এআই ক্রেডিট রিস্ক মডেলিং: ক্রেডিট রিস্ক অপারেশন স্ট্রিমলাইন করা

• লেখক:
• লেখকের নাম

  কোয়ান্টামরুন দূরদর্শিতা
• ফেব্রুয়ারী 27, 2023

ক্রেডিট ঝুঁকি মডেলিং সমস্যা কয়েক দশক ধরে ব্যাঙ্ক জর্জরিত. মেশিন লার্নিং এবং কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা (ML/AI) সিস্টেমগুলি জড়িত ডেটা বিশ্লেষণ করতে এবং আরও গতিশীল, আরও সঠিক মডেল সরবরাহ করার জন্য নতুন পদ্ধতি অফার করে।

এআই ক্রেডিট ঝুঁকি মডেলিং প্রসঙ্গ

ক্রেডিট ঝুঁকি সেই ঝুঁকিকে বোঝায় যে একজন ঋণগ্রহীতা তাদের ঋণ পরিশোধে ডিফল্ট করবে, যার ফলে ঋণদাতার নগদ প্রবাহের ক্ষতি হবে। এই ঝুঁকি মূল্যায়ন এবং পরিচালনা করতে, ঋণদাতাদের অবশ্যই ডিফল্টের সম্ভাব্যতা (PD), ডিফল্টে এক্সপোজার (EAD), এবং ক্ষতি-প্রদত্ত ডিফল্ট (LGD) এর মতো কারণগুলি অনুমান করতে হবে। ব্যাসেল II নির্দেশিকা, 2004 সালে প্রকাশিত এবং 2008 সালে বাস্তবায়িত, ব্যাঙ্কিং শিল্পে ঋণ ঝুঁকি ব্যবস্থাপনার জন্য প্রবিধান প্রদান করে। ব্যাসেল II-এর প্রথম স্তম্ভের অধীনে, একটি প্রমিত, একটি অভ্যন্তরীণ ভিত্তি রেটিং-ভিত্তিক, বা একটি উন্নত অভ্যন্তরীণ রেটিং-ভিত্তিক পদ্ধতির ব্যবহার করে ক্রেডিট ঝুঁকি গণনা করা যেতে পারে।

ডেটা অ্যানালিটিক্স এবং AI/ML-এর ব্যবহার ক্রেডিট রিস্ক মডেলিং-এ ক্রমবর্ধমানভাবে প্রচলিত হয়ে উঠেছে। ঐতিহ্যগত পন্থা, যেমন পরিসংখ্যান পদ্ধতি এবং ক্রেডিট স্কোর, আরও উন্নত কৌশল দ্বারা সম্পূরক হয়েছে যা অ-রৈখিক সম্পর্কগুলিকে আরও ভালভাবে পরিচালনা করতে পারে এবং ডেটাতে সুপ্ত বৈশিষ্ট্যগুলি সনাক্ত করতে পারে। ভোক্তা ঋণ, জনসংখ্যা, আর্থিক, কর্মসংস্থান, এবং আচরণগত ডেটা তাদের ভবিষ্যদ্বাণী করার ক্ষমতা উন্নত করতে মডেলগুলিতে অন্তর্ভুক্ত করা যেতে পারে। ব্যবসায়িক ঋণদানে, যেখানে কোনো মানসম্মত ক্রেডিট স্কোর নেই, ঋণদাতারা ঋণযোগ্যতা মূল্যায়নের জন্য ব্যবসায়িক লাভের মেট্রিক ব্যবহার করতে পারে। মেশিন লার্নিং পদ্ধতিগুলি আরও নির্ভুল মডেল তৈরি করার জন্য মাত্রিকতা হ্রাসের জন্যও ব্যবহার করা যেতে পারে।

বিঘ্নিত প্রভাব

এআই ক্রেডিট রিস্ক মডেলিং বাস্তবায়নের মাধ্যমে, ভোক্তা এবং ব্যবসায়িক ঋণ আরো সঠিক এবং গতিশীল ঋণের মডেল নিয়োগ করতে পারে। এই মডেলগুলি ঋণদাতাদের তাদের ঋণগ্রহীতাদের একটি ভাল মূল্যায়ন দেয় এবং একটি স্বাস্থ্যকর ঋণের বাজারের জন্য অনুমতি দেয়। এই কৌশলটি ব্যবসায়িক ঋণদাতাদের জন্য উপকারী, কারণ ভোক্তাদের জন্য স্ট্যান্ডার্ড ক্রেডিট স্কোর যেভাবে কাজ করে সেভাবে ছোট উদ্যোগগুলির তাদের ঋণযোগ্যতা বিচার করার জন্য কোন বেঞ্চমার্ক নেই।

ক্রেডিট রিস্ক মডেলিং-এ AI-এর একটি সম্ভাব্য প্রয়োগ হল প্রাকৃতিক ভাষা প্রক্রিয়াকরণ (NLP) ব্যবহার করে অসংগঠিত ডেটা বিশ্লেষণ করতে, যেমন কোম্পানির রিপোর্ট এবং সংবাদ নিবন্ধ, প্রাসঙ্গিক তথ্য বের করতে এবং ঋণগ্রহীতার আর্থিক পরিস্থিতি সম্পর্কে গভীরভাবে বোঝার জন্য। আরেকটি সম্ভাব্য ব্যবহার হল ব্যাখ্যাযোগ্য AI (XAI) এর বাস্তবায়ন, যা একটি মডেলের সিদ্ধান্ত গ্রহণের প্রক্রিয়ার অন্তর্দৃষ্টি প্রদান করতে পারে এবং স্বচ্ছতা এবং জবাবদিহিতা উন্নত করতে পারে। যাইহোক, ক্রেডিট রিস্ক মডেলিং-এ AI ব্যবহার করা নৈতিক উদ্বেগও উত্থাপন করে, যেমন মডেল প্রশিক্ষণের জন্য ব্যবহৃত ডেটাতে সম্ভাব্য পক্ষপাত এবং দায়িত্বশীল এবং ব্যাখ্যাযোগ্য সিদ্ধান্ত গ্রহণের প্রয়োজনীয়তা।

ক্রেডিট ঝুঁকিতে AI-এর ব্যবহার অন্বেষণ করে এমন একটি কোম্পানির উদাহরণ হল Spin Analytics৷ স্টার্টআপটি আর্থিক প্রতিষ্ঠানের জন্য স্বয়ংক্রিয়ভাবে ক্রেডিট রিস্ক মডেলিং রেগুলেশন রিপোর্ট লিখতে AI ব্যবহার করে। কোম্পানির প্ল্যাটফর্ম, RiskRobot, মার্কিন যুক্তরাষ্ট্র এবং ইউরোপের মতো বিভিন্ন অঞ্চলে প্রবিধানের সাথে সম্মতি নিশ্চিত করতে ব্যাঙ্কগুলিকে ডেটা প্রক্রিয়া করার আগে একত্রিত করতে, একত্রিত করতে এবং পরিষ্কার করতে সহায়তা করে৷ এটি সঠিকতা নিশ্চিত করার জন্য নিয়ন্ত্রকদের জন্য বিশদ প্রতিবেদনও লেখে। এই প্রতিবেদনগুলি লিখতে সাধারণত 6-9 মাস সময় লাগে, তবে স্পিন অ্যানালিটিক্স দাবি করে যে এটি সেই সময়টিকে দুই সপ্তাহেরও কম কমাতে পারে। 

এআই ক্রেডিট রিস্ক মডেলিংয়ের অ্যাপ্লিকেশন

এআই ক্রেডিট ঝুঁকি মডেলিংয়ের কিছু অ্যাপ্লিকেশন অন্তর্ভুক্ত থাকতে পারে:

• ব্যাঙ্কগুলি ক্রেডিট রিস্ক মডেলিং-এ AI ব্যবহার করে বিস্তারিত রিপোর্ট তৈরি করার জন্য প্রয়োজনীয় সময় এবং প্রচেষ্টাকে উল্লেখযোগ্যভাবে কমিয়ে দেয়, আর্থিক প্রতিষ্ঠানগুলিকে আরও দ্রুত এবং কম খরচে নতুন পণ্য চালু করতে দেয়।
• এআই-চালিত সিস্টেমগুলি মানুষের চেয়ে বেশি দ্রুত এবং নির্ভুলভাবে প্রচুর পরিমাণে ডেটা বিশ্লেষণ করার জন্য নিযুক্ত করা হচ্ছে, সম্ভাব্যভাবে আরও সঠিক ঝুঁকি মূল্যায়নের দিকে পরিচালিত করে।
• উন্নয়নশীল বিশ্বের আরও 'আনব্যাঙ্কড' বা 'আন্ডারব্যাঙ্কড' মানুষ এবং ব্যবসাগুলি আর্থিক পরিষেবাগুলিতে অ্যাক্সেস লাভ করছে কারণ এই অভিনব ক্রেডিট রিস্ক মডেলিং টুলগুলি এই নিম্নমানের বাজারে মৌলিক ক্রেডিট স্কোরগুলি বুঝতে এবং প্রয়োগ করা যেতে পারে।
• মানব বিশ্লেষকদের ভুলের ঝুঁকি কমাতে AI-ভিত্তিক টুল ব্যবহার করার জন্য প্রশিক্ষণ দেওয়া হচ্ছে।
• কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা সিস্টেমগুলি প্রতারণামূলক কার্যকলাপের ধরণ সনাক্ত করতে ব্যবহার করা হচ্ছে, আর্থিক প্রতিষ্ঠানগুলিকে প্রতারণামূলক ঋণ বা ক্রেডিট আবেদনের ঝুঁকি কমাতে সাহায্য করে৷
• ভবিষ্যতের ঝুঁকি সম্পর্কে ভবিষ্যদ্বাণী করার জন্য মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদমগুলিকে ঐতিহাসিক ডেটার উপর প্রশিক্ষণ দেওয়া হচ্ছে, আর্থিক প্রতিষ্ঠানগুলিকে সক্রিয়ভাবে সম্ভাব্য ঝুঁকির এক্সপোজারগুলি পরিচালনা করার অনুমতি দেয়।

মন্তব্য করার জন্য প্রশ্ন

• আপনি কি বিশ্বাস করেন যে ব্যবসাগুলিকে তাদের ঋণযোগ্যতার মানদণ্ডে ব্যবহার করা উচিত?
• ভবিষ্যতে মানব ক্রেডিট রিস্ক বিশ্লেষকদের ভূমিকা পরিবর্তন করার জন্য আপনি কীভাবে এআইকে কল্পনা করেন?