AI క్రెడిట్ రిస్క్ మోడలింగ్: క్రెడిట్ రిస్క్ కార్యకలాపాలను క్రమబద్ధీకరించడం

• రచయిత గురించి:
• రచయిత పేరు

  క్వాంటమ్రన్ దూరదృష్టి
• ఫిబ్రవరి 27, 2023

మోడలింగ్ క్రెడిట్ రిస్క్ సమస్య దశాబ్దాలుగా బ్యాంకులను వేధిస్తోంది. మెషిన్ లెర్నింగ్ మరియు ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ (ML/AI) సిస్టమ్‌లు ప్రమేయం ఉన్న డేటాను విశ్లేషించడానికి మరియు మరింత డైనమిక్, మరింత ఖచ్చితమైన నమూనాలను అందించడానికి కొత్త పద్ధతులను అందిస్తాయి.

AI క్రెడిట్ రిస్క్ మోడలింగ్ సందర్భం

క్రెడిట్ రిస్క్ అనేది రుణగ్రహీత వారి రుణ చెల్లింపులపై డిఫాల్ట్ చేసే ప్రమాదాన్ని సూచిస్తుంది, ఫలితంగా రుణదాత నగదు ప్రవాహాన్ని కోల్పోతారు. ఈ ప్రమాదాన్ని అంచనా వేయడానికి మరియు నిర్వహించడానికి, రుణదాతలు తప్పనిసరిగా డిఫాల్ట్ సంభావ్యత (PD), డిఫాల్ట్ వద్ద బహిర్గతం (EAD) మరియు నష్టం-ఇచ్చిన డిఫాల్ట్ (LGD) వంటి అంశాలను తప్పనిసరిగా అంచనా వేయాలి. బాసెల్ II మార్గదర్శకాలు, 2004లో ప్రచురించబడ్డాయి మరియు 2008లో అమలు చేయబడ్డాయి, బ్యాంకింగ్ పరిశ్రమలో క్రెడిట్ రిస్క్ నిర్వహణకు నిబంధనలను అందిస్తాయి. బాసెల్ II యొక్క మొదటి స్తంభం కింద, క్రెడిట్ రిస్క్‌ను ప్రామాణికమైన, అంతర్గత పునాది రేటింగ్-ఆధారిత లేదా అధునాతన అంతర్గత రేటింగ్-ఆధారిత విధానాన్ని ఉపయోగించి లెక్కించవచ్చు.

క్రెడిట్ రిస్క్ మోడలింగ్‌లో డేటా అనలిటిక్స్ మరియు AI/ML వాడకం బాగా ప్రబలంగా మారింది. గణాంక పద్ధతులు మరియు క్రెడిట్ స్కోర్‌లు వంటి సాంప్రదాయిక విధానాలు, నాన్-లీనియర్ సంబంధాలను మెరుగ్గా నిర్వహించగల మరియు డేటాలోని గుప్త లక్షణాలను గుర్తించగల మరింత అధునాతన సాంకేతికతలతో అనుబంధించబడ్డాయి. వినియోగదారుల రుణాలు, డెమోగ్రాఫిక్, ఫైనాన్షియల్, ఎంప్లాయ్‌మెంట్ మరియు బిహేవియరల్ డేటా అన్నింటినీ మోడల్‌లలో చేర్చి వారి అంచనా సామర్థ్యాన్ని మెరుగుపరచవచ్చు. వ్యాపార రుణాలలో, ప్రామాణిక క్రెడిట్ స్కోర్ లేని చోట, రుణదాతలు క్రెడిట్ యోగ్యతను అంచనా వేయడానికి వ్యాపార లాభదాయకత కొలమానాలను ఉపయోగించవచ్చు. మరింత ఖచ్చితమైన నమూనాలను రూపొందించడానికి డైమెన్షియాలిటీ తగ్గింపు కోసం మెషిన్ లెర్నింగ్ పద్ధతులను కూడా ఉపయోగించవచ్చు.

విఘాతం కలిగించే ప్రభావం

AI క్రెడిట్ రిస్క్ మోడలింగ్ అమలుతో, వినియోగదారు మరియు వ్యాపార రుణాలు మరింత ఖచ్చితమైన మరియు డైనమిక్ లెండింగ్ మోడల్‌లను ఉపయోగించుకోవచ్చు. ఈ నమూనాలు రుణదాతలకు వారి రుణగ్రహీతల గురించి మెరుగైన అంచనాను అందిస్తాయి మరియు ఆరోగ్యకరమైన రుణ విఫణిని అనుమతిస్తాయి. ఈ వ్యూహం వ్యాపార రుణదాతలకు లాభదాయకంగా ఉంటుంది, ఎందుకంటే చిన్న సంస్థలు తమ క్రెడిట్ యోగ్యతను నిర్ధారించడానికి ఎటువంటి ప్రమాణాలను కలిగి ఉండవు, అదే విధంగా వినియోగదారుల కోసం ప్రామాణిక క్రెడిట్ స్కోర్‌లు పనిచేస్తాయి.

క్రెడిట్ రిస్క్ మోడలింగ్‌లో AI యొక్క ఒక సంభావ్య అప్లికేషన్ కంపెనీ నివేదికలు మరియు వార్తా కథనాల వంటి నిర్మాణాత్మక డేటాను విశ్లేషించడానికి, సంబంధిత సమాచారాన్ని సేకరించేందుకు మరియు రుణగ్రహీత యొక్క ఆర్థిక పరిస్థితిపై లోతైన అవగాహన పొందడానికి సహజ భాషా ప్రాసెసింగ్ (NLP)ని ఉపయోగించడం. మరొక సంభావ్య ఉపయోగం వివరించదగిన AI (XAI) అమలు, ఇది మోడల్ యొక్క నిర్ణయాత్మక ప్రక్రియపై అంతర్దృష్టిని అందిస్తుంది మరియు పారదర్శకత మరియు జవాబుదారీతనాన్ని మెరుగుపరుస్తుంది. అయినప్పటికీ, క్రెడిట్ రిస్క్ మోడలింగ్‌లో AIని ఉపయోగించడం వలన మోడల్‌లకు శిక్షణ ఇవ్వడానికి ఉపయోగించే డేటాలో సంభావ్య పక్షపాతం మరియు బాధ్యతాయుతమైన మరియు వివరించదగిన నిర్ణయం తీసుకోవాల్సిన అవసరం వంటి నైతిక ఆందోళనలను కూడా పెంచుతుంది.

క్రెడిట్ రిస్క్‌లో AI వినియోగాన్ని అన్వేషించే కంపెనీకి ఉదాహరణ స్పిన్ అనలిటిక్స్. స్టార్టప్ ఆర్థిక సంస్థల కోసం క్రెడిట్ రిస్క్ మోడలింగ్ నియంత్రణ నివేదికలను స్వయంచాలకంగా వ్రాయడానికి AIని ఉపయోగిస్తుంది. సంస్థ యొక్క ప్లాట్‌ఫారమ్, రిస్క్‌రోబోట్, US మరియు యూరప్ వంటి వివిధ ప్రాంతాలలో నిబంధనలకు అనుగుణంగా ఉండేలా చూడటానికి డేటాను ప్రాసెస్ చేసే ముందు వాటిని సమగ్రపరచడానికి, విలీనం చేయడానికి మరియు శుభ్రపరచడానికి బ్యాంకులకు సహాయం చేస్తుంది. ఇది ఖచ్చితత్వాన్ని నిర్ధారించడానికి రెగ్యులేటర్‌ల కోసం వివరణాత్మక నివేదికలను కూడా వ్రాస్తుంది. ఈ నివేదికలను వ్రాయడానికి సాధారణంగా 6-9 నెలలు పడుతుంది, అయితే ఆ సమయాన్ని రెండు వారాల కంటే తక్కువకు తగ్గించవచ్చని స్పిన్ అనలిటిక్స్ పేర్కొంది. 

AI క్రెడిట్ రిస్క్ మోడలింగ్ యొక్క అప్లికేషన్లు

AI క్రెడిట్ రిస్క్ మోడలింగ్ యొక్క కొన్ని అప్లికేషన్లు వీటిని కలిగి ఉండవచ్చు:

• క్రెడిట్ రిస్క్ మోడలింగ్‌లో AIని ఉపయోగించే బ్యాంకులు వివరణాత్మక నివేదికలను రూపొందించడానికి అవసరమైన సమయం మరియు కృషిని గణనీయంగా తగ్గించడానికి, ఆర్థిక సంస్థలు కొత్త ఉత్పత్తులను మరింత త్వరగా మరియు తక్కువ ధరతో ప్రారంభించేందుకు అనుమతిస్తాయి.
• AI-శక్తితో కూడిన సిస్టమ్‌లు మానవుల కంటే ఎక్కువ మొత్తంలో డేటాను త్వరగా మరియు కచ్చితంగా విశ్లేషించడానికి ఉపయోగించబడుతున్నాయి, ఇది మరింత ఖచ్చితమైన ప్రమాద అంచనాలకు దారి తీస్తుంది.
• అభివృద్ధి చెందుతున్న ప్రపంచంలో ఎక్కువ మంది 'బ్యాంక్ లేని' లేదా 'అండర్‌బ్యాంక్ లేని' వ్యక్తులు మరియు వ్యాపారాలు ఆర్థిక సేవలకు ప్రాప్యతను పొందుతున్నాయి, ఈ నవల క్రెడిట్ రిస్క్ మోడలింగ్ సాధనాలు ఈ తక్కువ మార్కెట్‌కు ప్రాథమిక క్రెడిట్ స్కోర్‌లను గుర్తించడానికి మరియు వర్తింపజేయడానికి వర్తించవచ్చు.
• లోపాల ప్రమాదాన్ని తగ్గించడానికి AI-ఆధారిత సాధనాలను ఉపయోగించడానికి మానవ విశ్లేషకులు శిక్షణ పొందుతున్నారు.
• మోసపూరిత కార్యకలాపాల నమూనాలను గుర్తించడానికి కృత్రిమ మేధస్సు వ్యవస్థలు ఉపయోగించబడుతున్నాయి, ఆర్థిక సంస్థలకు మోసపూరిత రుణాలు లేదా క్రెడిట్ దరఖాస్తుల ప్రమాదాన్ని తగ్గించడంలో సహాయపడతాయి.
• మెషిన్ లెర్నింగ్ అల్గారిథమ్‌లు భవిష్యత్ రిస్క్ గురించి అంచనాలను రూపొందించడానికి చారిత్రక డేటాపై శిక్షణ పొందుతున్నాయి, ఆర్థిక సంస్థలు సంభావ్య రిస్క్ ఎక్స్‌పోజర్‌లను ముందస్తుగా నిర్వహించడానికి అనుమతిస్తుంది.

వ్యాఖ్యానించడానికి ప్రశ్నలు

• వ్యాపారాలు తమ క్రెడిట్ యోగ్యతను బెంచ్‌మార్క్ చేయడానికి ఏ కొలమానాన్ని ఉపయోగించాలని మీరు విశ్వసిస్తున్నారు?
• భవిష్యత్తులో మానవ క్రెడిట్ రిస్క్ విశ్లేషకుల పాత్రను AI మారుస్తుందని మీరు ఎలా ఊహించారు?