूल्याङ्कन-आधारित, वा उन्नत आन्तरिक मूल्याङ्कन-आधारित दृष्टिकोण प्रयोग गरेर गणना गर्न सकिन्छ।

डाटा एनालिटिक्स र AI/ML को प्रयोग क्रेडिट जोखिम मोडलिङमा बढ्दो प्रचलित भएको छ। परम्परागत दृष्टिकोणहरू, जस्तै सांख्यिकीय विधिहरू र क्रेडिट स्कोरहरू, थप उन्नत प्रविधिहरू द्वारा पूरक गरिएको छ जसले गैर-रैखिक सम्बन्धहरूलाई राम्रोसँग ह्यान्डल गर्न सक्छ र डाटामा अव्यक्त सुविधाहरू पहिचान गर्न सक्छ। उपभोक्ता उधारो, जनसांख्यिकीय, वित्तीय, रोजगारी, र व्यवहार डेटा सबैलाई तिनीहरूको भविष्यवाणी क्षमता सुधार गर्न मोडेलहरूमा समावेश गर्न सकिन्छ। व्यापार उधारो मा, जहाँ कुनै मानक क्रेडिट स्कोर छैन, उधारदाताहरूले क्रेडिट योग्यता मूल्याङ्कन गर्न व्यापार नाफा मेट्रिक्स प्रयोग गर्न सक्छन्। थप सटीक मोडेलहरू निर्माण गर्न आयाम घटाउन मेसिन लर्निङ विधिहरू पनि प्रयोग गर्न सकिन्छ।

विघटनकारी प्रभाव

एआई क्रेडिट जोखिम मोडेलिङको कार्यान्वयनको साथ, उपभोक्ता र व्यापार उधारोले अझ सटीक र गतिशील ऋण मोडेलहरू प्रयोग गर्न सक्छ। यी मोडेलहरूले ऋणदाताहरूलाई उनीहरूको उधारकर्ताहरूको राम्रो मूल्याङ्कन दिन्छ र स्वस्थ ऋण बजारको लागि अनुमति दिन्छ। यो रणनीति व्यापार उधारकर्ताहरूका लागि लाभदायक छ, किनकि साना उद्यमहरूसँग तिनीहरूको क्रेडिट योग्यताको न्याय गर्ने कुनै बेन्चमार्क छैन जसरी उपभोक्ताहरूको लागि मानक क्रेडिट स्कोर कार्य गर्दछ।

क्रेडिट जोखिम मोडलिङमा AI को एक सम्भावित अनुप्रयोगले प्राकृतिक भाषा प्रशोधन (NLP) को प्रयोग गरी असंरचित डेटा, जस्तै कम्पनी रिपोर्टहरू र समाचार लेखहरू, सान्दर्भिक जानकारी निकाल्न र उधारकर्ताको वित्तीय स्थितिको गहिरो समझ प्राप्त गर्नको लागि प्रयोग गरिरहेको छ। अर्को सम्भावित प्रयोग भनेको व्याख्यायोग्य AI (XAI) को कार्यान्वयन हो, जसले मोडेलको निर्णय प्रक्रियामा अन्तरदृष्टि प्रदान गर्न र पारदर्शिता र जवाफदेहिता सुधार गर्न सक्छ। यद्यपि, क्रेडिट जोखिम मोडलिङमा AI प्रयोग गर्दा नैतिक चिन्ताहरू पनि बढ्छ, जस्तै मोडेलहरूलाई तालिम दिन प्रयोग गरिने डेटामा हुने सम्भावित पूर्वाग्रह र जिम्मेवार र व्याख्यायोग्य निर्णय लिने आवश्यकता।

क्रेडिट जोखिममा AI को प्रयोग अन्वेषण गर्ने कम्पनीको उदाहरण स्पिन एनालिटिक्स हो। स्टार्टअपले वित्तीय संस्थाहरूको लागि क्रेडिट जोखिम मोडलिङ नियमन रिपोर्टहरू स्वचालित रूपमा लेख्न AI प्रयोग गर्दछ। कम्पनीको प्लेटफर्म, RiskRobot ले बैंकहरूलाई संयुक्त राज्य अमेरिका र युरोप जस्ता विभिन्न क्षेत्रहरूमा नियमहरूको पालना सुनिश्चित गर्न डेटालाई प्रशोधन गर्नु अघि एकत्रित गर्न, मर्ज गर्न र सफा गर्न मद्दत गर्दछ। यसले सटीकता सुनिश्चित गर्न नियामकहरूको लागि विस्तृत रिपोर्टहरू पनि लेख्छ। यी रिपोर्टहरू लेख्न सामान्यतया 6-9 महिना लाग्छ, तर स्पिन एनालिटिक्सले त्यो समयलाई दुई हप्ताभन्दा कममा घटाउन सक्ने दाबी गर्दछ। 

एआई क्रेडिट जोखिम मोडलिङ को आवेदन

एआई क्रेडिट जोखिम मोडलिङका केही अनुप्रयोगहरू समावेश हुन सक्छन्:

• बैंकहरूले क्रेडिट जोखिम मोडलिङमा AI प्रयोग गरी विस्तृत रिपोर्टहरू उत्पादन गर्न आवश्यक पर्ने समय र प्रयासलाई उल्लेखनीय रूपमा घटाउँछन्, जसले वित्तीय संस्थाहरूलाई थप छिटो र कम लागतमा नयाँ उत्पादनहरू लन्च गर्न अनुमति दिन्छ।
• AI-संचालित प्रणालीहरू मानव भन्दा छिटो र सही रूपमा डेटाको ठूलो मात्राको विश्लेषण गर्न नियोजित छन्, सम्भावित रूपमा अधिक सटीक जोखिम मूल्याङ्कनहरूको लागि नेतृत्व।
• विकासोन्मुख विश्वका अधिक 'बैंक नभएका' वा 'अण्डरबैंक नभएका' व्यक्ति र व्यवसायहरूले वित्तीय सेवाहरूमा पहुँच प्राप्त गर्दैछन् किनभने यी उपन्यास क्रेडिट जोखिम मोडेलिङ उपकरणहरू यस न्यून बजारमा आधारभूत क्रेडिट स्कोरहरू बुझ्न र लागू गर्न सकिन्छ।
• मानव विश्लेषकहरूलाई त्रुटिहरूको जोखिम कम गर्न AI-आधारित उपकरणहरू प्रयोग गर्न तालिम दिइँदैछ।
• कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्रणालीहरू धोखाधडी गतिविधिको ढाँचाहरू पत्ता लगाउन प्रयोग गरिन्छ, वित्तीय संस्थाहरूलाई धोखाधडी ऋण वा क्रेडिट आवेदनहरूको जोखिम कम गर्न मद्दत गर्दछ।
• मेसिन लर्निङ एल्गोरिदमहरू ऐतिहासिक डेटामा प्रशिक्षित भई भविष्यको जोखिमको बारेमा भविष्यवाणी गर्न, वित्तीय संस्थाहरूलाई सक्रिय रूपमा सम्भावित जोखिम जोखिमहरू व्यवस्थापन गर्न अनुमति दिँदै।

टिप्पणी गर्न प्रश्नहरू

• व्यवसायहरूले उनीहरूको क्रेडिट योग्यता बेन्चमार्क गर्नको लागि कुन मेट्रिक प्रयोग गर्नुपर्छ भन्ने तपाईं विश्वास गर्नुहुन्छ?
• AI ले भविष्यमा मानव ऋण जोखिम विश्लेषकहरूको भूमिकालाई कसरी परिवर्तन गर्ने कल्पना गर्नुहुन्छ?