KI-kredietrisikomodellering: stroomlyn kredietrisikobedrywighede

• Author:
• Author naam

  Quantumrun Foresight
• 27 Februarie 2023

Die probleem van modellering van kredietrisiko het banke al dekades lank geteister. Masjienleer en kunsmatige intelligensie (ML/AI) stelsels bied nuwe metodes om die betrokke data te ontleed en meer dinamiese, meer akkurate modelle te verskaf.

KI kredietrisiko modellering konteks

Kredietrisiko verwys na die risiko dat 'n lener hul leningbetalings sal wanbetaling, wat 'n verlies aan kontantvloei vir die lener tot gevolg sal hê. Om hierdie risiko te evalueer en te bestuur, moet uitleners faktore soos die waarskynlikheid van wanbetaling (PD), die blootstelling by wanbetaling (EAD) en die verliesgegewe wanbetaling (LGD) skat. Die Basel II-riglyne, gepubliseer in 2004 en geïmplementeer in 2008, verskaf regulasies vir die bestuur van kredietrisiko in die bankbedryf. Onder die Eerste Pilaar van Basel II kan kredietrisiko bereken word deur gebruik te maak van 'n gestandaardiseerde, 'n interne fondasie-graderingsgebaseerde of 'n gevorderde interne graderingsgebaseerde benadering.

Die gebruik van data-analise en KI/ML het al hoe meer algemeen geword in kredietrisikomodellering. Tradisionele benaderings, soos statistiese metodes en krediettellings, is aangevul deur meer gevorderde tegnieke wat nie-lineêre verwantskappe beter kan hanteer en latente kenmerke in die data kan identifiseer. Verbruikerslenings-, demografiese, finansiële, indiensnemings- en gedragsdata kan almal in modelle geïnkorporeer word om hul voorspellingsvermoë te verbeter. In besigheidslenings, waar daar geen standaard krediettelling is nie, kan leners besigheidswinsgewendheidsmaatstawwe gebruik om kredietwaardigheid te bepaal. Masjienleermetodes kan ook gebruik word vir dimensievermindering om meer akkurate modelle te bou.

Ontwrigtende impak

Met die implementering van KI-kredietrisikomodellering kan verbruikers- en besigheidslenings meer akkurate en dinamiese uitleenmodelle gebruik. Hierdie modelle gee leners 'n beter beoordeling van hul leners en maak voorsiening vir 'n gesonder uitleenmark. Hierdie strategie is voordelig vir besigheidsuitleners, aangesien kleiner ondernemings geen maatstaf het om hul kredietwaardigheid te beoordeel op dieselfde manier as wat standaardkrediettellings vir verbruikers funksioneer nie.

Een potensiële toepassing van KI in kredietrisikomodellering is om natuurlike taalverwerking (NLP) te gebruik om ongestruktureerde data, soos maatskappyverslae en nuusartikels, te ontleed om relevante inligting te onttrek en 'n dieper begrip van 'n lener se finansiële situasie te kry. Nog 'n potensiële gebruik is die implementering van verklaarbare KI (XAI), wat insig kan gee in die besluitnemingsproses van 'n model en deursigtigheid en aanspreeklikheid kan verbeter. Die gebruik van KI in kredietrisikomodellering wek egter ook etiese kommer, soos potensiële vooroordeel in die data wat gebruik word om modelle op te lei en die behoefte aan verantwoordelike en verklaarbare besluitneming.

'n Voorbeeld van 'n maatskappy wat die gebruik van KI in kredietrisiko ondersoek, is Spin Analytics. Die aanvangsonderneming gebruik KI om outomaties kredietrisiko-modelleringsregulasieverslae vir finansiële instellings te skryf. Die maatskappy se platform, RiskRobot, help banke om data te versamel, saam te voeg en skoon te maak voordat dit verwerk word om te verseker dat aan regulasies in verskillende streke, soos die VSA en Europa, voldoen word. Dit skryf ook gedetailleerde verslae vir reguleerders om akkuraatheid te verseker. Die skryf van hierdie verslae neem gewoonlik 6-9 maande, maar Spin Analytics beweer dit kan daardie tyd tot minder as twee weke verminder. 

Toepassings van KI-kredietrisikomodellering

Sommige toepassings van KI-kredietrisikomodellering kan die volgende insluit:

• Banke wat KI in kredietrisikomodellering gebruik om die tyd en moeite wat nodig is om gedetailleerde verslae te produseer aansienlik te verminder, wat finansiële instellings in staat stel om nuwe produkte vinniger en teen 'n laer koste bekend te stel.
• KI-aangedrewe stelsels wat gebruik word om groot hoeveelhede data vinniger en akkurater as mense te ontleed, wat moontlik tot meer akkurate risikobepalings kan lei.
• Meer 'onbank' of 'onderbank' mense en besighede in die ontwikkelende wêreld kry toegang tot finansiële dienste aangesien hierdie nuwe kredietrisikomodelleringsinstrumente toegepas kan word om basiese krediettellings op hierdie onderbediende mark te onderskei en toe te pas.
• Menslike ontleders word opgelei om KI-gebaseerde gereedskap te gebruik om die risiko van foute te verminder.
• Kunsmatige intelligensiestelsels word gebruik om patrone van bedrieglike aktiwiteite op te spoor, wat finansiële instellings help om die risiko van bedrieglike lenings of kredietaansoeke te verminder.
• Masjienleeralgoritmes word op historiese data opgelei om voorspellings oor toekomstige risiko te maak, wat finansiële instellings in staat stel om potensiële risikoblootstellings proaktief te bestuur.

Vrae om op kommentaar te lewer

• Watter maatstaf glo jy moet besighede gebruik om hul kredietwaardigheid te meet?
• Hoe sien jy dat KI die rol van menslike kredietrisiko-ontleders in die toekoms sal verander?