AI-kreditriskmodellering: Effektivisering av kreditriskverksamheten

• Författare:
• författarnamn

  Quantumrun Framsyn
• Februari 27, 2023

Problemet med att modellera kreditrisk har plågat banker i decennier. Maskininlärning och artificiell intelligens (ML/AI) erbjuder nya metoder för att analysera inblandade data och tillhandahålla mer dynamiska, mer exakta modeller.

Kontext för modellering av AI-kreditrisk

Kreditrisk hänvisar till risken att en låntagare inte betalar sina lån, vilket resulterar i förlust av kassaflöden för långivaren. För att bedöma och hantera denna risk måste långivare uppskatta faktorer som sannolikheten för fallissemang (PD), exponeringen vid fallissemang (EAD) och förlustgiven fallissemang (LGD). Basel II-riktlinjerna, som publicerades 2004 och implementerades 2008, ger regler för hantering av kreditrisk i banksektorn. Under den första pelaren i Basel II kan kreditrisk beräknas med hjälp av en standardiserad, en intern stiftelsebetygsbaserad eller en avancerad intern värderingsbaserad metod.

Användningen av dataanalys och AI/ML har blivit allt vanligare inom kreditriskmodellering. Traditionella tillvägagångssätt, såsom statistiska metoder och kreditvärderingar, har kompletterats med mer avancerade tekniker som bättre kan hantera icke-linjära samband och identifiera latenta egenskaper i data. Konsumentlån, demografiska, finansiella, sysselsättnings- och beteendedata kan alla inkorporeras i modeller för att förbättra deras prediktionsförmåga. I företagsutlåning, där det inte finns någon standard kreditvärdering, kan långivare använda företagslönsamhetsmått för att bedöma kreditvärdigheten. Maskininlärningsmetoder kan också användas för dimensionsreduktion för att bygga mer exakta modeller.

Störande inverkan

Med implementeringen av AI-kreditriskmodellering kan konsument- och företagsutlåning använda mer exakta och dynamiska utlåningsmodeller. Dessa modeller ger långivare en bättre bedömning av sina låntagare och möjliggör en sundare lånemarknad. Denna strategi är fördelaktig för företagslångivare, eftersom mindre företag inte har något riktmärke för att bedöma sin kreditvärdighet på samma sätt som standardkreditvärden fungerar för konsumenter.

En potentiell tillämpning av AI i kreditriskmodellering är att använda naturlig språkbehandling (NLP) för att analysera ostrukturerad data, såsom företagsrapporter och nyhetsartiklar, för att extrahera relevant information och få en djupare förståelse av en låntagares ekonomiska situation. En annan potentiell användning är implementeringen av förklarlig AI (XAI), som kan ge insikt i beslutsprocessen för en modell och förbättra transparens och ansvarsskyldighet. Men att använda AI i kreditriskmodellering väcker också etiska farhågor, såsom potentiell fördom i data som används för att träna modeller och behovet av ansvarsfullt och förklarligt beslutsfattande.

Ett exempel på ett företag som utforskar användningen av AI i kreditrisk är Spin Analytics. Startupen använder AI för att automatiskt skriva regleringsrapporter för kreditriskmodellering för finansiella institutioner. Företagets plattform, RiskRobot, hjälper banker att aggregera, slå samman och rensa data innan de behandlas för att säkerställa efterlevnad av regelverk i olika regioner, såsom USA och Europa. Den skriver också detaljerade rapporter för tillsynsmyndigheter för att säkerställa noggrannhet. Att skriva dessa rapporter tar vanligtvis 6-9 månader, men Spin Analytics hävdar att det kan minska den tiden till mindre än två veckor. 

Tillämpningar av AI-kreditriskmodellering

Vissa tillämpningar av AI-kreditriskmodellering kan inkludera:

• Banker som använder AI i kreditriskmodellering för att avsevärt minska den tid och ansträngning som krävs för att producera detaljerade rapporter, vilket gör det möjligt för finansinstitut att lansera nya produkter snabbare och till en lägre kostnad.
• AI-drivna system används för att analysera stora mängder data snabbare och mer exakt än människor, vilket kan leda till mer exakta riskbedömningar.
• Fler "unbanked" eller "underbanked" människor och företag i utvecklingsvärlden får tillgång till finansiella tjänster eftersom dessa nya kreditriskmodelleringsverktyg kan användas för att urskilja och tillämpa grundläggande kreditpoäng på denna underbetjänade marknad.
• Mänskliga analytiker utbildas i att använda AI-baserade verktyg för att minska risken för fel.
• Artificiell intelligens används för att upptäcka mönster av bedräglig aktivitet, vilket hjälper finansinstitutioner att minska risken för bedrägliga lån eller kreditansökningar.
• Maskininlärningsalgoritmer tränas på historiska data för att göra förutsägelser om framtida risker, vilket gör det möjligt för finansiella institutioner att proaktivt hantera potentiella riskexponeringar.

Frågor att kommentera

• Vilket mått tycker du att företag bör använda för att jämföra sin kreditvärdighet?
• Hur ser du för dig att AI kommer att förändra rollen för mänskliga kreditriskanalytiker i framtiden?