Tekoälyn luottoriskimallinnus: luottoriskitoimintojen tehostaminen

• Kirjoittaja:
• tekijän nimi

  Quantumrun Foresight
• Helmikuu 27, 2023

Luottoriskin mallintamisen ongelma on vaivannut pankkeja vuosikymmeniä. Koneoppimis- ja tekoälyjärjestelmät (ML/AI) tarjoavat uusia menetelmiä datan analysointiin ja tarjoavat dynaamisempia ja tarkempia malleja.

Tekoälyn luottoriskin mallinnuksen konteksti

Luottoriskillä tarkoitetaan riskiä siitä, että lainanottaja laiminlyö lainan maksunsa, mikä johtaa lainanantajan kassavirran menetykseen. Tämän riskin arvioimiseksi ja hallitsemiseksi lainanantajien on arvioitava sellaisia ​​tekijöitä kuin maksukyvyttömyyden todennäköisyys (PD), maksukyvyttömyysriski (EAD) ja tappiollinen maksukyvyttömyys (LGD). Vuonna 2004 julkaistu ja vuonna 2008 käyttöön otettu Basel II -ohjeisto antaa säännöksiä pankkialan luottoriskin hallinnasta. Basel II:n ensimmäisen pilarin mukaisesti luottoriski voidaan laskea käyttämällä standardisoitua, sisäiseen luokitukseen perustuvaa tai kehittynyttä sisäistä luokitukseen perustuvaa lähestymistapaa.

Dataanalytiikan ja AI/ML:n käyttö on yleistynyt luottoriskin mallintamisessa. Perinteisiä lähestymistapoja, kuten tilastollisia menetelmiä ja luottopisteitä, on täydennetty edistyneemmillä tekniikoilla, joilla voidaan paremmin käsitellä epälineaarisia suhteita ja tunnistaa tiedosta piileviä piirteitä. Kulutusluottoja, demografisia, taloudellisia, työllisyyttä ja käyttäytymistä koskevia tietoja voidaan kaikki sisällyttää malleihin niiden ennustamiskyvyn parantamiseksi. Yrityslainauksessa, jossa ei ole vakioluottopisteitä, lainanantajat voivat käyttää liiketoiminnan kannattavuusmittareita luottokelpoisuuden arvioimiseen. Koneoppimismenetelmiä voidaan käyttää myös mittasuhteiden vähentämiseen tarkempien mallien rakentamiseksi.

Häiritsevä vaikutus

Tekoälyn luottoriskimallinnuksen käyttöönoton myötä kuluttaja- ja yritysluotot voivat käyttää tarkempia ja dynaamisempia lainamalleja. Nämä mallit antavat lainanantajalle paremman arvion lainaajistaan ​​ja mahdollistavat terveemmät lainamarkkinat. Tämä strategia on hyödyllinen yrityslainanantajille, koska pienemmillä yrityksillä ei ole vertailukohtaa arvioida luottokelpoisuuttaan samalla tavalla kuin tavalliset luottopisteet toimivat kuluttajille.

Yksi mahdollinen tekoälyn sovellus luottoriskin mallintamiseen on luonnollisen kielen käsittelyn (NLP) käyttö strukturoimattomien tietojen, kuten yritysraporttien ja uutisartikkelien, analysointiin olennaisen tiedon poimia ja syvempää ymmärrystä lainanottajan taloudellisesta tilanteesta. Toinen mahdollinen käyttökohde on selitettävän tekoälyn (XAI) käyttöönotto, joka voi antaa käsityksen mallin päätöksentekoprosessista ja parantaa läpinäkyvyyttä ja vastuullisuutta. Tekoälyn käyttö luottoriskin mallintamisessa herättää kuitenkin myös eettisiä huolenaiheita, kuten mahdollista harhaa mallien kouluttamiseen käytetyissä tiedoissa ja vastuullisen ja selitettävän päätöksenteon tarpeen.

Esimerkki yrityksestä, joka tutkii tekoälyn käyttöä luottoriskissä, on Spin Analytics. Startup kirjoittaa tekoälyn avulla automaattisesti luottoriskimallinnuksen sääntelyraportteja rahoituslaitoksille. Yhtiön alusta RiskRobot auttaa pankkeja aggregoimaan, yhdistämään ja puhdistamaan tietoja ennen niiden käsittelyä varmistaakseen säännösten noudattamisen eri alueilla, kuten Yhdysvalloissa ja Euroopassa. Se myös kirjoittaa yksityiskohtaisia ​​raportteja sääntelyviranomaisille tarkkuuden varmistamiseksi. Näiden raporttien kirjoittaminen kestää yleensä 6–9 kuukautta, mutta Spin Analytics väittää, että se voi lyhentää tämän ajan alle kahteen viikkoon. 

Tekoälyn luottoriskimallinnuksen sovellukset

Jotkut tekoälyn luottoriskimallinnuksen sovellukset voivat sisältää:

• Pankit käyttävät tekoälyä luottoriskien mallintamisessa vähentääkseen huomattavasti yksityiskohtaisten raporttien tuottamiseen kuluvaa aikaa ja vaivaa, jolloin rahoituslaitokset voivat tuoda markkinoille uusia tuotteita nopeammin ja halvemmalla.
• Tekoälyllä toimivia järjestelmiä käytetään analysoimaan suuria tietomääriä nopeammin ja tarkemmin kuin ihmiset, mikä saattaa johtaa tarkempiin riskinarviointeihin.
• Kehitysmaissa yhä useammat ihmiset ja yritykset, joilla ei ole pankkia tai pankkeja, saavat rahoituspalveluita, koska näitä uusia luottoriskin mallinnustyökaluja voidaan soveltaa perusluottopisteiden tunnistamiseen ja soveltamiseen näillä alipalveltuilla markkinoilla.
• Ihmisanalyytikot koulutetaan käyttämään tekoälypohjaisia ​​työkaluja virheriskin vähentämiseksi.
• Tekoälyjärjestelmiä käytetään petollisen toiminnan mallien havaitsemiseen, mikä auttaa rahoituslaitoksia vähentämään vilpillisten lainojen tai luottohakemusten riskiä.
• Koneoppimisalgoritmeja koulutetaan historiallisten tietojen perusteella ennustamaan tulevaisuuden riskejä, jolloin rahoituslaitokset voivat hallita ennakoivasti mahdollisia riskejä.

Kommentoitavia kysymyksiä

• Mitä mittaria yritysten pitäisi mielestäsi käyttää luottokelpoisuutensa vertailuun?
• Millaisena kuvittelet tekoälyn muuttavan inhimillisten luottoriskianalyytikkojen roolia tulevaisuudessa?