Моделирование кредитных рисков с помощью ИИ: оптимизация операций с кредитными рисками

• Автор:
• Имя автора

  Квантумран Форсайт
• 27 февраля 2023

Проблема моделирования кредитного риска мучает банки уже несколько десятилетий. Системы машинного обучения и искусственного интеллекта (ML/AI) предлагают новые методы анализа используемых данных и предоставляют более динамичные и точные модели.

Контекст моделирования кредитного риска с помощью ИИ

Кредитный риск означает риск того, что заемщик не сможет выплатить кредит, что приведет к потере денежных потоков для кредитора. Чтобы оценить этот риск и управлять им, кредиторы должны оценить такие факторы, как вероятность дефолта (PD), риск дефолта (EAD) и дефолт с учетом убытков (LGD). Руководящие принципы Базеля II, опубликованные в 2004 году и введенные в действие в 2008 году, предусматривают правила управления кредитным риском в банковской сфере. В соответствии с Первым компонентом Базеля II кредитный риск может рассчитываться с использованием стандартизированного подхода, основанного на внутреннем рейтинге фонда или расширенного подхода, основанного на внутренних рейтингах.

Использование анализа данных и искусственного интеллекта и машинного обучения становится все более распространенным в моделировании кредитного риска. Традиционные подходы, такие как статистические методы и кредитные рейтинги, были дополнены более продвинутыми методами, которые позволяют лучше обрабатывать нелинейные зависимости и выявлять скрытые особенности данных. Данные о потребительском кредитовании, демографические, финансовые, занятость и поведенческие данные могут быть включены в модели для улучшения их прогнозных возможностей. При бизнес-кредитовании, где не существует стандартного кредитного рейтинга, кредиторы могут использовать показатели прибыльности бизнеса для оценки кредитоспособности. Методы машинного обучения также можно использовать для уменьшения размерности для построения более точных моделей.

Разрушительное воздействие

Благодаря внедрению моделирования кредитного риска с помощью искусственного интеллекта потребительское и бизнес-кредитование может использовать более точные и динамичные модели кредитования. Эти модели дают кредиторам лучшую оценку своих заемщиков и позволяют создать более здоровый рынок кредитования. Эта стратегия выгодна для бизнес-кредиторов, поскольку у мелких предприятий нет критериев, по которым можно было бы оценить свою кредитоспособность так же, как стандартные кредитные рейтинги действуют для потребителей.

Одним из потенциальных применений ИИ в моделировании кредитного риска является использование обработки естественного языка (NLP) для анализа неструктурированных данных, таких как отчеты компаний и новостные статьи, для извлечения соответствующей информации и более глубокого понимания финансового положения заемщика. Еще одним потенциальным применением является внедрение объяснимого ИИ (XAI), который может дать представление о процессе принятия решений в модели и повысить прозрачность и подотчетность. Однако использование ИИ в моделировании кредитного риска также вызывает этические проблемы, такие как потенциальная предвзятость в данных, используемых для обучения моделей, и необходимость ответственного и объяснимого принятия решений.

Примером компании, исследующей использование искусственного интеллекта при кредитном риске, является Spin Analytics. Стартап использует ИИ для автоматического написания отчетов о регулировании моделирования кредитного риска для финансовых учреждений. Платформа компании RiskRobot помогает банкам агрегировать, объединять и очищать данные перед их обработкой, чтобы обеспечить соблюдение правил в различных регионах, таких как США и Европа. Он также пишет подробные отчеты для регулирующих органов, чтобы обеспечить точность. Написание таких отчетов обычно занимает 6–9 месяцев, но Spin Analytics утверждает, что может сократить это время до менее чем двух недель. 

Применение моделирования кредитного риска с помощью искусственного интеллекта

Некоторые приложения моделирования кредитного риска с помощью ИИ могут включать:

• Банки используют ИИ в моделировании кредитного риска, чтобы значительно сократить время и усилия, необходимые для подготовки подробных отчетов, что позволяет финансовым учреждениям запускать новые продукты быстрее и с меньшими затратами.
• Системы на базе искусственного интеллекта используются для более быстрого и точного анализа больших объемов данных, чем люди, что потенциально приводит к более точной оценке рисков.
• Все больше «не охваченных банковскими услугами» или «недофинансированных» людей и предприятий в развивающихся странах получают доступ к финансовым услугам, поскольку эти новые инструменты моделирования кредитного риска могут применяться для выявления и применения базовых кредитных рейтингов на этом недостаточно обслуживаемом рынке.
• Аналитики обучаются использовать инструменты на базе искусственного интеллекта для снижения риска ошибок.
• Системы искусственного интеллекта используются для обнаружения моделей мошеннической деятельности, помогая финансовым учреждениям снизить риск мошеннических кредитов или кредитных заявок.
• Алгоритмы машинного обучения обучаются на исторических данных для прогнозирования будущих рисков, что позволяет финансовым учреждениям активно управлять потенциальными рисками.

Вопросы для комментариев

• Какой показатель, по вашему мнению, следует использовать предприятиям для оценки своей кредитоспособности?
• Как, по вашему мнению, ИИ изменит роль аналитиков кредитных рисков в будущем?