人工智能信用风险建模：简化信用风险操作

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  量子运行远见
• 2023 年 2 月 27 日

数十年来，信用风险建模问题一直困扰着银行。 机器学习和人工智能 (ML/AI) 系统提供了新的方法来分析所涉及的数据并提供更动态、更准确的模型。

人工智能信用风险建模上下文

信用风险是指借款人拖欠贷款而导致贷款人现金流损失的风险。 为了评估和管理这种风险，贷款人必须估计违约概率 (PD)、违约风险敞口 (EAD) 和违约损失率 (LGD) 等因素。 2004 年发布并于 2008 年实施的巴塞尔协议 II 指南为银行业的信用风险管理提供了规定。 根据巴塞尔协议 II 的第一支柱，可以使用标准化的、基于内部基础评级或基于高级内部评级的方法来计算信用风险。

数据分析和人工智能/机器学习在信用风险建模中的使用越来越普遍。 传统方法，如统计方法和信用评分，已经得到更先进的技术的补充，这些技术可以更好地处理非线性关系并识别数据中的潜在特征。 消费贷款、人口统计、金融、就业和行为数据都可以纳入模型，以提高其预测能力。 在没有标准信用评分的商业贷款中，贷方可以使用企业盈利能力指标来评估信用度。 机器学习方法也可用于降维以构建更准确的模型。

破坏性影响

随着人工智能信用风险建模的实施，消费者和企业贷款可以采用更准确和动态的贷款模型。 这些模型使贷方可以更好地评估借款人，并使借贷市场更加健康。 这种策略对商业贷方有利，因为较小的企业没有像标准信用评分对消费者起作用的方式那样判断其信誉的基准。

人工智能在信用风险建模中的一个潜在应用是使用自然语言处理 (NLP) 来分析非结构化数据，例如公司报告和新闻文章，以提取相关信息并更深入地了解借款人的财务状况。 另一个潜在用途是实施可解释的人工智能 (XAI)，它可以深入了解模型的决策过程并提高透明度和问责制。 然而，在信用风险建模中使用 AI 也会引发伦理问题，例如用于训练模型的数据存在潜在偏差，以及对负责任和可解释的决策制定的需求。

Spin Analytics 是探索在信用风险中使用 AI 的公司的一个例子。 这家初创公司使用人工智能为金融机构自动编写信用风险建模监管报告。 该公司的平台 RiskRobot 帮助银行在处理数据之前聚合、合并和清理数据，以确保符合美国和欧洲等不同地区的法规。 它还为监管机构编写详细报告以确保准确性。 编写这些报告通常需要 6-9 个月，但 Spin Analytics 声称可以将时间缩短到不到两周。 

人工智能信用风险建模的应用

人工智能信用风险建模的一些应用可能包括：

• 银行在信用风险建模中使用 AI 可以显着减少生成详细报告所需的时间和精力，从而使金融机构能够以更低的成本更快地推出新产品。
• 人工智能驱动的系统被用来比人类更快、更准确地分析大量数据，从而可能导致更准确的风险评估。
• 发展中国家有更多“无银行账户”或“银行账户不足”的人和企业获得金融服务，因为这些新颖的信用风险建模工具可用于识别和应用基本信用评分到这个服务不足的市场。
• 人类分析师正在接受培训，使用基于 AI 的工具来降低出错风险。
• 人工智能系统被用来检测欺诈活动的模式，帮助金融机构降低欺诈性贷款或信贷申请的风险。
• 机器学习算法根据历史数据进行训练以预测未来风险，从而使金融机构能够主动管理潜在的风险敞口。

要评论的问题

• 您认为企业应该使用什么指标来衡量其信誉？
• 您如何看待人工智能在未来改变人类信用风险分析师的角色？