Modelowanie ryzyka kredytowego AI: Usprawnianie operacji ryzyka kredytowego

• Autor:
• nazwisko autora

  Foresight Quantumrun
• 27 lutego 2023 r.

Problem modelowania ryzyka kredytowego trapi banki od dziesięcioleci. Systemy uczenia maszynowego i sztucznej inteligencji (ML/AI) oferują nowe metody analizy zaangażowanych danych i zapewniają bardziej dynamiczne, dokładniejsze modele.

Kontekst modelowania ryzyka kredytowego AI

Ryzyko kredytowe odnosi się do ryzyka, że ​​pożyczkobiorca nie wywiąże się ze spłaty pożyczki, co spowoduje utratę przepływów pieniężnych dla pożyczkodawcy. Aby ocenić to ryzyko i zarządzać nim, kredytodawcy muszą oszacować czynniki, takie jak prawdopodobieństwo niewykonania zobowiązania (PD), ekspozycja w momencie niewykonania zobowiązania (EAD) oraz strata z tytułu niewykonania zobowiązania (LGD). Wytyczne Bazylea II, opublikowane w 2004 roku i wdrożone w 2008 roku, określają zasady zarządzania ryzykiem kredytowym w sektorze bankowym. W ramach pierwszego filaru Bazylei II ryzyko kredytowe można obliczać przy użyciu metody standardowej, opartej na wewnętrznych ratingach podstawowych lub zaawansowanej metodzie opartej na wewnętrznych ratingach.

Wykorzystanie analityki danych i AI/ML staje się coraz bardziej powszechne w modelowaniu ryzyka kredytowego. Tradycyjne podejścia, takie jak metody statystyczne i oceny zdolności kredytowej, zostały uzupełnione bardziej zaawansowanymi technikami, które mogą lepiej radzić sobie z nieliniowymi relacjami i identyfikować ukryte cechy danych. Pożyczki konsumenckie, dane demograficzne, finansowe, dotyczące zatrudnienia i behawioralne można włączyć do modeli w celu poprawy ich zdolności predykcyjnych. W kredytach biznesowych, gdzie nie ma standardowej oceny kredytowej, kredytodawcy mogą wykorzystywać wskaźniki rentowności biznesowej do oceny zdolności kredytowej. Metody uczenia maszynowego można również wykorzystać do redukcji wymiarowości w celu zbudowania dokładniejszych modeli.

Zakłócający wpływ

Dzięki wdrożeniu modelowania ryzyka kredytowego AI kredyty konsumenckie i biznesowe mogą wykorzystywać bardziej dokładne i dynamiczne modele kredytowe. Modele te dają pożyczkodawcom lepszą ocenę ich pożyczkobiorców i pozwalają na zdrowszy rynek pożyczek. Ta strategia jest korzystna dla pożyczkodawców biznesowych, ponieważ mniejsze przedsiębiorstwa nie mają punktu odniesienia do oceny ich zdolności kredytowej w taki sam sposób, w jaki funkcjonują standardowe oceny kredytowe dla konsumentów.

Jednym z potencjalnych zastosowań sztucznej inteligencji w modelowaniu ryzyka kredytowego jest wykorzystanie przetwarzania języka naturalnego (NLP) do analizy nieustrukturyzowanych danych, takich jak raporty firmowe i artykuły prasowe, w celu wyodrębnienia odpowiednich informacji i uzyskania głębszego zrozumienia sytuacji finansowej kredytobiorcy. Innym potencjalnym zastosowaniem jest implementacja wyjaśnialnej sztucznej inteligencji (XAI), która może zapewnić wgląd w proces podejmowania decyzji w modelu oraz poprawić przejrzystość i odpowiedzialność. Jednak wykorzystanie sztucznej inteligencji w modelowaniu ryzyka kredytowego budzi również obawy etyczne, takie jak potencjalna stronniczość danych wykorzystywanych do szkolenia modeli oraz potrzeba odpowiedzialnego i możliwego do wyjaśnienia procesu decyzyjnego.

Przykładem firmy badającej wykorzystanie sztucznej inteligencji w ryzyku kredytowym jest Spin Analytics. Startup wykorzystuje sztuczną inteligencję do automatycznego pisania raportów regulacyjnych dotyczących modelowania ryzyka kredytowego dla instytucji finansowych. Platforma firmy, RiskRobot, pomaga bankom agregować, łączyć i czyścić dane przed ich przetworzeniem, aby zapewnić zgodność z przepisami w różnych regionach, takich jak Stany Zjednoczone i Europa. Pisze również szczegółowe raporty dla organów regulacyjnych, aby zapewnić dokładność. Pisanie tych raportów zwykle zajmuje 6-9 miesięcy, ale Spin Analytics twierdzi, że może skrócić ten czas do mniej niż dwóch tygodni. 

Zastosowania modelowania ryzyka kredytowego AI

Niektóre zastosowania modelowania ryzyka kredytowego AI mogą obejmować:

• Banki wykorzystują sztuczną inteligencję do modelowania ryzyka kredytowego, aby znacznie skrócić czas i wysiłek potrzebny do tworzenia szczegółowych raportów, umożliwiając instytucjom finansowym szybsze i tańsze wprowadzanie nowych produktów.
• Systemy oparte na sztucznej inteligencji są wykorzystywane do szybszej i dokładniejszej analizy dużych ilości danych niż ludzie, co potencjalnie prowadzi do dokładniejszych ocen ryzyka.
• Więcej osób i firm „nieubankowionych” lub „nieubankowionych” w krajach rozwijających się uzyskuje dostęp do usług finansowych, ponieważ te nowatorskie narzędzia do modelowania ryzyka kredytowego mogą być stosowane do rozpoznawania i stosowania podstawowych ocen kredytowych na tym niedostatecznie obsługiwanym rynku.
• Analitycy-ludzie są szkoleni w zakresie korzystania z narzędzi opartych na sztucznej inteligencji w celu zmniejszenia ryzyka błędów.
• Systemy sztucznej inteligencji wykorzystywane do wykrywania wzorców oszukańczych działań, pomagając instytucjom finansowym zmniejszyć ryzyko fałszywych pożyczek lub wniosków kredytowych.
• Algorytmy uczenia maszynowego są szkolone na danych historycznych w celu przewidywania przyszłego ryzyka, umożliwiając instytucjom finansowym proaktywne zarządzanie potencjalnym narażeniem na ryzyko.

Pytania do skomentowania

• Jakiego wskaźnika, Twoim zdaniem, powinny używać firmy do porównywania swojej zdolności kredytowej?
• Jak wyobrażasz sobie sztuczną inteligencję zmieniającą rolę analityków ryzyka kredytowego w przyszłości?