AI зээлийн эрсдэлийн загварчлал: Зээлийн эрсдэлийн үйл ажиллагааг оновчтой болгох

• Зохиогчийн тухай:
• Зохиогчийн нэр

  Quantumrun Foresight
• Хоёрдугаар сарын 27, 2023

Зээлийн эрсдэлийг загварчлах асуудал олон арван жилийн турш банкуудыг зовоож ирсэн. Машины сургалт ба хиймэл оюун ухаан (ML/AI) системүүд нь холбогдох өгөгдөлд дүн шинжилгээ хийх шинэ аргуудыг санал болгож, илүү динамик, илүү нарийвчлалтай загваруудыг санал болгодог.

AI зээлийн эрсдэлийн загварчлалын нөхцөл

Зээлийн эрсдэл гэдэг нь зээлдэгч нь зээлийн төлбөрөө төлөхгүй байх, улмаар зээлдүүлэгчийн мөнгөн гүйлгээг алдах эрсдэлийг хэлдэг. Энэ эрсдэлийг үнэлэх, удирдахын тулд зээлдүүлэгчид төлбөрийн чадваргүй болох магадлал (PD), анхдагч үед өртөх эрсдэл (EAD), алдагдлаас үүдэлтэй дефолт (LGD) зэрэг хүчин зүйлсийг тооцох ёстой. 2004 онд хэвлэгдсэн, 2008 онд хэрэгжиж эхэлсэн Базелийн II удирдамж нь банкны салбарын зээлийн эрсдэлийг удирдах зохицуулалтыг тусгасан. Базел II-ийн нэгдүгээр баганын дагуу зээлийн эрсдэлийг стандартчилагдсан, дотоод үнэлгээнд суурилсан эсвэл дотоод үнэлгээнд суурилсан дэвшилтэт аргачлалыг ашиглан тооцоолж болно.

Зээлийн эрсдэлийн загварчлалд өгөгдлийн аналитик болон AI/ML ашиглах нь улам бүр түгээмэл болж байна. Статистикийн арга, зээлийн оноо гэх мэт уламжлалт аргууд нь шугаман бус харилцааг илүү сайн зохицуулж, өгөгдлийн далд шинж чанарыг тодорхойлох илүү дэвшилтэт техникээр нэмэгджээ. Хэрэглэгчийн зээл, хүн ам зүй, санхүү, ажил эрхлэлт, зан үйлийн мэдээллийг бүгдийг нь загварт нэгтгэж, урьдчилан таамаглах чадварыг сайжруулж болно. Бизнесийн зээлийн хувьд стандарт зээлийн оноо байхгүй тохиолдолд зээлдүүлэгчид зээлийн чадварыг үнэлэхийн тулд бизнесийн ашигт ажиллагааны хэмжүүрийг ашиглаж болно. Илүү нарийвчлалтай загвар бүтээхийн тулд хэмжээсийг багасгахад машин сургалтын аргуудыг ашиглаж болно.

Сөрөг нөлөө

Зээлийн эрсдэлийн AI загварчлалыг хэрэгжүүлснээр хэрэглэгчийн болон бизнесийн зээл нь илүү үнэн зөв, динамик зээлийн загварыг ашиглах боломжтой болно. Эдгээр загварууд нь зээлдүүлэгчид зээлдэгчийнхээ талаар илүү сайн үнэлгээ өгч, зээлийн зах зээлийг эрүүлжүүлэх боломжийг олгодог. Энэ стратеги нь бизнесийн зээлдүүлэгчдийн хувьд ашигтай байдаг, учир нь жижиг аж ахуйн нэгжүүд зээлийн төлбөрийн чадвараа хэрэглэгчдэд зориулсан стандарт зээлийн оноотой адил үнэлэх шалгуур үзүүлэлтгүй байдаг.

Зээлийн эрсдэлийн загварчлалд хиймэл оюун ухааныг ашиглах боломжийн нэг нь компанийн тайлан, мэдээний нийтлэл зэрэг бүтэцгүй өгөгдөлд дүн шинжилгээ хийх, холбогдох мэдээллийг гаргаж авах, зээлдэгчийн санхүүгийн байдлын талаар илүү гүнзгий ойлголттой болохын тулд байгалийн хэлээр боловсруулах (NLP) ашиглах явдал юм. Өөр нэг боломжит хэрэглээ бол загварын шийдвэр гаргах үйл явцын талаар ойлголт өгөх, ил тод байдал, хариуцлагыг сайжруулах боломжтой тайлбарлах боломжтой хиймэл оюун ухааныг (XAI) хэрэгжүүлэх явдал юм. Гэсэн хэдий ч зээлийн эрсдэлийн загварчлалд хиймэл оюун ухааныг ашиглах нь загварыг сургахад ашиглагдаж буй өгөгдлийн гажуудал, хариуцлагатай, ойлгомжтой шийдвэр гаргах хэрэгцээ гэх мэт ёс зүйн асуудлуудыг бий болгодог.

Зээлийн эрсдэлд хиймэл оюун ухааныг ашиглах талаар судалж буй компанийн жишээ бол Spin Analytics юм. Стартап нь санхүүгийн байгууллагуудад зээлийн эрсдэлийн загварчлалын зохицуулалтын тайланг автоматаар бичихийн тулд хиймэл оюун ухааныг ашигладаг. Компанийн платформ болох RiskRobot нь банкуудад АНУ, Европ зэрэг өөр өөр бүс нутгийн хууль тогтоомжид нийцэж байгаа эсэхийг баталгаажуулахын тулд өгөгдлийг боловсруулахаас өмнө нэгтгэх, нэгтгэх, цэвэрлэхэд тусалдаг. Энэ нь үнэн зөвийг баталгаажуулахын тулд зохицуулагчдад зориулж нарийвчилсан тайлан бичдэг. Эдгээр тайланг бичихэд ихэвчлэн 6-9 сар шаардагддаг боловч Spin Analytics энэ хугацааг хоёр долоо хоногоос бага болгон бууруулж чадна гэж мэдэгджээ. 

AI зээлийн эрсдэлийн загварчлалын хэрэглээ

AI зээлийн эрсдэлийн загварчлалын зарим хэрэглээнд дараахь зүйлс орно.

• Банкууд зээлийн эрсдэлийн загварчлалд хиймэл оюун ухааныг ашиглан нарийвчилсан тайлан гаргахад шаардагдах цаг хугацаа, хүчин чармайлтыг эрс багасгаж, санхүүгийн байгууллагуудад шинэ бүтээгдэхүүнээ илүү хурдан, хямд зардлаар гаргах боломжийг олгодог.
• Хиймэл оюун ухаанаар ажилладаг системүүд нь хүнээс илүү их хэмжээний өгөгдөлд илүү хурдан, үнэн зөв дүн шинжилгээ хийхэд ашиглагдаж байгаа нь эрсдэлийн үнэлгээг илүү нарийвчлалтай гаргахад хүргэж болзошгүй юм.
• Хөгжиж буй дэлхийн "банкгүй" эсвэл "банк дутуу" хүмүүс, бизнесүүд санхүүгийн үйлчилгээнд хамрагдах боломжтой болж байгаа тул зээлийн эрсдэлийн загварчлалын эдгээр шинэ хэрэгслүүдийг энэхүү дутуу үйлчилгээтэй зах зээлд зээлийн үндсэн оноог ялгаж, хэрэгжүүлэхэд ашиглаж болно.
• Хүний шинжээчдийг алдааны эрсдлийг бууруулахын тулд хиймэл оюун ухаанд суурилсан хэрэгслийг ашиглахад сургаж байна.
• Хиймэл оюун ухааны системийг залилан мэхлэх үйл ажиллагааны хэв маягийг илрүүлэхэд ашиглаж байгаа нь санхүүгийн байгууллагуудад залилан мэхлэх зээл эсвэл зээлийн өргөдлийн эрсдлийг бууруулахад тусалдаг.
• Ирээдүйн эрсдэлийн талаар урьдчилан таамаглахын тулд түүхийн өгөгдөл дээр машин сургалтын алгоритмуудыг сургаж, санхүүгийн байгууллагуудад учирч болзошгүй эрсдэлийг идэвхтэй удирдах боломжийг олгодог.

Сэтгэгдэл бичих асуултууд

• Бизнесүүд зээлжих чадвараа тодорхойлохын тулд ямар хэмжүүр ашиглах ёстой гэж та бодож байна вэ?
• Ирээдүйд хүний ​​зээлийн эрсдэлийн шинжээчдийн үүргийг хиймэл оюун ухаан өөрчилнө гэж та хэрхэн төсөөлж байна вэ?