AI ਕ੍ਰੈਡਿਟ ਜੋਖਮ ਮਾਡਲਿੰਗ: ਕ੍ਰੈਡਿਟ ਜੋਖਮ ਕਾਰਜਾਂ ਨੂੰ ਸੁਚਾਰੂ ਬਣਾਉਣਾ

• ਲੇਖਕ ਬਾਰੇ:
• ਲੇਖਕ ਦਾ ਨਾਮ

  Quantumrun ਦੂਰਦ੍ਰਿਸ਼ਟੀ
• ਫਰਵਰੀ 27, 2023

ਕ੍ਰੈਡਿਟ ਜੋਖਮ ਮਾਡਲਿੰਗ ਦੀ ਸਮੱਸਿਆ ਨੇ ਬੈਂਕਾਂ ਨੂੰ ਦਹਾਕਿਆਂ ਤੋਂ ਪਰੇਸ਼ਾਨ ਕੀਤਾ ਹੈ। ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਅਤੇ ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ (ML/AI) ਸਿਸਟਮ ਸ਼ਾਮਲ ਕੀਤੇ ਗਏ ਡੇਟਾ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਨ ਅਤੇ ਵਧੇਰੇ ਗਤੀਸ਼ੀਲ, ਵਧੇਰੇ ਸਟੀਕ ਮਾਡਲ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨ ਲਈ ਨਵੇਂ ਤਰੀਕੇ ਪੇਸ਼ ਕਰਦੇ ਹਨ।

AI ਕ੍ਰੈਡਿਟ ਜੋਖਮ ਮਾਡਲਿੰਗ ਸੰਦਰਭ

ਕ੍ਰੈਡਿਟ ਜੋਖਮ ਉਸ ਜੋਖਮ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ ਜੋ ਕਰਜ਼ਾ ਲੈਣ ਵਾਲਾ ਆਪਣੇ ਕਰਜ਼ੇ ਦੇ ਭੁਗਤਾਨਾਂ 'ਤੇ ਡਿਫਾਲਟ ਹੋ ਜਾਵੇਗਾ, ਜਿਸ ਦੇ ਨਤੀਜੇ ਵਜੋਂ ਰਿਣਦਾਤਾ ਲਈ ਨਕਦੀ ਦੇ ਪ੍ਰਵਾਹ ਦਾ ਨੁਕਸਾਨ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਖਤਰੇ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਅਤੇ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਕਰਨ ਲਈ, ਰਿਣਦਾਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਡਿਫਾਲਟ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ (PD), ਐਕਸਪੋਜਰ ਐਟ ਡਿਫੌਲਟ (EAD), ਅਤੇ ਨੁਕਸਾਨ-ਦਿੱਤੀ ਡਿਫੌਲਟ (LGD) ਵਰਗੇ ਕਾਰਕਾਂ ਦਾ ਅਨੁਮਾਨ ਲਗਾਉਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ। ਬੇਸਲ II ਦਿਸ਼ਾ-ਨਿਰਦੇਸ਼, 2004 ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਿਤ ਕੀਤੇ ਗਏ ਅਤੇ 2008 ਵਿੱਚ ਲਾਗੂ ਕੀਤੇ ਗਏ, ਬੈਂਕਿੰਗ ਉਦਯੋਗ ਵਿੱਚ ਕ੍ਰੈਡਿਟ ਜੋਖਮ ਦੇ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਲਈ ਨਿਯਮ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਬੇਸਲ II ਦੇ ਪਹਿਲੇ ਥੰਮ ਦੇ ਤਹਿਤ, ਕ੍ਰੈਡਿਟ ਜੋਖਮ ਦੀ ਗਣਨਾ ਇੱਕ ਮਾਨਕੀਕ੍ਰਿਤ, ਇੱਕ ਅੰਦਰੂਨੀ ਫਾਊਂਡੇਸ਼ਨ ਰੇਟਿੰਗ-ਅਧਾਰਿਤ, ਜਾਂ ਇੱਕ ਉੱਨਤ ਅੰਦਰੂਨੀ ਰੇਟਿੰਗ-ਆਧਾਰਿਤ ਪਹੁੰਚ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ।

ਕ੍ਰੈਡਿਟ ਜੋਖਮ ਮਾਡਲਿੰਗ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਅਤੇ AI/ML ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਪ੍ਰਚਲਿਤ ਹੋ ਗਈ ਹੈ। ਰਵਾਇਤੀ ਪਹੁੰਚ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਅੰਕੜਾ ਵਿਧੀਆਂ ਅਤੇ ਕ੍ਰੈਡਿਟ ਸਕੋਰ, ਨੂੰ ਵਧੇਰੇ ਉੱਨਤ ਤਕਨੀਕਾਂ ਦੁਆਰਾ ਪੂਰਕ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ ਜੋ ਗੈਰ-ਲੀਨੀਅਰ ਸਬੰਧਾਂ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਢੰਗ ਨਾਲ ਸੰਭਾਲ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ ਅਤੇ ਡੇਟਾ ਵਿੱਚ ਗੁਪਤ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ। ਖਪਤਕਾਰ ਉਧਾਰ, ਜਨਸੰਖਿਆ, ਵਿੱਤੀ, ਰੁਜ਼ਗਾਰ, ਅਤੇ ਵਿਵਹਾਰ ਸੰਬੰਧੀ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਸਮਰੱਥਾ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਮਾਡਲਾਂ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਉਧਾਰ ਵਿੱਚ, ਜਿੱਥੇ ਕੋਈ ਮਿਆਰੀ ਕ੍ਰੈਡਿਟ ਸਕੋਰ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਉਧਾਰ ਦੇਣ ਵਾਲੇ ਕਰਜ਼ੇ ਦੀ ਯੋਗਤਾ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਨ ਲਈ ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਮੁਨਾਫੇ ਦੇ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਵਿਧੀਆਂ ਨੂੰ ਹੋਰ ਸਟੀਕ ਮਾਡਲ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਅਯਾਮ ਘਟਾਉਣ ਲਈ ਵੀ ਵਰਤਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।

ਵਿਘਨਕਾਰੀ ਪ੍ਰਭਾਵ

AI ਕ੍ਰੈਡਿਟ ਜੋਖਮ ਮਾਡਲਿੰਗ ਦੇ ਲਾਗੂ ਹੋਣ ਨਾਲ, ਉਪਭੋਗਤਾ ਅਤੇ ਵਪਾਰਕ ਉਧਾਰ ਵਧੇਰੇ ਸਹੀ ਅਤੇ ਗਤੀਸ਼ੀਲ ਉਧਾਰ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਨਿਯੁਕਤ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਮਾਡਲ ਰਿਣਦਾਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਉਨ੍ਹਾਂ ਦੇ ਉਧਾਰ ਲੈਣ ਵਾਲਿਆਂ ਦਾ ਬਿਹਤਰ ਮੁਲਾਂਕਣ ਦਿੰਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਇੱਕ ਸਿਹਤਮੰਦ ਉਧਾਰ ਬਾਜ਼ਾਰ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਰਣਨੀਤੀ ਵਪਾਰਕ ਰਿਣਦਾਤਿਆਂ ਲਈ ਲਾਭਦਾਇਕ ਹੈ, ਕਿਉਂਕਿ ਛੋਟੇ ਉਦਯੋਗਾਂ ਕੋਲ ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਕ੍ਰੈਡਿਟ ਯੋਗਤਾ ਨੂੰ ਉਸੇ ਤਰ੍ਹਾਂ ਨਿਰਣਾ ਕਰਨ ਲਈ ਕੋਈ ਮਾਪਦੰਡ ਨਹੀਂ ਹੈ ਜਿਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਖਪਤਕਾਰਾਂ ਲਈ ਮਿਆਰੀ ਕ੍ਰੈਡਿਟ ਸਕੋਰ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਹਨ।

ਕ੍ਰੈਡਿਟ ਜੋਖਮ ਮਾਡਲਿੰਗ ਵਿੱਚ AI ਦੀ ਇੱਕ ਸੰਭਾਵੀ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਨੈਚੁਰਲ ਲੈਂਗੂਏਜ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ (NLP) ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਗੈਰ-ਸੰਗਠਿਤ ਡੇਟਾ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਕੰਪਨੀ ਦੀਆਂ ਰਿਪੋਰਟਾਂ ਅਤੇ ਖ਼ਬਰਾਂ ਦੇ ਲੇਖਾਂ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਨ ਲਈ, ਸੰਬੰਧਿਤ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨੂੰ ਐਕਸਟਰੈਕਟ ਕਰਨ ਅਤੇ ਕਰਜ਼ਦਾਰ ਦੀ ਵਿੱਤੀ ਸਥਿਤੀ ਦੀ ਡੂੰਘੀ ਸਮਝ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ ਕਰ ਰਹੀ ਹੈ। ਇੱਕ ਹੋਰ ਸੰਭਾਵੀ ਵਰਤੋਂ ਵਿਆਖਿਆਯੋਗ AI (XAI) ਦਾ ਲਾਗੂ ਕਰਨਾ ਹੈ, ਜੋ ਇੱਕ ਮਾਡਲ ਦੀ ਫੈਸਲੇ ਲੈਣ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਵਿੱਚ ਸਮਝ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਪਾਰਦਰਸ਼ਤਾ ਅਤੇ ਜਵਾਬਦੇਹੀ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਕ੍ਰੈਡਿਟ ਜੋਖਮ ਮਾਡਲਿੰਗ ਵਿੱਚ AI ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨਾ ਨੈਤਿਕ ਚਿੰਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਵੀ ਵਧਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਲਈ ਵਰਤੇ ਜਾਣ ਵਾਲੇ ਡੇਟਾ ਵਿੱਚ ਸੰਭਾਵੀ ਪੱਖਪਾਤ ਅਤੇ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰ ਅਤੇ ਵਿਆਖਿਆਯੋਗ ਫੈਸਲੇ ਲੈਣ ਦੀ ਲੋੜ।

ਕ੍ਰੈਡਿਟ ਜੋਖਮ ਵਿੱਚ AI ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਦੀ ਪੜਚੋਲ ਕਰਨ ਵਾਲੀ ਇੱਕ ਕੰਪਨੀ ਦੀ ਇੱਕ ਉਦਾਹਰਣ ਸਪਿਨ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਹੈ। ਸਟਾਰਟਅੱਪ ਵਿੱਤੀ ਸੰਸਥਾਵਾਂ ਲਈ ਕ੍ਰੈਡਿਟ ਜੋਖਮ ਮਾਡਲਿੰਗ ਰੈਗੂਲੇਸ਼ਨ ਰਿਪੋਰਟਾਂ ਨੂੰ ਆਪਣੇ ਆਪ ਲਿਖਣ ਲਈ AI ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਕੰਪਨੀ ਦਾ ਪਲੇਟਫਾਰਮ, RiskRobot, ਵੱਖ-ਵੱਖ ਖੇਤਰਾਂ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਅਮਰੀਕਾ ਅਤੇ ਯੂਰਪ ਵਿੱਚ ਨਿਯਮਾਂ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਬੈਂਕਾਂ ਨੂੰ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਪ੍ਰੋਸੈਸ ਕਰਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਇਕੱਠਾ ਕਰਨ, ਮਿਲਾਉਣ ਅਤੇ ਸਾਫ਼ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਰੈਗੂਲੇਟਰਾਂ ਲਈ ਵਿਸਤ੍ਰਿਤ ਰਿਪੋਰਟਾਂ ਵੀ ਲਿਖਦਾ ਹੈ। ਇਹਨਾਂ ਰਿਪੋਰਟਾਂ ਨੂੰ ਲਿਖਣ ਵਿੱਚ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ 6-9 ਮਹੀਨੇ ਲੱਗਦੇ ਹਨ, ਪਰ ਸਪਿਨ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਦਾ ਦਾਅਵਾ ਹੈ ਕਿ ਇਹ ਉਸ ਸਮੇਂ ਨੂੰ ਦੋ ਹਫ਼ਤਿਆਂ ਤੋਂ ਵੀ ਘੱਟ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ। 

ਏਆਈ ਕ੍ਰੈਡਿਟ ਜੋਖਮ ਮਾਡਲਿੰਗ ਦੀਆਂ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ

AI ਕ੍ਰੈਡਿਟ ਜੋਖਮ ਮਾਡਲਿੰਗ ਦੀਆਂ ਕੁਝ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ:

• ਬੈਂਕ ਕ੍ਰੈਡਿਟ ਜੋਖਮ ਮਾਡਲਿੰਗ ਵਿੱਚ AI ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਵਿਸਤ੍ਰਿਤ ਰਿਪੋਰਟਾਂ ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਲਈ ਲੋੜੀਂਦੇ ਸਮੇਂ ਅਤੇ ਮਿਹਨਤ ਨੂੰ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਤੌਰ 'ਤੇ ਘਟਾਉਂਦੇ ਹਨ, ਵਿੱਤੀ ਸੰਸਥਾਵਾਂ ਨੂੰ ਨਵੇਂ ਉਤਪਾਦ ਹੋਰ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਅਤੇ ਘੱਟ ਲਾਗਤ 'ਤੇ ਲਾਂਚ ਕਰਨ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦਿੰਦੇ ਹਨ।
• AI-ਸੰਚਾਲਿਤ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਨੂੰ ਮਨੁੱਖਾਂ ਨਾਲੋਂ ਵਧੇਰੇ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਅਤੇ ਸਹੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਡਾਟਾ ਦੀ ਵੱਡੀ ਮਾਤਰਾ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਨ ਲਈ ਲਗਾਇਆ ਜਾ ਰਿਹਾ ਹੈ, ਸੰਭਾਵੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵਧੇਰੇ ਸਹੀ ਜੋਖਮ ਮੁਲਾਂਕਣਾਂ ਵੱਲ ਅਗਵਾਈ ਕਰਦਾ ਹੈ।
• ਵਿਕਾਸਸ਼ੀਲ ਸੰਸਾਰ ਵਿੱਚ ਵਧੇਰੇ 'ਅਨਬੈਂਕਡ' ਜਾਂ 'ਅੰਡਰਬੈਂਕਡ' ਲੋਕ ਅਤੇ ਕਾਰੋਬਾਰ ਵਿੱਤੀ ਸੇਵਾਵਾਂ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰ ਰਹੇ ਹਨ ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ ਨਵੀਨਤਮ ਕ੍ਰੈਡਿਟ ਜੋਖਮ ਮਾਡਲਿੰਗ ਟੂਲ ਇਸ ਘੱਟ ਸੇਵਾ ਵਾਲੇ ਬਾਜ਼ਾਰ ਵਿੱਚ ਬੁਨਿਆਦੀ ਕ੍ਰੈਡਿਟ ਸਕੋਰਾਂ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਅਤੇ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਲਈ ਲਾਗੂ ਕੀਤੇ ਜਾ ਸਕਦੇ ਹਨ।
• ਮਨੁੱਖੀ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਕਾਂ ਨੂੰ ਗਲਤੀਆਂ ਦੇ ਜੋਖਮ ਨੂੰ ਘਟਾਉਣ ਲਈ AI-ਅਧਾਰਿਤ ਸਾਧਨਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਲਈ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੱਤੀ ਜਾ ਰਹੀ ਹੈ।
• ਨਕਲੀ ਖੁਫੀਆ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਧੋਖਾਧੜੀ ਦੀ ਗਤੀਵਿਧੀ ਦੇ ਨਮੂਨਿਆਂ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾਉਣ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾ ਰਹੀ ਹੈ, ਵਿੱਤੀ ਸੰਸਥਾਵਾਂ ਨੂੰ ਧੋਖਾਧੜੀ ਵਾਲੇ ਕਰਜ਼ਿਆਂ ਜਾਂ ਕ੍ਰੈਡਿਟ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਦੇ ਜੋਖਮ ਨੂੰ ਘਟਾਉਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦੀ ਹੈ।
• ਭਵਿੱਖ ਦੇ ਜੋਖਮ ਬਾਰੇ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀਆਂ ਕਰਨ ਲਈ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਨੂੰ ਇਤਿਹਾਸਕ ਡੇਟਾ 'ਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੱਤੀ ਜਾ ਰਹੀ ਹੈ, ਵਿੱਤੀ ਸੰਸਥਾਵਾਂ ਨੂੰ ਸੰਭਾਵੀ ਜੋਖਮ ਐਕਸਪੋਜ਼ਰਾਂ ਨੂੰ ਸਰਗਰਮੀ ਨਾਲ ਪ੍ਰਬੰਧਿਤ ਕਰਨ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।

ਟਿੱਪਣੀ ਕਰਨ ਲਈ ਸਵਾਲ

• ਤੁਸੀਂ ਕੀ ਮੰਨਦੇ ਹੋ ਕਿ ਕਾਰੋਬਾਰਾਂ ਨੂੰ ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਕ੍ਰੈਡਿਟ ਯੋਗਤਾ ਨੂੰ ਬੈਂਚਮਾਰਕ ਕਰਨ ਲਈ ਵਰਤਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ?
• ਤੁਸੀਂ ਭਵਿੱਖ ਵਿੱਚ ਮਨੁੱਖੀ ਕ੍ਰੈਡਿਟ ਜੋਖਮ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਕਾਂ ਦੀ ਭੂਮਿਕਾ ਨੂੰ ਬਦਲਣ ਵਾਲੀ AI ਦੀ ਕਲਪਨਾ ਕਿਵੇਂ ਕਰਦੇ ਹੋ?