AI kredi riski modellemesi: Kredi riski operasyonlarını kolaylaştırma

• Yazar:
• Yazar adı

  Kuantumrun Öngörüsü
• Şubat 27, 2023

Kredi riskini modelleme sorunu, bankaları on yıllardır rahatsız ediyor. Makine öğrenimi ve yapay zeka (ML/AI) sistemleri, ilgili verileri analiz etmek ve daha dinamik, daha doğru modeller sağlamak için yeni yöntemler sunar.

AI kredi riski modelleme bağlamı

Kredi riski, bir borçlunun kredi ödemelerinde temerrüde düşme ve borç veren için nakit akışı kaybına neden olma riskini ifade eder. Bu riski değerlendirmek ve yönetmek için borç verenler, temerrüt olasılığı (PD), temerrüde maruz kalma (EAD) ve zarara dayalı temerrüt (LGD) gibi faktörleri tahmin etmelidir. 2004 yılında yayınlanan ve 2008 yılında uygulamaya konulan Basel II yönergeleri, bankacılık sektöründe kredi riskinin yönetilmesine ilişkin düzenlemeler getirmektedir. Basel II'nin Birinci Sütunu kapsamında, kredi riski standartlaştırılmış, dahili bir temel derecelendirmeye dayalı veya gelişmiş bir dahili derecelendirmeye dayalı yaklaşım kullanılarak hesaplanabilir.

Veri analitiği ve AI/ML kullanımı, kredi riski modellemesinde giderek daha yaygın hale geldi. İstatistiksel yöntemler ve kredi puanları gibi geleneksel yaklaşımlar, doğrusal olmayan ilişkileri daha iyi ele alabilen ve verilerdeki gizli özellikleri tanımlayabilen daha gelişmiş tekniklerle desteklenmiştir. Tüketici kredileri, demografik, finansal, istihdam ve davranışsal verilerin tümü, tahmin yeteneklerini geliştirmek için modellere dahil edilebilir. Standart bir kredi puanının olmadığı işletme kredilerinde, borç verenler, kredi değerliliğini değerlendirmek için ticari karlılık ölçütlerini kullanabilir. Makine öğrenimi yöntemleri, daha doğru modeller oluşturmak için boyut azaltma için de kullanılabilir.

Yıkıcı etki

AI kredi riski modellemesinin uygulanmasıyla, tüketici ve işletme kredileri daha doğru ve dinamik kredi modelleri kullanabilir. Bu modeller, borç verenlere borçluları hakkında daha iyi bir değerlendirme sağlar ve daha sağlıklı bir borç verme piyasasına izin verir. Bu strateji ticari borç verenler için faydalıdır, çünkü daha küçük işletmelerin kredi değerliliklerini tüketiciler için standart kredi puanlarının işleviyle aynı şekilde değerlendirecek ölçütleri yoktur.

Yapay zekanın kredi riski modellemesindeki potansiyel uygulamalarından biri, şirket raporları ve haber makaleleri gibi yapılandırılmamış verileri analiz etmek, ilgili bilgileri çıkarmak ve bir borçlunun mali durumu hakkında daha derin bir anlayış kazanmak için doğal dil işlemeyi (NLP) kullanmaktır. Diğer bir potansiyel kullanım, bir modelin karar verme sürecine ilişkin fikir sağlayabilen ve şeffaflığı ve hesap verebilirliği geliştirebilen açıklanabilir yapay zekanın (XAI) uygulanmasıdır. Bununla birlikte, kredi riski modellemesinde yapay zekanın kullanılması, modelleri eğitmek için kullanılan verilerdeki potansiyel önyargı ve sorumlu ve açıklanabilir karar verme ihtiyacı gibi etik kaygıları da beraberinde getirir.

Kredi riskinde AI kullanımını araştıran bir şirket örneği Spin Analytics'tir. Başlangıç, finansal kurumlar için kredi riski modelleme düzenleme raporlarını otomatik olarak yazmak için yapay zekayı kullanıyor. Şirketin platformu RiskRobot, bankaların ABD ve Avrupa gibi farklı bölgelerdeki düzenlemelere uyum sağlamak için verileri işlemeden önce toplamasına, birleştirmesine ve temizlemesine yardımcı oluyor. Ayrıca doğruluğu sağlamak için düzenleyiciler için ayrıntılı raporlar yazar. Bu raporları yazmak genellikle 6-9 ay sürer, ancak Spin Analytics bu süreyi iki haftadan daha azına indirebileceğini iddia eder. 

AI kredi riski modelleme uygulamaları

AI kredi riski modellemesinin bazı uygulamaları şunları içerebilir:

• Ayrıntılı raporlar üretmek için gereken zamanı ve çabayı önemli ölçüde azaltmak için kredi riski modellemesinde yapay zekayı kullanan bankalar, finansal kurumların yeni ürünleri daha hızlı ve daha düşük maliyetle piyasaya sürmesine olanak tanıyor.
• Büyük miktarda veriyi insanlardan daha hızlı ve doğru bir şekilde analiz etmek için kullanılan yapay zeka destekli sistemler, potansiyel olarak daha doğru risk değerlendirmelerine yol açar.
• Bu yeni kredi riski modelleme araçları, bu yetersiz hizmet verilen piyasada temel kredi puanlarını ayırt etmek ve uygulamak için uygulanabildiğinden, gelişmekte olan dünyada daha fazla 'bankasız' veya 'yetersiz bankacı' insan ve işletme finansal hizmetlere erişim kazanıyor.
• Hata riskini azaltmak için yapay zeka tabanlı araçları kullanmak üzere eğitilen insan analistleri.
• Hileli faaliyet kalıplarını tespit etmek için kullanılan yapay zeka sistemleri, finans kurumlarının hileli kredi veya kredi başvurusu riskini azaltmasına yardımcı oluyor.
• Gelecekteki riskler hakkında tahminler yapmak için geçmiş veriler üzerinde eğitilen makine öğrenimi algoritmaları, finansal kurumların potansiyel riskleri proaktif olarak yönetmesine olanak tanır.

Yorum yapılacak sorular

• İşletmelerin kredi değerliliklerini kıyaslamak için hangi metriği kullanması gerektiğine inanıyorsunuz?
• Yapay zekanın gelecekte insan kredi riski analistlerinin rolünü değiştirmesini nasıl öngörüyorsunuz?