AI信用リスクモデリングで信用リスク業務を効率化

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AI 信用リスクモデリング: 信用リスク業務の合理化

銀行は、信用リスクを計算する新しいモデルを作成するために、機械学習と AI に注目しています。

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クォンタムラン・フォーサイト
2023 年 2 月 27 日

信用リスクのモデル化の問題は、何十年にもわたって銀行を悩ませてきました。機械学習および人工知能 (ML/AI) システムは、関連するデータを分析し、より動的で正確なモデルを提供するための新しい方法を提供します。

AI 信用リスクモデリングのコンテキスト

信用リスクとは、借り手がローンの支払いを怠り、その結果貸し手のキャッシュフローが損失するリスクを指します。このリスクを評価および管理するには、貸し手はデフォルトの確率 (PD)、デフォルト時のエクスポージャ (EAD)、デフォルト損失 (LGD) などの要因を推定する必要があります。 2004 年に発行され、2008 年に施行されたバーゼル II ガイドラインは、銀行業界における信用リスクを管理するための規制を規定しています。バーゼル II の第 XNUMX の柱では、信用リスクは、標準化された内部基礎格付けベースのアプローチ、または高度な内部格付けベースのアプローチを使用して計算できます。

信用リスクのモデリングでは、データ分析と AI/ML の使用がますます普及しています。統計的手法や信用スコアなどの従来のアプローチは、非線形関係をより適切に処理し、データ内の潜在的な特徴を特定できる、より高度な技術によって補完されています。消費者金融、人口統計、財務、雇用、行動データはすべてモデルに組み込んで、予測能力を向上させることができます。標準的な信用スコアが存在しないビジネス融資では、貸し手はビジネスの収益性の指標を使用して信用力を評価することがあります。機械学習手法を次元削減に使用して、より正確なモデルを構築することもできます。

破壊的な影響

AI 信用リスクモデリングの実装により、消費者および企業向け融資は、より正確で動的な融資モデルを採用できるようになります。これらのモデルにより、貸し手は借り手をより適切に評価できるようになり、より健全な融資市場が可能になります。小規模企業には消費者に対する標準的な信用スコアと同じように自社の信用度を判断するためのベンチマークがないため、この戦略は企業金融業者にとって有益です。

信用リスクモデリングにおける AI の潜在的な応用例の XNUMX つは、自然言語処理 (NLP) を使用して企業レポートやニュース記事などの非構造化データを分析し、関連情報を抽出して借り手の財務状況をより深く理解することです。もう XNUMX つの潜在的な用途は、モデルの意思決定プロセスへの洞察を提供し、透明性と説明責任を向上できる Explainable AI (XAI) の実装です。ただし、信用リスクのモデリングに AI を使用すると、モデルのトレーニングに使用されるデータの潜在的な偏りや責任ある説明可能な意思決定の必要性など、倫理的な懸念も生じます。

信用リスクにおける AI の使用を検討している企業の例としては、Spin Analytics があります。このスタートアップは AI を使用して、金融機関向けの信用リスクモデリング規制レポートを自動的に作成します。同社のプラットフォームである RiskRobot は、銀行がデータを処理する前に集約、結合、クレンジングして、米国やヨーロッパなどのさまざまな地域の規制を確実に遵守できるように支援します。また、正確性を確保するために規制当局向けに詳細なレポートも作成します。これらのレポートの作成には通常 6 ～ 9 か月かかりますが、Spin Analytics ではその時間を XNUMX 週間未満に短縮できると主張しています。

AI信用リスクモデリングの応用

AI 信用リスクモデリングのアプリケーションには、次のようなものがあります。

銀行は信用リスクのモデリングに AI を使用して、詳細なレポートの作成に必要な時間と労力を大幅に削減し、金融機関がより迅速かつ低コストで新商品を投入できるようにします。
AI を活用したシステムは、人間よりも迅速かつ正確に大量のデータを分析するために採用されており、より正確なリスク評価につながる可能性があります。
これらの新しい信用リスクモデリングツールを適用して基本的な信用スコアを識別し、このサービスが十分に受けられていない市場に適用できるため、発展途上国でより多くの「銀行口座を持たない」または「銀行口座を持たない」人々や企業が金融サービスにアクセスできるようになります。
人間のアナリストは、AI ベースのツールを使用してエラーのリスクを軽減するよう訓練を受けています。
人工知能システムは不正行為のパターンを検出するために使用されており、金融機関が不正なローンやクレジット申請のリスクを軽減するのに役立ちます。
過去のデータに基づいてトレーニングされた機械学習アルゴリズムにより将来のリスクを予測できるため、金融機関は潜在的なリスクエクスポージャーをプロアクティブに管理できます。