نمذجة مخاطر الائتمان بالذكاء الاصطناعي لتبسيط عمليات مخاطر الائتمان

رصيد الصورة:

ستوك

نمذجة مخاطر الائتمان بالذكاء الاصطناعي: تبسيط عمليات مخاطر الائتمان

تتطلع البنوك إلى التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي لإنشاء نماذج جديدة لحساب مخاطر الائتمان.

كاتب:
اسم المؤلف
البصيرة الكمومية
27 فبراير 2023

عانت البنوك من مشكلة نمذجة مخاطر الائتمان لعقود. تقدم أنظمة التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي (ML / AI) طرقًا جديدة لتحليل البيانات المعنية وتقديم نماذج أكثر ديناميكية وأكثر دقة.

سياق نمذجة مخاطر الائتمان للذكاء الاصطناعي

تشير مخاطر الائتمان إلى مخاطر تخلف المقترض عن سداد مدفوعات قروضه ، مما يؤدي إلى خسارة التدفقات النقدية للمقرض. لتقييم وإدارة هذه المخاطر ، يجب على المقرضين تقدير عوامل مثل احتمال التعثر (PD) ، والتعرض عند التعثر (EAD) ، والتخلف عن السداد (LGD). توفر إرشادات بازل 2004 ، التي نُشرت في عام 2008 وتم تنفيذها في عام XNUMX ، لوائح لإدارة مخاطر الائتمان في الصناعة المصرفية. بموجب الركيزة الأولى لبازل XNUMX ، يمكن حساب مخاطر الائتمان باستخدام نهج موحد أو داخلي قائم على التصنيف المؤسسي أو نهج داخلي متقدم قائم على التصنيفات.

أصبح استخدام تحليلات البيانات والذكاء الاصطناعي / تعلم الآلة منتشرًا بشكل متزايد في نمذجة مخاطر الائتمان. تم استكمال الأساليب التقليدية ، مثل الأساليب الإحصائية ودرجات الائتمان ، بتقنيات أكثر تقدمًا يمكنها التعامل بشكل أفضل مع العلاقات غير الخطية وتحديد الميزات الكامنة في البيانات. يمكن دمج بيانات إقراض المستهلك والبيانات الديموغرافية والمالية والتوظيفية والسلوكية في النماذج لتحسين قدرتها على التنبؤ. في الإقراض التجاري ، حيث لا توجد درجة ائتمانية قياسية ، قد يستخدم المقرضون مقاييس ربحية الأعمال لتقييم الجدارة الائتمانية. يمكن أيضًا استخدام طرق التعلم الآلي لتقليل الأبعاد لبناء نماذج أكثر دقة.

التأثير التخريبي

من خلال تنفيذ نماذج مخاطر الائتمان بالذكاء الاصطناعي ، يمكن للإقراض الاستهلاكي والتجاري استخدام نماذج إقراض أكثر دقة وديناميكية. توفر هذه النماذج للمقرضين تقييمًا أفضل لمقترضيهم وتسمح بسوق إقراض أكثر صحة. هذه الإستراتيجية مفيدة لمقرضي الأعمال ، حيث أن الشركات الصغيرة ليس لديها معيار للحكم على جدارة الائتمان بنفس الطريقة التي تعمل بها درجات الائتمان القياسية للمستهلكين.

أحد التطبيقات المحتملة للذكاء الاصطناعي في نمذجة مخاطر الائتمان هو استخدام معالجة اللغة الطبيعية (NLP) لتحليل البيانات غير المهيكلة ، مثل تقارير الشركة والمقالات الإخبارية ، لاستخراج المعلومات ذات الصلة واكتساب فهم أعمق للوضع المالي للمقترض. استخدام محتمل آخر هو تنفيذ الذكاء الاصطناعي القابل للتفسير (XAI) ، والذي يمكن أن يوفر نظرة ثاقبة لعملية صنع القرار للنموذج وتحسين الشفافية والمساءلة. ومع ذلك ، فإن استخدام الذكاء الاصطناعي في نمذجة مخاطر الائتمان يثير أيضًا مخاوف أخلاقية ، مثل التحيز المحتمل في البيانات المستخدمة لتدريب النماذج والحاجة إلى اتخاذ قرارات مسؤولة وقابلة للتفسير.

مثال على شركة تستكشف استخدام الذكاء الاصطناعي في مخاطر الائتمان هو Spin Analytics. تستخدم الشركة الناشئة الذكاء الاصطناعي لكتابة تقارير تنظيم نمذجة مخاطر الائتمان تلقائيًا للمؤسسات المالية. تساعد منصة الشركة ، RiskRobot ، البنوك في تجميع البيانات ودمجها وتنظيفها قبل معالجتها لضمان الامتثال للوائح في مناطق مختلفة ، مثل الولايات المتحدة وأوروبا. كما أنه يكتب تقارير مفصلة للمنظمين لضمان الدقة. عادةً ما تستغرق كتابة هذه التقارير من 6 إلى 9 أشهر ، لكن Spin Analytics تدعي أنها يمكن أن تقلل هذا الوقت إلى أقل من أسبوعين.

تطبيقات نمذجة مخاطر الائتمان بالذكاء الاصطناعي

قد تتضمن بعض تطبيقات نمذجة مخاطر الائتمان بالذكاء الاصطناعي ما يلي:

تستخدم البنوك الذكاء الاصطناعي في نمذجة مخاطر الائتمان لتقليل الوقت والجهد اللازمين لإنتاج تقارير مفصلة بشكل كبير ، مما يسمح للمؤسسات المالية بإطلاق منتجات جديدة بسرعة أكبر وبتكلفة أقل.
يتم استخدام الأنظمة التي تعمل بالذكاء الاصطناعي لتحليل كميات كبيرة من البيانات بشكل أسرع وأكثر دقة من البشر ، مما قد يؤدي إلى تقييمات أكثر دقة للمخاطر.
يحصل المزيد من الأشخاص والشركات "غير المتعاملين مع البنوك" أو "غير المتعاملين مع البنوك" في العالم النامي على إمكانية الوصول إلى الخدمات المالية حيث يمكن تطبيق أدوات نمذجة مخاطر الائتمان الجديدة هذه لتمييز وتطبيق درجات الائتمان الأساسية في هذه السوق المحرومة.
يتم تدريب المحللين البشريين على استخدام الأدوات القائمة على الذكاء الاصطناعي لتقليل مخاطر الأخطاء.
يتم استخدام أنظمة الذكاء الاصطناعي للكشف عن أنماط النشاط الاحتيالي ، مما يساعد المؤسسات المالية على تقليل مخاطر القروض أو تطبيقات الائتمان الاحتيالية.
يتم تدريب خوارزميات التعلم الآلي على البيانات التاريخية لعمل تنبؤات حول المخاطر المستقبلية ، مما يسمح للمؤسسات المالية بإدارة التعرضات المحتملة للمخاطر بشكل استباقي.