人工智慧信用風險建模簡化信用風險操作

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人工智能信用風險建模：簡化信用風險操作

銀行正在尋求機器學習和人工智能來創建計算信用風險的新模型。

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量子運行遠見
2023 年 2 月 27 日

信用風險建模的問題幾十年來一直困擾著銀行。機器學習和人工智慧 (ML/AI) 系統提供了新方法來分析所涉及的數據並提供更動態、更準確的模型。

AI信用風險建模背景

信用風險是指借款人拖欠貸款，導致貸款人現金流損失的風險。為了評估和管理這種風險，貸款人必須估計違約機率 (PD)、違約風險暴露 (EAD) 和違約損失率 (LGD) 等因素。 2004 年發布並於 2008 年實施的巴塞爾 II 準則為銀行業信用風險管理提供了規定。根據巴塞爾 II 的第一支柱，信用風險可以使用標準化的、基於內部基礎評級的方法或基於高級內部評級的方法來計算。

數據分析和人工智慧/機器學習在信用風險建模中的使用變得越來越普遍。統計方法和信用評分等傳統方法得到了更先進的技術的補充，這些技術可以更好地處理非線性關係並識別數據中的潛在特徵。消費貸款、人口統計、金融、就業和行為數據都可以納入模型中，以提高其預測能力。在沒有標準信用評分的商業貸款中，貸款人可以使用企業獲利能力指標來評估信用度。機器學習方法也可以用於降維以建立更準確的模型。

破壞性影響

隨著人工智慧信用風險建模的實施，消費者和企業貸款可以採用更準確、更動態的貸款模型。這些模型使貸方能夠更好地評估借款人，並促進更健康的貸款市場。這項策略對商業貸款人有利，因為小型企業沒有標準來判斷其信用度，就像標準信用評分對消費者的作用一樣。

人工智慧在信用風險建模中的一項潛在應用是使用自然語言處理（NLP）來分析非結構化數據，例如公司報告和新聞文章，以提取相關資訊並更深入地了解借款人的財務狀況。另一個潛在用途是實施可解釋的人工智慧（XAI），它可以深入了解模型的決策過程並提高透明度和問責制。然而，在信用風險建模中使用人工智慧也會引起道德問題，例如用於訓練模型的資料可能存在偏差，以及需要負責任且可解釋的決策。

Spin Analytics 是探索在信用風險中使用人工智慧的公司的一個例子。該新創公司利用人工智慧為金融機構自動編寫信用風險建模監管報告。該公司的RiskRobot平台可協助銀行在處理數據之前聚合、合併和清理數據，以確保遵守美國和歐洲等不同地區的法規。它還為監管機構編寫詳細報告以確保準確性。撰寫這些報告通常需要 6-9 個月的時間，但 Spin Analytics 聲稱它可以將時間縮短到不到兩週。

AI信用風險建模的應用

人工智慧信用風險建模的一些應用可能包括：

銀行在信用風險建模中使用人工智慧，可以顯著減少產生詳細報告所需的時間和精力，使金融機構能夠更快、更低成本地推出新產品。
人工智慧驅動的系統被用來比人類更快、更準確地分析大量數據，這可能導致更準確的風險評估。
發展中國家更多「無銀行帳戶」或「銀行服務不足」的個人和企業能夠獲得金融服務，因為這些新穎的信用風險建模工具可用於識別基本信用評分並將其應用於這個服務不足的市場。
人類分析師接受培訓，使用基於人工智慧的工具來降低錯誤風險。
人工智慧系統用於偵測詐欺活動模式，幫助金融機構降低詐欺貸款或信貸申請的風險。
機器學習演算法根據歷史資料進行訓練，以預測未來風險，從而使金融機構能夠主動管理潛在的風險敞口。