Modeliranje kreditnega tveganja z umetno inteligenco: racionalizacija operacij kreditnega tveganja

• Avtor:
• ime avtorja

  Quantumrun Foresight
• Februar 27, 2023

Problem modeliranja kreditnega tveganja banke pesti že desetletja. Sistemi strojnega učenja in umetne inteligence (ML/AI) ponujajo nove metode za analizo vključenih podatkov in zagotavljajo bolj dinamične in natančnejše modele.

Kontekst modeliranja kreditnega tveganja z umetno inteligenco

Kreditno tveganje se nanaša na tveganje, da posojilojemalec ne bo plačal posojila, kar bo povzročilo izgubo denarnih tokov za posojilodajalca. Za oceno in obvladovanje tega tveganja morajo posojilodajalci oceniti dejavnike, kot so verjetnost neplačila (PD), izpostavljenost ob neplačilu (EAD) in neplačilo zaradi izgube (LGD). Smernice Basel II, objavljene leta 2004 in uvedene leta 2008, zagotavljajo predpise za obvladovanje kreditnega tveganja v bančnem sektorju. V skladu s prvim stebrom Basla II se kreditno tveganje lahko izračuna z uporabo standardiziranega pristopa, pristopa, ki temelji na notranjih bonitetnih ocenah, ali naprednega pristopa, ki temelji na notranjih bonitetnih ocenah.

Uporaba podatkovne analitike in AI/ML postaja vse bolj razširjena pri modeliranju kreditnega tveganja. Tradicionalni pristopi, kot so statistične metode in kreditni rezultati, so bili dopolnjeni z naprednejšimi tehnikami, ki lahko bolje obravnavajo nelinearna razmerja in prepoznajo latentne značilnosti v podatkih. Podatke o potrošniških posojilih, demografske, finančne, zaposlitvene in vedenjske podatke je mogoče vključiti v modele za izboljšanje njihove napovedne sposobnosti. Pri poslovnih posojilih, kjer ni standardne kreditne ocene, lahko posojilodajalci za oceno kreditne sposobnosti uporabijo meritve dobičkonosnosti poslovanja. Metode strojnega učenja se lahko uporabljajo tudi za zmanjšanje dimenzionalnosti za izdelavo natančnejših modelov.

Moteč vpliv

Z uvedbo modeliranja kreditnega tveganja z umetno inteligenco lahko potrošniška in poslovna posojila uporabljajo natančnejše in dinamične modele posojil. Ti modeli dajejo posojilodajalcem boljšo oceno svojih posojilojemalcev in omogočajo bolj zdrav trg posojil. Ta strategija je koristna za poslovne posojilodajalce, saj manjša podjetja nimajo merila za presojo svoje kreditne sposobnosti na enak način, kot standardni kreditni rezultati delujejo za potrošnike.

Ena od možnih aplikacij umetne inteligence pri modeliranju kreditnega tveganja je uporaba obdelave naravnega jezika (NLP) za analizo nestrukturiranih podatkov, kot so poročila podjetij in novičarski članki, za pridobivanje ustreznih informacij in globlje razumevanje finančnega položaja posojilojemalca. Druga možna uporaba je implementacija razložljive umetne inteligence (XAI), ki lahko zagotovi vpogled v proces odločanja modela ter izboljša preglednost in odgovornost. Vendar pa uporaba umetne inteligence pri modeliranju kreditnega tveganja sproža tudi etične pomisleke, kot je morebitna pristranskost podatkov, uporabljenih za usposabljanje modelov, in potreba po odgovornem in razložljivem odločanju.

Primer podjetja, ki raziskuje uporabo umetne inteligence pri kreditnem tveganju, je Spin Analytics. Startup uporablja AI za samodejno pisanje poročil o regulaciji modeliranja kreditnega tveganja za finančne institucije. Platforma podjetja, RiskRobot, pomaga bankam pri združevanju, spajanju in čiščenju podatkov pred obdelavo, da se zagotovi skladnost s predpisi v različnih regijah, kot sta ZDA in Evropa. Piše tudi podrobna poročila za regulatorje, da zagotovi točnost. Pisanje teh poročil običajno traja 6–9 mesecev, vendar Spin Analytics trdi, da lahko ta čas skrajša na manj kot dva tedna. 

Aplikacije modeliranja kreditnega tveganja z umetno inteligenco

Nekatere aplikacije modeliranja kreditnega tveganja z umetno inteligenco lahko vključujejo:

• Banke uporabljajo umetno inteligenco pri modeliranju kreditnega tveganja, da bistveno skrajšajo čas in trud, potreben za pripravo podrobnih poročil, kar finančnim institucijam omogoča hitrejše in nižje stroške lansiranja novih produktov.
• Sistemi, ki jih poganja umetna inteligenca, se uporabljajo za analizo velikih količin podatkov hitreje in natančneje kot ljudje, kar lahko vodi do natančnejših ocen tveganja.
• Več ljudi in podjetij, ki nimajo bančnih storitev ali imajo premalo bančnih storitev, v državah v razvoju dobi dostop do finančnih storitev, saj je mogoče ta nova orodja za modeliranje kreditnega tveganja uporabiti za odkrivanje in uporabo osnovnih kreditnih rezultatov na tem slabo pokritem trgu.
• Človeški analitiki, ki se usposabljajo za uporabo orodij, ki temeljijo na AI, za zmanjšanje tveganja napak.
• Sistemi umetne inteligence, ki se uporabljajo za odkrivanje vzorcev goljufivih dejavnosti, pomagajo finančnim institucijam zmanjšati tveganje goljufivih posojil ali vlog za kredite.
• Algoritmi strojnega učenja se usposabljajo na podlagi preteklih podatkov za napovedovanje prihodnjega tveganja, kar finančnim institucijam omogoča proaktivno upravljanje potencialnih izpostavljenosti tveganjem.

Vprašanja za komentiranje

• Katere meritve bi po vašem mnenju morala podjetja uporabiti za primerjavo svoje kreditne sposobnosti?
• Kako si predstavljate, da bo umetna inteligenca v prihodnosti spremenila vlogo človeških analitikov kreditnega tveganja?