Моделювання кредитного ризику ШІ: оптимізація операцій з кредитним ризиком

• Автор:
• ім'я автора

  Quantumrun Foresight
• 27 Лютого, 2023

Проблема моделювання кредитного ризику мучила банки десятиліттями. Системи машинного навчання та штучного інтелекту (ML/AI) пропонують нові методи аналізу залучених даних і забезпечують більш динамічні та точніші моделі.

Контекст моделювання кредитного ризику ШІ

Кредитний ризик стосується ризику того, що позичальник не буде сплачувати свої платежі за кредитом, що призведе до втрати грошових потоків для кредитора. Щоб оцінити цей ризик і керувати ним, кредитори повинні оцінити такі фактори, як ймовірність дефолту (PD), ризик дефолту (EAD) і дефолт із збитками (LGD). Рекомендації Базеля II, опубліковані в 2004 році та запроваджені в 2008 році, забезпечують правила управління кредитним ризиком у банківській галузі. Згідно з першою опорою Базеля II кредитний ризик можна розрахувати за допомогою стандартизованого підходу, на основі внутрішнього базового рейтингу або розширеного підходу на основі внутрішнього рейтингу.

Використання аналітики даних і AI/ML стає все більш поширеним у моделюванні кредитного ризику. Традиційні підходи, такі як статистичні методи та кредитні оцінки, були доповнені більш просунутими методами, які можуть краще обробляти нелінійні зв’язки та ідентифікувати приховані особливості в даних. Дані про споживче кредитування, демографічні, фінансові, працевлаштування та поведінкові дані можна включити в моделі, щоб покращити їх передбачувані можливості. У бізнес-кредитуванні, де немає стандартного кредитного рейтингу, кредитори можуть використовувати показники прибутковості бізнесу для оцінки кредитоспроможності. Методи машинного навчання також можна використовувати для зменшення розмірності для створення точніших моделей.

Руйнівний вплив

З впровадженням моделювання кредитного ризику штучного інтелекту споживче та бізнес-кредитування може використовувати більш точні та динамічні моделі кредитування. Ці моделі дають кредиторам кращу оцінку своїх позичальників і забезпечують більш здоровий ринок кредитування. Ця стратегія є вигідною для бізнес-кредиторів, оскільки менші підприємства не мають критеріїв оцінки своєї кредитоспроможності так само, як стандартні кредитні рейтинги функціонують для споживачів.

Одним із можливих застосувань штучного інтелекту в моделюванні кредитного ризику є використання обробки природної мови (NLP) для аналізу неструктурованих даних, таких як звіти компаній і новинні статті, щоб отримати відповідну інформацію та отримати глибше розуміння фінансової ситуації позичальника. Іншим потенційним використанням є впровадження пояснюваного штучного інтелекту (XAI), який може надати розуміння процесу прийняття рішень у моделі та підвищити прозорість і підзвітність. Однак використання штучного інтелекту в моделюванні кредитного ризику також викликає етичні проблеми, такі як потенційна упередженість у даних, які використовуються для навчання моделей, і необхідність відповідального та зрозумілого прийняття рішень.

Прикладом компанії, яка досліджує використання штучного інтелекту для кредитних ризиків, є Spin Analytics. Стартап використовує штучний інтелект для автоматичного написання звітів про регулювання кредитного ризику для фінансових установ. Платформа компанії RiskRobot допомагає банкам агрегувати, об’єднувати та очищати дані перед їх обробкою, щоб забезпечити дотримання правил у різних регіонах, таких як США та Європа. Він також пише детальні звіти для регуляторів, щоб забезпечити точність. Написання цих звітів зазвичай займає 6-9 місяців, але Spin Analytics стверджує, що може скоротити цей час до менш ніж двох тижнів. 

Застосування моделювання кредитного ризику ШІ

Деякі програми моделювання кредитного ризику ШІ можуть включати:

• Банки використовують штучний інтелект у моделюванні кредитного ризику, щоб значно скоротити час і зусилля, необхідні для підготовки детальних звітів, дозволяючи фінансовим установам запускати нові продукти швидше та з меншими витратами.
• Системи на базі штучного інтелекту використовуються для аналізу великих обсягів даних швидше й точніше, ніж люди, що потенційно призводить до більш точної оцінки ризиків.
• Більше «небанківських» або «недостатньо банківських» людей і підприємств у країнах, що розвиваються, отримують доступ до фінансових послуг, оскільки ці новітні інструменти моделювання кредитного ризику можуть бути застосовані для визначення та застосування основних кредитних балів на цьому недостатньо забезпеченому ринку.
• Людські аналітики навчаються використовувати інструменти на основі ШІ, щоб зменшити ризик помилок.
• Системи штучного інтелекту, які використовуються для виявлення моделей шахрайської діяльності, допомагають фінансовим установам зменшити ризик шахрайських кредитів або кредитних заявок.
• Алгоритми машинного навчання навчаються на історичних даних для прогнозування майбутніх ризиків, що дозволяє фінансовим установам проактивно керувати потенційними ризиками.

Питання для коментарів

• Який показник, на вашу думку, повинні використовувати компанії для порівняння своєї кредитоспроможності?
• Як, на вашу думку, штучний інтелект змінить роль аналітиків кредитного ризику в майбутньому?