מודל סיכוני אשראי בינה מלאכותית: ייעול פעולות סיכוני אשראי

• מְחַבֵּר:
• שם היוצר

  Quantumrun Foresight
• פברואר 27, 2023

בעיית מידול סיכון האשראי פוקדת את הבנקים כבר עשרות שנים. מערכות למידת מכונה ובינה מלאכותית (ML/AI) מציעות שיטות חדשות לניתוח הנתונים המעורבים ולספק מודלים דינמיים ומדויקים יותר.

הקשר של מודל סיכוני אשראי בינה מלאכותית

סיכון אשראי מתייחס לסיכון שלווה לא יעמוד בתשלומי ההלוואה שלו, וכתוצאה מכך אובדן תזרימי מזומנים עבור המלווה. כדי להעריך ולנהל את הסיכון הזה, על המלווים להעריך גורמים כמו ההסתברות לכשל (PD), החשיפה במחדל (EAD) וכשל ההפסד (LGD). הנחיות באזל II, שפורסמו בשנת 2004 ויושמו בשנת 2008, מספקות תקנות לניהול סיכוני אשראי בענף הבנקאות. במסגרת הנדבך הראשון של באזל II, ניתן לחשב את סיכון האשראי באמצעות גישה סטנדרטית, מבוססת דירוג קרן פנימית או גישה מבוססת דירוג פנימי מתקדם.

השימוש בניתוח נתונים ו-AI/ML הפך נפוץ יותר ויותר במודלים של סיכוני אשראי. גישות מסורתיות, כגון שיטות סטטיסטיות וציוני אשראי, נוספו על ידי טכניקות מתקדמות יותר שיכולות להתמודד טוב יותר עם קשרים לא ליניאריים ולזהות מאפיינים סמויים בנתונים. ניתן לשלב נתונים על הלוואות צרכנים, דמוגרפיה, פיננסיים, תעסוקתיים והתנהגותיים במודלים כדי לשפר את יכולת הניבוי שלהם. בהלוואות לעסקים, שבהם אין ציון אשראי סטנדרטי, המלווים עשויים להשתמש במדדי רווחיות עסקיים כדי להעריך את רמת האשראי. ניתן להשתמש בשיטות למידת מכונה גם להפחתת ממדיות כדי לבנות מודלים מדויקים יותר.

השפעה משבשת

עם יישום מודלים של סיכון אשראי בינה מלאכותית, הלוואות לצרכנים ולעסקים יכולים להשתמש במודלים מדויקים ודינמיים יותר של הלוואות. מודלים אלו נותנים למלווים הערכה טובה יותר של הלווים שלהם ומאפשרים שוק הלוואות בריא יותר. אסטרטגיה זו מועילה למלווים עסקיים, שכן לארגונים קטנים יותר אין מדד לשפוט את כושר האשראי שלהם באותה דרך שבה פועלים ציוני אשראי סטנדרטיים עבור צרכנים.

יישום פוטנציאלי אחד של AI במודלים של סיכוני אשראי הוא שימוש בעיבוד שפה טבעית (NLP) כדי לנתח נתונים לא מובנים, כגון דוחות חברות ומאמרי חדשות, כדי לחלץ מידע רלוונטי ולקבל הבנה מעמיקה יותר של המצב הפיננסי של הלווה. שימוש פוטנציאלי נוסף הוא הטמעה של AI שניתן להסביר (XAI), שיכול לספק תובנה לגבי תהליך קבלת ההחלטות של מודל ולשפר את השקיפות והאחריות. עם זאת, שימוש בבינה מלאכותית במודלים של סיכוני אשראי מעלה גם חששות אתיים, כגון הטיה אפשרית בנתונים המשמשים להכשרת מודלים והצורך בקבלת החלטות אחראית וניתנת להסבר.

דוגמה לחברה הבודקת את השימוש ב-AI בסיכון אשראי היא Spin Analytics. הסטארט-אפ משתמש בבינה מלאכותית כדי לכתוב באופן אוטומטי דוחות ויסות מודלים של סיכוני אשראי עבור מוסדות פיננסיים. הפלטפורמה של החברה, RiskRobot, מסייעת לבנקים לצבור, למזג ולנקות נתונים לפני עיבודם כדי להבטיח עמידה ברגולציה באזורים שונים, כמו ארה"ב ואירופה. הוא גם כותב דוחות מפורטים לרגולטורים כדי להבטיח דיוק. כתיבת דוחות אלו נמשכת בדרך כלל 6-9 חודשים, אך Spin Analytics טוענת שהיא יכולה לצמצם את הזמן הזה לפחות משבועיים. 

יישומים של מודל סיכוני אשראי בינה מלאכותית

יישומים מסוימים של מודל סיכוני אשראי בינה מלאכותית עשויים לכלול:

• בנקים המשתמשים בבינה מלאכותית במודלים של סיכוני אשראי כדי להפחית משמעותית את הזמן והמאמץ הנדרשים להפקת דוחות מפורטים, מה שמאפשר למוסדות פיננסיים להשיק מוצרים חדשים מהר יותר ובעלות נמוכה יותר.
• מערכות המופעלות על ידי בינה מלאכותית משמשות לנתח כמויות גדולות של נתונים בצורה מהירה ומדויקת יותר מאשר בני אדם, מה שעלול להוביל להערכות סיכונים מדויקות יותר.
• אנשים ועסקים 'לא בנקאי' או 'חסרי בנק' בעולם המתפתחים מקבלים גישה לשירותים פיננסיים, מכיוון שניתן ליישם את הכלים החדשים הללו למודלים של סיכוני אשראי כדי להבחין וליישם ציוני אשראי בסיסיים על שוק מצומצם זה.
• אנליסטים אנושיים שהוכשרו להשתמש בכלים מבוססי AI כדי להפחית את הסיכון לשגיאות.
• מערכות בינה מלאכותית משמשות לאיתור דפוסי פעילות הונאה, המסייעות למוסדות פיננסיים להפחית את הסיכון להלוואות או בקשות אשראי מזויפות.
• אלגוריתמי למידת מכונה מאומנים על נתונים היסטוריים כדי ליצור תחזיות לגבי סיכונים עתידיים, מה שמאפשר למוסדות פיננסיים לנהל באופן יזום חשיפות לסיכון פוטנציאלי.

שאלות להגיב עליהן

• באיזה מדד לדעתך עסקים צריכים להשתמש כדי למדוד את רמת האשראי שלהם?
• איך אתה מדמיין AI משנה את תפקידם של מנתחי סיכוני אשראי אנושיים בעתיד?