Mô hình hóa rủi ro tín dụng AI: Hợp lý hóa các hoạt động rủi ro tín dụng

• tác giả:
• tên tác giả

  Tầm nhìn lượng tử
• 27 Tháng hai, 2023

Vấn đề mô hình hóa rủi ro tín dụng đã gây khó khăn cho các ngân hàng trong nhiều thập kỷ. Các hệ thống máy học và trí tuệ nhân tạo (ML/AI) cung cấp các phương pháp mới để phân tích dữ liệu liên quan và cung cấp các mô hình năng động hơn, chính xác hơn.

Bối cảnh mô hình hóa rủi ro tín dụng AI

Rủi ro tín dụng đề cập đến rủi ro mà người vay sẽ không thanh toán được khoản vay của họ, dẫn đến mất dòng tiền cho người cho vay. Để đánh giá và quản lý rủi ro này, người cho vay phải ước tính các yếu tố như xác suất vỡ nợ (PD), rủi ro vỡ nợ (EAD) và vỡ nợ do mất mát (LGD). Hướng dẫn Basel II, được xuất bản năm 2004 và được thực hiện vào năm 2008, cung cấp các quy định để quản lý rủi ro tín dụng trong ngành ngân hàng. Theo Trụ cột thứ nhất của Basel II, rủi ro tín dụng có thể được tính toán bằng cách sử dụng phương pháp tiếp cận dựa trên xếp hạng nội bộ được chuẩn hóa, dựa trên xếp hạng cơ sở nội bộ hoặc dựa trên xếp hạng nội bộ nâng cao.

Việc sử dụng phân tích dữ liệu và AI/ML ngày càng trở nên phổ biến trong mô hình rủi ro tín dụng. Các phương pháp truyền thống, chẳng hạn như phương pháp thống kê và điểm tín dụng, đã được bổ sung bằng các kỹ thuật tiên tiến hơn có thể xử lý tốt hơn các mối quan hệ phi tuyến tính và xác định các đặc điểm tiềm ẩn trong dữ liệu. Dữ liệu cho vay tiêu dùng, nhân khẩu học, tài chính, việc làm và hành vi đều có thể được tích hợp vào các mô hình để cải thiện khả năng dự đoán của chúng. Trong cho vay kinh doanh, nơi không có điểm tín dụng tiêu chuẩn, người cho vay có thể sử dụng các chỉ số về lợi nhuận kinh doanh để đánh giá mức độ tín nhiệm. Các phương pháp học máy cũng có thể được sử dụng để giảm kích thước nhằm xây dựng các mô hình chính xác hơn.

Tác động gián đoạn

Với việc triển khai mô hình rủi ro tín dụng AI, cho vay tiêu dùng và doanh nghiệp có thể sử dụng các mô hình cho vay năng động và chính xác hơn. Những mô hình này giúp người cho vay đánh giá tốt hơn về người vay của họ và cho phép thị trường cho vay lành mạnh hơn. Chiến lược này có lợi cho những người cho vay kinh doanh, vì các doanh nghiệp nhỏ hơn không có điểm chuẩn để đánh giá mức độ tin cậy của họ giống như cách điểm tín dụng tiêu chuẩn hoạt động đối với người tiêu dùng.

Một ứng dụng tiềm năng của AI trong mô hình rủi ro tín dụng là sử dụng xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) để phân tích dữ liệu phi cấu trúc, chẳng hạn như báo cáo của công ty và các bài báo, để trích xuất thông tin liên quan và hiểu sâu hơn về tình hình tài chính của người đi vay. Một cách sử dụng tiềm năng khác là triển khai AI có thể giải thích được (XAI), có thể cung cấp thông tin chi tiết về quy trình ra quyết định của một mô hình, đồng thời cải thiện tính minh bạch và trách nhiệm giải trình. Tuy nhiên, việc sử dụng AI trong lập mô hình rủi ro tín dụng cũng gây ra những lo ngại về đạo đức, chẳng hạn như khả năng sai lệch trong dữ liệu được sử dụng để đào tạo các mô hình và nhu cầu đưa ra quyết định có trách nhiệm và có thể giải thích được.

Một ví dụ về một công ty đang khám phá việc sử dụng AI trong rủi ro tín dụng là Spin Analytics. Công ty khởi nghiệp sử dụng AI để tự động viết báo cáo quy định về mô hình rủi ro tín dụng cho các tổ chức tài chính. Nền tảng của công ty, RiskRobot, giúp các ngân hàng tổng hợp, hợp nhất và làm sạch dữ liệu trước khi xử lý để đảm bảo tuân thủ các quy định ở các khu vực khác nhau, chẳng hạn như Hoa Kỳ và Châu Âu. Nó cũng viết báo cáo chi tiết cho cơ quan quản lý để đảm bảo tính chính xác. Viết các báo cáo này thường mất 6-9 tháng, nhưng Spin Analytics tuyên bố rằng nó có thể giảm thời gian đó xuống dưới hai tuần. 

Các ứng dụng của mô hình rủi ro tín dụng AI

Một số ứng dụng của mô hình rủi ro tín dụng AI có thể bao gồm:

• Các ngân hàng sử dụng AI trong lập mô hình rủi ro tín dụng để giảm đáng kể thời gian và công sức cần thiết để lập báo cáo chi tiết, cho phép các tổ chức tài chính tung ra sản phẩm mới nhanh hơn và với chi phí thấp hơn.
• Các hệ thống do AI cung cấp đang được sử dụng để phân tích lượng lớn dữ liệu nhanh hơn và chính xác hơn so với con người, có khả năng dẫn đến các đánh giá rủi ro chính xác hơn.
• Nhiều người và doanh nghiệp 'không được tiếp cận với dịch vụ ngân hàng' hoặc 'được bảo lãnh dưới ngân hàng' ở các nước đang phát triển được tiếp cận với các dịch vụ tài chính vì các công cụ lập mô hình rủi ro tín dụng mới này có thể được áp dụng để phân biệt và áp dụng điểm tín dụng cơ bản cho thị trường chưa được phục vụ đầy đủ này.
• Các nhà phân tích con người được đào tạo để sử dụng các công cụ dựa trên AI nhằm giảm nguy cơ mắc lỗi.
• Các hệ thống trí tuệ nhân tạo đang được sử dụng để phát hiện các kiểu hoạt động gian lận, giúp các tổ chức tài chính giảm rủi ro về các khoản vay hoặc đơn xin tín dụng gian lận.
• Các thuật toán máy học được đào tạo dựa trên dữ liệu lịch sử để đưa ra dự đoán về rủi ro trong tương lai, cho phép các tổ chức tài chính chủ động quản lý các rủi ro tiềm ẩn.

Các câu hỏi để bình luận

• Bạn cho rằng doanh nghiệp nên sử dụng thước đo nào để đánh giá mức độ tin cậy của họ?
• Bạn hình dung AI sẽ thay đổi vai trò của các nhà phân tích rủi ro tín dụng con người như thế nào trong tương lai?