AI ಕ್ರೆಡಿಟ್ ರಿಸ್ಕ್ ಮಾಡೆಲಿಂಗ್: ಕ್ರೆಡಿಟ್ ರಿಸ್ಕ್ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳನ್ನು ಸುಗಮಗೊಳಿಸುವುದು

• ಲೇಖಕ ಬಗ್ಗೆ:
• ಲೇಖಕ ಹೆಸರು

  ಕ್ವಾಂಟಮ್ರನ್ ದೂರದೃಷ್ಟಿ
• ಫೆಬ್ರವರಿ 27, 2023

ಮಾಡೆಲಿಂಗ್ ಕ್ರೆಡಿಟ್ ರಿಸ್ಕ್ ಸಮಸ್ಯೆಯು ದಶಕಗಳಿಂದ ಬ್ಯಾಂಕುಗಳನ್ನು ಕಾಡುತ್ತಿದೆ. ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ಮತ್ತು ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ (ML/AI) ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು ಒಳಗೊಂಡಿರುವ ಡೇಟಾವನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಲು ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚು ಕ್ರಿಯಾತ್ಮಕ, ಹೆಚ್ಚು ನಿಖರವಾದ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸಲು ಹೊಸ ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ನೀಡುತ್ತವೆ.

AI ಕ್ರೆಡಿಟ್ ರಿಸ್ಕ್ ಮಾಡೆಲಿಂಗ್ ಸಂದರ್ಭ

ಕ್ರೆಡಿಟ್ ಅಪಾಯವು ಎರವಲುಗಾರನು ತನ್ನ ಸಾಲದ ಪಾವತಿಗಳಲ್ಲಿ ಡೀಫಾಲ್ಟ್ ಆಗುವ ಅಪಾಯವನ್ನು ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ, ಇದರಿಂದಾಗಿ ಸಾಲದಾತನಿಗೆ ನಗದು ಹರಿವಿನ ನಷ್ಟವಾಗುತ್ತದೆ. ಈ ಅಪಾಯವನ್ನು ನಿರ್ಣಯಿಸಲು ಮತ್ತು ನಿರ್ವಹಿಸಲು, ಸಾಲದಾತರು ಡೀಫಾಲ್ಟ್‌ನ ಸಂಭವನೀಯತೆ (PD), ಡೀಫಾಲ್ಟ್‌ನಲ್ಲಿನ ಮಾನ್ಯತೆ (EAD), ಮತ್ತು ನಷ್ಟ-ನೀಡಿರುವ ಡೀಫಾಲ್ಟ್ (LGD) ನಂತಹ ಅಂಶಗಳನ್ನು ಅಂದಾಜು ಮಾಡಬೇಕು. 2004 ರಲ್ಲಿ ಪ್ರಕಟವಾದ ಮತ್ತು 2008 ರಲ್ಲಿ ಅಳವಡಿಸಲಾದ ಬಾಸೆಲ್ II ಮಾರ್ಗಸೂಚಿಗಳು ಬ್ಯಾಂಕಿಂಗ್ ಉದ್ಯಮದಲ್ಲಿ ಕ್ರೆಡಿಟ್ ಅಪಾಯವನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಲು ನಿಯಮಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತವೆ. ಬಾಸೆಲ್ II ರ ಮೊದಲ ಸ್ತಂಭದ ಅಡಿಯಲ್ಲಿ, ಪ್ರಮಾಣೀಕೃತ, ಆಂತರಿಕ ಅಡಿಪಾಯದ ರೇಟಿಂಗ್-ಆಧಾರಿತ ಅಥವಾ ಮುಂದುವರಿದ ಆಂತರಿಕ ರೇಟಿಂಗ್-ಆಧಾರಿತ ವಿಧಾನವನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಕ್ರೆಡಿಟ್ ಅಪಾಯವನ್ನು ಲೆಕ್ಕಹಾಕಬಹುದು.

ಡೇಟಾ ಅನಾಲಿಟಿಕ್ಸ್ ಮತ್ತು AI/ML ಬಳಕೆ ಕ್ರೆಡಿಟ್ ರಿಸ್ಕ್ ಮಾಡೆಲಿಂಗ್‌ನಲ್ಲಿ ಹೆಚ್ಚು ಪ್ರಚಲಿತವಾಗಿದೆ. ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ವಿಧಾನಗಳು ಮತ್ತು ಕ್ರೆಡಿಟ್ ಸ್ಕೋರ್‌ಗಳಂತಹ ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ ವಿಧಾನಗಳು ರೇಖಾತ್ಮಕವಲ್ಲದ ಸಂಬಂಧಗಳನ್ನು ಉತ್ತಮವಾಗಿ ನಿರ್ವಹಿಸುವ ಮತ್ತು ಡೇಟಾದಲ್ಲಿನ ಸುಪ್ತ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸುವ ಹೆಚ್ಚು ಸುಧಾರಿತ ತಂತ್ರಗಳಿಂದ ಪೂರಕವಾಗಿದೆ. ಗ್ರಾಹಕ ಸಾಲ ನೀಡುವಿಕೆ, ಜನಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರ, ಹಣಕಾಸು, ಉದ್ಯೋಗ ಮತ್ತು ನಡವಳಿಕೆಯ ಡೇಟಾವನ್ನು ಅವರ ಭವಿಷ್ಯ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಸುಧಾರಿಸಲು ಎಲ್ಲಾ ಮಾದರಿಗಳಲ್ಲಿ ಸೇರಿಸಿಕೊಳ್ಳಬಹುದು. ವ್ಯಾಪಾರ ಸಾಲದಲ್ಲಿ, ಪ್ರಮಾಣಿತ ಕ್ರೆಡಿಟ್ ಸ್ಕೋರ್ ಇಲ್ಲದಿದ್ದಲ್ಲಿ, ಸಾಲದಾತರು ಕ್ರೆಡಿಟ್ ಅರ್ಹತೆಯನ್ನು ನಿರ್ಣಯಿಸಲು ವ್ಯಾಪಾರ ಲಾಭದಾಯಕತೆಯ ಮೆಟ್ರಿಕ್‌ಗಳನ್ನು ಬಳಸಬಹುದು. ಹೆಚ್ಚು ನಿಖರವಾದ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಲು ಆಯಾಮದ ಕಡಿತಕ್ಕಾಗಿ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಸಹ ಬಳಸಬಹುದು.

ಅಡ್ಡಿಪಡಿಸುವ ಪರಿಣಾಮ

AI ಕ್ರೆಡಿಟ್ ರಿಸ್ಕ್ ಮಾಡೆಲಿಂಗ್‌ನ ಅನುಷ್ಠಾನದೊಂದಿಗೆ, ಗ್ರಾಹಕ ಮತ್ತು ವ್ಯಾಪಾರ ಸಾಲವು ಹೆಚ್ಚು ನಿಖರವಾದ ಮತ್ತು ಕ್ರಿಯಾತ್ಮಕ ಸಾಲದ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಳ್ಳಬಹುದು. ಈ ಮಾದರಿಗಳು ಸಾಲದಾತರಿಗೆ ತಮ್ಮ ಸಾಲಗಾರರ ಬಗ್ಗೆ ಉತ್ತಮ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನವನ್ನು ನೀಡುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ಆರೋಗ್ಯಕರ ಸಾಲ ಮಾರುಕಟ್ಟೆಗೆ ಅವಕಾಶ ನೀಡುತ್ತವೆ. ಈ ತಂತ್ರವು ವ್ಯಾಪಾರ ಸಾಲದಾತರಿಗೆ ಪ್ರಯೋಜನಕಾರಿಯಾಗಿದೆ, ಏಕೆಂದರೆ ಸಣ್ಣ ಉದ್ಯಮಗಳು ತಮ್ಮ ಕ್ರೆಡಿಟ್ ಅರ್ಹತೆಯನ್ನು ನಿರ್ಣಯಿಸಲು ಯಾವುದೇ ಮಾನದಂಡವನ್ನು ಹೊಂದಿಲ್ಲ, ಅದೇ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ಗ್ರಾಹಕರಿಗೆ ಪ್ರಮಾಣಿತ ಕ್ರೆಡಿಟ್ ಸ್ಕೋರ್‌ಗಳು ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತವೆ.

ಕ್ರೆಡಿಟ್ ರಿಸ್ಕ್ ಮಾಡೆಲಿಂಗ್‌ನಲ್ಲಿ AI ಯ ಒಂದು ಸಂಭಾವ್ಯ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ಕಂಪನಿಯ ವರದಿಗಳು ಮತ್ತು ಸುದ್ದಿ ಲೇಖನಗಳಂತಹ ರಚನೆಯಿಲ್ಲದ ಡೇಟಾವನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಲು ನೈಸರ್ಗಿಕ ಭಾಷಾ ಸಂಸ್ಕರಣೆ (NLP) ಅನ್ನು ಬಳಸುವುದು, ಸಂಬಂಧಿತ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಹೊರತೆಗೆಯಲು ಮತ್ತು ಸಾಲಗಾರನ ಆರ್ಥಿಕ ಪರಿಸ್ಥಿತಿಯ ಆಳವಾದ ತಿಳುವಳಿಕೆಯನ್ನು ಪಡೆಯಲು. ಇನ್ನೊಂದು ಸಂಭಾವ್ಯ ಬಳಕೆಯು ವಿವರಿಸಬಹುದಾದ AI (XAI) ಅನುಷ್ಠಾನವಾಗಿದೆ, ಇದು ಮಾದರಿಯ ನಿರ್ಧಾರ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯ ಒಳನೋಟವನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಪಾರದರ್ಶಕತೆ ಮತ್ತು ಹೊಣೆಗಾರಿಕೆಯನ್ನು ಸುಧಾರಿಸುತ್ತದೆ. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಕ್ರೆಡಿಟ್ ರಿಸ್ಕ್ ಮಾಡೆಲಿಂಗ್‌ನಲ್ಲಿ AI ಅನ್ನು ಬಳಸುವುದರಿಂದ ಮಾದರಿಗಳಿಗೆ ತರಬೇತಿ ನೀಡಲು ಬಳಸುವ ಡೇಟಾದಲ್ಲಿನ ಸಂಭಾವ್ಯ ಪಕ್ಷಪಾತ ಮತ್ತು ಜವಾಬ್ದಾರಿಯುತ ಮತ್ತು ವಿವರಿಸಬಹುದಾದ ನಿರ್ಧಾರ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವ ಅಗತ್ಯತೆಯಂತಹ ನೈತಿಕ ಕಾಳಜಿಗಳನ್ನು ಸಹ ಹೆಚ್ಚಿಸುತ್ತದೆ.

ಕ್ರೆಡಿಟ್ ಅಪಾಯದಲ್ಲಿ AI ಬಳಕೆಯನ್ನು ಅನ್ವೇಷಿಸುವ ಕಂಪನಿಯ ಉದಾಹರಣೆ ಸ್ಪಿನ್ ಅನಾಲಿಟಿಕ್ಸ್. ಹಣಕಾಸು ಸಂಸ್ಥೆಗಳಿಗೆ ಕ್ರೆಡಿಟ್ ರಿಸ್ಕ್ ಮಾಡೆಲಿಂಗ್ ನಿಯಂತ್ರಣ ವರದಿಗಳನ್ನು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತವಾಗಿ ಬರೆಯಲು ಸ್ಟಾರ್ಟಪ್ AI ಅನ್ನು ಬಳಸುತ್ತದೆ. ಕಂಪನಿಯ ಪ್ಲಾಟ್‌ಫಾರ್ಮ್, ರಿಸ್ಕ್‌ರೋಬೋಟ್, ಯುಎಸ್ ಮತ್ತು ಯುರೋಪಿನಂತಹ ವಿವಿಧ ಪ್ರದೇಶಗಳಲ್ಲಿನ ನಿಯಮಗಳ ಅನುಸರಣೆಯನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಲು ಡೇಟಾವನ್ನು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸುವ ಮೊದಲು ಒಟ್ಟುಗೂಡಿಸಲು, ವಿಲೀನಗೊಳಿಸಲು ಮತ್ತು ಸ್ವಚ್ಛಗೊಳಿಸಲು ಬ್ಯಾಂಕ್‌ಗಳಿಗೆ ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಇದು ನಿಖರತೆಯನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಲು ನಿಯಂತ್ರಕರಿಗೆ ವಿವರವಾದ ವರದಿಗಳನ್ನು ಸಹ ಬರೆಯುತ್ತದೆ. ಈ ವರದಿಗಳನ್ನು ಬರೆಯುವುದು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ 6-9 ತಿಂಗಳುಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ, ಆದರೆ ಸ್ಪಿನ್ ಅನಾಲಿಟಿಕ್ಸ್ ಆ ಸಮಯವನ್ನು ಎರಡು ವಾರಗಳಿಗಿಂತ ಕಡಿಮೆಗೆ ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಬಹುದು ಎಂದು ಹೇಳುತ್ತದೆ. 

AI ಕ್ರೆಡಿಟ್ ರಿಸ್ಕ್ ಮಾಡೆಲಿಂಗ್‌ನ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳು

AI ಕ್ರೆಡಿಟ್ ರಿಸ್ಕ್ ಮಾಡೆಲಿಂಗ್‌ನ ಕೆಲವು ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳು ಒಳಗೊಂಡಿರಬಹುದು:

• ವಿವರವಾದ ವರದಿಗಳನ್ನು ತಯಾರಿಸಲು ಅಗತ್ಯವಾದ ಸಮಯ ಮತ್ತು ಶ್ರಮವನ್ನು ಗಣನೀಯವಾಗಿ ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಲು ಕ್ರೆಡಿಟ್ ರಿಸ್ಕ್ ಮಾಡೆಲಿಂಗ್‌ನಲ್ಲಿ AI ಅನ್ನು ಬಳಸುವ ಬ್ಯಾಂಕುಗಳು, ಹಣಕಾಸು ಸಂಸ್ಥೆಗಳು ಹೊಸ ಉತ್ಪನ್ನಗಳನ್ನು ಹೆಚ್ಚು ತ್ವರಿತವಾಗಿ ಮತ್ತು ಕಡಿಮೆ ವೆಚ್ಚದಲ್ಲಿ ಪ್ರಾರಂಭಿಸಲು ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ.
• AI-ಚಾಲಿತ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು ಮಾನವರಿಗಿಂತ ಹೆಚ್ಚು ವೇಗವಾಗಿ ಮತ್ತು ನಿಖರವಾಗಿ ಹೆಚ್ಚಿನ ಪ್ರಮಾಣದ ಡೇಟಾವನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಲು ಬಳಸಿಕೊಳ್ಳುತ್ತವೆ, ಇದು ಹೆಚ್ಚು ನಿಖರವಾದ ಅಪಾಯದ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನಗಳಿಗೆ ಕಾರಣವಾಗುತ್ತದೆ.
• ಅಭಿವೃದ್ಧಿಶೀಲ ರಾಷ್ಟ್ರಗಳಲ್ಲಿ ಹೆಚ್ಚು 'ಬ್ಯಾಂಕ್ ಮಾಡದ' ಅಥವಾ 'ಅಂಡರ್‌ಬ್ಯಾಂಕ್‌ಗೆ ಒಳಪಡದ' ಜನರು ಮತ್ತು ವ್ಯವಹಾರಗಳು ಹಣಕಾಸಿನ ಸೇವೆಗಳಿಗೆ ಪ್ರವೇಶವನ್ನು ಪಡೆಯುತ್ತವೆ ಏಕೆಂದರೆ ಈ ಹೊಸ ಕ್ರೆಡಿಟ್ ರಿಸ್ಕ್ ಮಾಡೆಲಿಂಗ್ ಸಾಧನಗಳನ್ನು ಈ ಕಡಿಮೆ ಮಾರುಕಟ್ಟೆಗೆ ಮೂಲಭೂತ ಕ್ರೆಡಿಟ್ ಸ್ಕೋರ್‌ಗಳನ್ನು ವಿವೇಚಿಸಲು ಮತ್ತು ಅನ್ವಯಿಸಲು ಅನ್ವಯಿಸಬಹುದು.
• ದೋಷಗಳ ಅಪಾಯವನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಲು AI- ಆಧಾರಿತ ಸಾಧನಗಳನ್ನು ಬಳಸಲು ಮಾನವ ವಿಶ್ಲೇಷಕರಿಗೆ ತರಬೇತಿ ನೀಡಲಾಗುತ್ತಿದೆ.
• ಮೋಸದ ಚಟುವಟಿಕೆಯ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚಲು ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳನ್ನು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ, ಹಣಕಾಸು ಸಂಸ್ಥೆಗಳಿಗೆ ಮೋಸದ ಸಾಲಗಳು ಅಥವಾ ಕ್ರೆಡಿಟ್ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳ ಅಪಾಯವನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ.
• ಭವಿಷ್ಯದ ಅಪಾಯದ ಬಗ್ಗೆ ಮುನ್ನೋಟಗಳನ್ನು ಮಾಡಲು ಐತಿಹಾಸಿಕ ದತ್ತಾಂಶದ ಮೇಲೆ ತರಬೇತಿ ಪಡೆದ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳು, ಸಂಭಾವ್ಯ ಅಪಾಯದ ಮಾನ್ಯತೆಗಳನ್ನು ಪೂರ್ವಭಾವಿಯಾಗಿ ನಿರ್ವಹಿಸಲು ಹಣಕಾಸು ಸಂಸ್ಥೆಗಳಿಗೆ ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ.

ಕಾಮೆಂಟ್ ಮಾಡಲು ಪ್ರಶ್ನೆಗಳು

• ವ್ಯಾಪಾರಗಳು ತಮ್ಮ ಕ್ರೆಡಿಟ್ ಅರ್ಹತೆಯನ್ನು ಮಾನದಂಡವಾಗಿಸಲು ಯಾವ ಮೆಟ್ರಿಕ್ ಅನ್ನು ಬಳಸಬೇಕು ಎಂದು ನೀವು ನಂಬುತ್ತೀರಿ?
• ಭವಿಷ್ಯದಲ್ಲಿ ಮಾನವ ಕ್ರೆಡಿಟ್ ರಿಸ್ಕ್ ವಿಶ್ಲೇಷಕರ ಪಾತ್ರವನ್ನು AI ಬದಲಾಯಿಸುವುದನ್ನು ನೀವು ಹೇಗೆ ಊಹಿಸುತ್ತೀರಿ?