modeling résiko kiridit AI: Streamlining operasi résiko kiridit

• Author:
• Ngaran pangarang

  Quantumrun tetempoan
• Pébruari 27, 2023

Masalah modeling résiko kiridit geus plagued bank pikeun dekade. Sistem pembelajaran mesin sareng kecerdasan jieunan (ML/AI) nawiskeun metode anyar pikeun nganalisis data anu aub sareng nyayogikeun modél anu langkung dinamis, langkung akurat.

kontéks modeling résiko kiridit AI

Résiko kiridit nujul kana résiko anu peminjam bakal ingkar dina pembayaran injeuman maranéhanana, hasilna leungitna aliran tunai keur lender nu. Pikeun meunteun sareng ngatur résiko ieu, pemberi pinjaman kedah ngira-ngira faktor sapertos kamungkinan standar (PD), paparan standar (EAD), sareng standar anu dipasihkeun rugi (LGD). Pedoman Basel II, diterbitkeun dina 2004 sarta dilaksanakeun dina 2008, nyadiakeun peraturan pikeun ngatur résiko kiridit di industri perbankan. Dina Rukun Kahiji Basel II, résiko kiridit tiasa diitung nganggo standarisasi, dumasar-penilaian yayasan internal, atanapi pendekatan dumasar-penilaian internal canggih.

Pamakéan analitik data sareng AI / ML parantos janten langkung umum dina modél résiko kiridit. Pendekatan tradisional, sapertos metode statistik sareng skor kiridit, parantos ditambah ku téknik anu langkung maju anu tiasa ngadamel hubungan non-linier sareng ngaidentipikasi fitur laten dina data. Data pinjaman konsumen, demografi, kauangan, padamelan, sareng paripolah sadayana tiasa dilebetkeun kana modél pikeun ningkatkeun kamampuan prediksi. Dina nginjeumkeun bisnis, dimana henteu aya skor kiridit standar, para pemberi pinjaman tiasa nganggo métrik kauntungan bisnis pikeun meunteun kabébasan kiridit. Métode pembelajaran mesin ogé tiasa dianggo pikeun ngirangan dimensi pikeun ngawangun modél anu langkung akurat.

Dampak ngaganggu

Kalayan palaksanaan modél résiko kiridit AI, pinjaman konsumen sareng bisnis tiasa nganggo modél pinjaman anu langkung akurat sareng dinamis. Modél-model ieu masihan para pemberi pinjaman penilaian anu langkung saé pikeun peminjamna sareng ngamungkinkeun pasar pinjaman anu langkung séhat. Strategi ieu mangfaat pikeun tukang ngainjeum bisnis, sabab usaha leutik teu gaduh patokan pikeun nangtoskeun kabébasan kiriditna sami sareng fungsi skor kiridit standar pikeun konsumén.

Salah sahiji aplikasi poténsial AI dina modél résiko kiridit nyaéta ngagunakeun pamrosésan basa alami (NLP) pikeun nganalisis data anu henteu terstruktur, sapertos laporan perusahaan sareng artikel warta, pikeun ngekstrak inpormasi anu relevan sareng kéngingkeun pamahaman anu langkung jero ngeunaan kaayaan kauangan peminjam. Pamakéan poténsial sanésna nyaéta palaksanaan AI anu tiasa dijelaskeun (XAI), anu tiasa masihan wawasan kana prosés pengambilan kaputusan modél sareng ningkatkeun transparansi sareng akuntabilitas. Sanajan kitu, ngagunakeun AI dina modeling résiko kiridit ogé raises masalah etika, kayaning bias poténsial dina data dipaké pikeun ngalatih model jeung kabutuhan tanggung jawab jeung explainable-pembuatan kaputusan.

Conto perusahaan anu ngajalajah panggunaan AI dina résiko kiridit nyaéta Spin Analytics. Ngamimitian ngagunakeun AI pikeun otomatis nyerat laporan régulasi modél résiko kiridit pikeun lembaga keuangan. Platform perusahaan, RiskRobot, ngabantosan bank ngahijikeun, ngahijikeun, sareng ngabersihkeun data sateuacan ngolahna pikeun mastikeun patuh kana peraturan di daérah anu béda, sapertos AS sareng Éropa. Éta ogé nyerat laporan lengkep pikeun régulator pikeun mastikeun akurasi. Nulis laporan ieu biasana butuh 6-9 bulan, tapi Spin Analytics nyatakeun yén éta tiasa ngirangan waktos éta kirang ti dua minggu. 

Aplikasi tina modeling résiko kiridit AI

Sababaraha aplikasi modeling résiko kiridit AI tiasa kalebet:

• Bank anu ngagunakeun AI dina modeling résiko kiridit sacara signifikan ngirangan waktos sareng usaha anu diperyogikeun pikeun ngahasilkeun laporan anu lengkep, ngamungkinkeun lembaga keuangan ngaluncurkeun produk énggal langkung gancang sareng langkung murah.
• Sistem anu dikuatkeun ku AI dianggo pikeun nganalisis data anu ageung langkung gancang sareng akurat tibatan manusa, anu berpotensi ngarah kana penilaian résiko anu langkung akurat.
• Langkung seueur jalma sareng usaha anu 'unbanked' atanapi 'underbanked' di dunya berkembang anu nampi aksés kana jasa kauangan kusabab alat modeling résiko kiridit novél ieu tiasa diterapkeun pikeun ngabédakeun sareng nerapkeun skor kiridit dasar ka pasar anu teu terlayanan ieu.
• Analis manusa dilatih ngagunakeun alat dumasar-AI pikeun ngirangan résiko kasalahan.
• Sistem intelijen buatan dianggo pikeun ngadeteksi pola kagiatan curang, ngabantosan lembaga keuangan ngirangan résiko pinjaman atanapi aplikasi kiridit palsu.
• Algoritma pembelajaran mesin dilatih dina data sajarah pikeun ngadamel prediksi ngeunaan résiko anu bakal datang, ngamungkinkeun lembaga keuangan sacara proaktif ngatur paparan résiko poténsial.

Patarosan pikeun mairan

• Métrik naon anu anjeun yakin yén usaha kedah dianggo pikeun benchmarking creditworthiness na?
• Kumaha anjeun ngabayangkeun AI ngarobih peran analis résiko kiridit manusa di hareup?