การสร้างแบบจำลองความเสี่ยงด้านเครดิตของ AI: การปรับปรุงการดำเนินงานด้านความเสี่ยงด้านเครดิต

• เขียนโดย:
• ชื่อผู้เขียน

  มองการณ์ไกลควอนตัมรัน
• กุมภาพันธ์ 27, 2023

ปัญหาของการสร้างแบบจำลองความเสี่ยงด้านเครดิตทำให้เกิดปัญหากับธนาคารมานานหลายทศวรรษ ระบบแมชชีนเลิร์นนิงและปัญญาประดิษฐ์ (ML/AI) นำเสนอวิธีการใหม่ในการวิเคราะห์ข้อมูลที่เกี่ยวข้องและให้โมเดลที่มีไดนามิกและแม่นยำยิ่งขึ้น

บริบทการสร้างแบบจำลองความเสี่ยงด้านเครดิตของ AI

ความเสี่ยงด้านเครดิต หมายถึง ความเสี่ยงที่ผู้กู้จะผิดนัดชำระหนี้ ส่งผลให้กระแสเงินสดของผู้ให้กู้สูญเสียไป ในการประเมินและจัดการความเสี่ยงนี้ ผู้ให้กู้ต้องประเมินปัจจัยต่าง ๆ เช่น ความน่าจะเป็นของการผิดนัดชำระหนี้ (PD) การเปิดเผยเมื่อผิดนัด (EAD) และการผิดนัดชำระหนี้ (LGD) หลักเกณฑ์ Basel II ซึ่งเผยแพร่ในปี 2004 และนำมาใช้ในปี 2008 ได้กำหนดระเบียบสำหรับการจัดการความเสี่ยงด้านเครดิตในอุตสาหกรรมการธนาคาร ภายใต้หลักที่ XNUMX ของ Basel II ความเสี่ยงด้านเครดิตสามารถคำนวณได้โดยใช้มาตรฐาน การประเมินโดยพื้นฐานภายใน หรือแนวทางตามการจัดอันดับภายในขั้นสูง

การใช้การวิเคราะห์ข้อมูลและ AI/ML แพร่หลายมากขึ้นในการสร้างแบบจำลองความเสี่ยงด้านเครดิต วิธีการแบบดั้งเดิม เช่น วิธีการทางสถิติและคะแนนเครดิต ได้รับการเสริมด้วยเทคนิคขั้นสูงที่สามารถจัดการกับความสัมพันธ์ที่ไม่ใช่เชิงเส้นได้ดีขึ้น และระบุคุณสมบัติแฝงในข้อมูล ข้อมูลการให้กู้ยืมของผู้บริโภค ข้อมูลประชากร การเงิน การจ้างงาน และพฤติกรรมสามารถรวมเข้ากับแบบจำลองเพื่อปรับปรุงความสามารถในการคาดการณ์ได้ ในการให้กู้ยืมเพื่อธุรกิจ ซึ่งไม่มีคะแนนเครดิตมาตรฐาน ผู้ให้กู้อาจใช้เมตริกความสามารถในการทำกำไรทางธุรกิจเพื่อประเมินความน่าเชื่อถือทางเครดิต นอกจากนี้ยังสามารถใช้วิธีการเรียนรู้ของเครื่องเพื่อลดขนาดเพื่อสร้างแบบจำลองที่แม่นยำยิ่งขึ้น

ผลกระทบก่อกวน

ด้วยการใช้แบบจำลองความเสี่ยงด้านเครดิตของ AI การให้กู้ยืมของผู้บริโภคและธุรกิจสามารถใช้แบบจำลองการให้กู้ยืมที่มีความแม่นยำและไดนามิกมากขึ้น แบบจำลองเหล่านี้ช่วยให้ผู้ให้กู้สามารถประเมินผู้กู้ได้ดีขึ้นและช่วยให้ตลาดการให้กู้ยืมมีสุขภาพดีขึ้น กลยุทธ์นี้เป็นประโยชน์สำหรับผู้ให้กู้ทางธุรกิจ เนื่องจากองค์กรขนาดเล็กไม่มีเกณฑ์มาตรฐานในการตัดสินความน่าเชื่อถือทางเครดิตของพวกเขา เช่นเดียวกับคะแนนเครดิตมาตรฐานสำหรับผู้บริโภค

การประยุกต์ใช้ AI ที่เป็นไปได้อย่างหนึ่งในการสร้างแบบจำลองความเสี่ยงด้านเครดิตคือการใช้การประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) เพื่อวิเคราะห์ข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง เช่น รายงานของบริษัทและบทความข่าว เพื่อดึงข้อมูลที่เกี่ยวข้องและทำความเข้าใจสถานการณ์ทางการเงินของผู้กู้อย่างลึกซึ้งยิ่งขึ้น การใช้งานที่เป็นไปได้อีกอย่างคือการใช้ AI ที่อธิบายได้ (XAI) ซึ่งสามารถให้ข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับกระบวนการตัดสินใจของแบบจำลองและปรับปรุงความโปร่งใสและความรับผิดชอบ อย่างไรก็ตาม การใช้ AI ในการสร้างแบบจำลองความเสี่ยงด้านเครดิตยังทำให้เกิดข้อกังวลด้านจริยธรรม เช่น ความลำเอียงที่อาจเกิดขึ้นในข้อมูลที่ใช้ในการฝึกแบบจำลอง และความจำเป็นในการตัดสินใจที่มีความรับผิดชอบและอธิบายได้

ตัวอย่างของบริษัทที่สำรวจการใช้ AI ในความเสี่ยงด้านเครดิตคือ Spin Analytics การเริ่มต้นใช้ AI เพื่อเขียนรายงานการควบคุมแบบจำลองความเสี่ยงด้านเครดิตสำหรับสถาบันการเงินโดยอัตโนมัติ RiskRobot แพลตฟอร์มของบริษัทช่วยให้ธนาคารรวบรวม ผสาน และล้างข้อมูลก่อนที่จะประมวลผล เพื่อให้มั่นใจว่าสอดคล้องกับกฎระเบียบในภูมิภาคต่างๆ เช่น สหรัฐอเมริกาและยุโรป นอกจากนี้ยังเขียนรายงานโดยละเอียดสำหรับหน่วยงานกำกับดูแลเพื่อให้มั่นใจถึงความถูกต้อง โดยทั่วไปการเขียนรายงานเหล่านี้จะใช้เวลา 6-9 เดือน แต่ Spin Analytics อ้างว่าสามารถลดเวลาดังกล่าวให้เหลือน้อยกว่าสองสัปดาห์ 

การประยุกต์ใช้แบบจำลองความเสี่ยงด้านเครดิตของ AI

แอปพลิเคชันบางอย่างของแบบจำลองความเสี่ยงด้านเครดิตของ AI อาจรวมถึง:

• ธนาคารต่างๆ ใช้ AI ในการสร้างแบบจำลองความเสี่ยงด้านเครดิตเพื่อลดเวลาและความพยายามที่จำเป็นอย่างมากในการจัดทำรายงานโดยละเอียด ทำให้สถาบันการเงินสามารถเปิดตัวผลิตภัณฑ์ใหม่ได้รวดเร็วขึ้นและมีต้นทุนที่ต่ำลง
• ระบบที่ขับเคลื่อนด้วย AI ถูกนำมาใช้เพื่อวิเคราะห์ข้อมูลจำนวนมากอย่างรวดเร็วและแม่นยำกว่ามนุษย์ ซึ่งอาจนำไปสู่การประเมินความเสี่ยงที่แม่นยำยิ่งขึ้น
• ผู้คนและธุรกิจที่ 'ไม่มีธนาคาร' หรือ 'มีธนาคารต่ำกว่าธนาคาร' มากขึ้นในประเทศกำลังพัฒนาที่เข้าถึงบริการทางการเงินได้เนื่องจากเครื่องมือสร้างแบบจำลองความเสี่ยงด้านเครดิตแบบใหม่เหล่านี้สามารถนำมาใช้เพื่อแยกแยะและใช้คะแนนเครดิตพื้นฐานกับตลาดที่ไม่ได้รับการรับรองนี้
• นักวิเคราะห์มนุษย์ได้รับการฝึกฝนให้ใช้เครื่องมือที่ใช้ AI เพื่อลดความเสี่ยงของข้อผิดพลาด
• ระบบปัญญาประดิษฐ์ถูกใช้เพื่อตรวจจับรูปแบบกิจกรรมการฉ้อโกง ช่วยให้สถาบันการเงินลดความเสี่ยงของการกู้ยืมเงินหรือการขอสินเชื่อที่เป็นการฉ้อโกง
• อัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่องได้รับการฝึกฝนเกี่ยวกับข้อมูลในอดีตเพื่อคาดการณ์เกี่ยวกับความเสี่ยงในอนาคต ช่วยให้สถาบันการเงินสามารถจัดการความเสี่ยงที่อาจเกิดขึ้นในเชิงรุก

คำถามที่จะแสดงความคิดเห็นเกี่ยวกับ

• คุณเชื่อว่าธุรกิจควรใช้เมตริกใดในการเปรียบเทียบความน่าเชื่อถือทางเครดิต
• คุณมองเห็นว่า AI จะเปลี่ยนบทบาทของนักวิเคราะห์ความเสี่ยงด้านเครดิตของมนุษย์ในอนาคตอย่างไร