AI ခရက်ဒစ်အန္တရာယ်ပုံစံပုံစံ- ခရက်ဒစ်အန္တရာယ်လုပ်ဆောင်မှုများကို ချောမွေ့စေသည်။

• Author:
• စာရေးသူနာမည်

  Quantumrun Foresight
• ဖေဖေါ်ဝါရီလ 27, 2023

အကြွေးကို စံနမူနာပြုခြင်း၏ ပြဿနာသည် ဘဏ်များကို ဆယ်စုနှစ်များစွာ နှောင့်ယှက်ခဲ့သည်။ စက်သင်ယူမှုနှင့် ဉာဏ်ရည်တု (ML/AI) စနစ်များသည် အချက်အလက်များကို ပိုင်းခြားစိတ်ဖြာရန်နှင့် ပိုမိုသွက်လက်ပြီး ပိုမိုတိကျသော မော်ဒယ်များကို ပေးဆောင်ရန် နည်းလမ်းအသစ်များကို ပေးဆောင်ပါသည်။

AI ခရက်ဒစ်အန္တရာယ် မော်ဒယ်လ်ဆိုင်ရာ အကြောင်းအရာ

Credit Risk ဆိုသည်မှာ ငွေချေးသူတစ်ဦးသည် ၎င်းတို့၏ ချေးငွေပေးချေမှုတွင် ပျက်ကွက်သွားမည့် အန္တရာယ်ကို ရည်ညွှန်းပြီး ချေးငွေပေးသူအတွက် ငွေသားစီးဆင်းမှု ဆုံးရှုံးသွားစေသည်။ ဤအန္တရာယ်ကို အကဲဖြတ်ရန်နှင့် စီမံခန့်ခွဲရန်၊ ငွေချေးသူများသည် ပုံသေ (PD) ဖြစ်နိုင်ခြေ၊ ပုံသေတွင် ထိတွေ့မှု (EAD) နှင့် ဆုံးရှုံးမှုမှပေးသော ပုံသေ (LGD) ကဲ့သို့သော အကြောင်းရင်းများကို ခန့်မှန်းရပါမည်။ 2004 ခုနှစ်တွင်ထုတ်ဝေခဲ့သော Basel II လမ်းညွှန်ချက်များသည် 2008 ခုနှစ်တွင်အကောင်အထည်ဖော်ခဲ့ပြီး၊ ဘဏ်လုပ်ငန်းနယ်ပယ်တွင် အကြွေးအန္တရာယ်ကို စီမံခန့်ခွဲရန်အတွက် စည်းမျဉ်းများပေးပါသည်။ Basel II ၏ ပထမမဏ္ဍိုင်အောက်တွင်၊ စံသတ်မှတ်ထားသော၊ အတွင်းပိုင်းအခြေခံအုတ်မြစ်အဆင့်သတ်မှတ်မှုအခြေခံ သို့မဟုတ် အဆင့်မြင့်အတွင်းပိုင်းအဆင့်သတ်မှတ်မှုအခြေပြုချဉ်းကပ်နည်းကို အသုံးပြု၍ အကြွေးအန္တရာယ်ကို တွက်ချက်နိုင်သည်။

ဒေတာခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းနှင့် AI/ML ကိုအသုံးပြုခြင်းသည် credit risk modeling တွင် ပို၍ပျံ့နှံ့လာပါသည်။ စာရင်းအင်းနည်းလမ်းများနှင့် ခရက်ဒစ်ရမှတ်များကဲ့သို့သော ရိုးရာချဉ်းကပ်မှုများကို လိုင်းမဟုတ်သောဆက်ဆံရေးများကို ပိုမိုကောင်းမွန်စွာကိုင်တွယ်နိုင်ပြီး ဒေတာတွင် ငုပ်လျှိုးနေသောအင်္ဂါရပ်များကို ခွဲခြားသတ်မှတ်နိုင်သည့် ပိုမိုအဆင့်မြင့်သောနည်းပညာများဖြင့် ဖြည့်စွက်ထားသည်။ စားသုံးသူချေးငွေ၊ လူဦးရေစာရင်း၊ ငွေကြေး၊ အလုပ်အကိုင်နှင့် အပြုအမူဆိုင်ရာ အချက်အလက်အားလုံးကို ၎င်းတို့၏ ခန့်မှန်းနိုင်စွမ်းကို မြှင့်တင်ရန် မော်ဒယ်များတွင် ထည့်သွင်းနိုင်သည်။ စံခရက်ဒစ်ရမှတ်မရှိသော လုပ်ငန်းချေးငွေများတွင်၊ ငွေချေးသူများသည် ချေးငွေတန်ဖိုးကို အကဲဖြတ်ရန် လုပ်ငန်းအမြတ်အစွန်းမက်ထရစ်များကို အသုံးပြုနိုင်သည်။ ပိုမိုတိကျသော မော်ဒယ်များကို တည်ဆောက်ရန်အတွက် အတိုင်းအတာ လျှော့ချရန်အတွက် စက်သင်ယူမှုနည်းလမ်းများကိုလည်း အသုံးပြုနိုင်သည်။

အနှောင့်အယှက်ဖြစ်စေတယ်။

AI credit risk modeling ကို အကောင်အထည်ဖော်ခြင်းဖြင့်၊ စားသုံးသူနှင့် လုပ်ငန်းချေးငွေများသည် ပိုမိုတိကျပြီး သွက်လက်သော ချေးငွေပုံစံများကို အသုံးချနိုင်သည်။ ဤပုံစံများသည် ငွေချေးသူများကို ၎င်းတို့၏ ငွေချေးသူများကို ပိုမိုကောင်းမွန်သော အကဲဖြတ်မှုပေးကာ ပိုမိုကျန်းမာသော ချေးငွေဈေးကွက်ကို ရရှိစေပါသည်။ အသေးစားလုပ်ငန်းများသည် စားသုံးသူများအတွက် စံခရက်ဒစ်ရမှတ်များ လုပ်ဆောင်သည့်နည်းအတိုင်း ၎င်းတို့၏ ခရက်ဒစ်တန်ဖိုးကို အကဲဖြတ်ရန် စံသတ်မှတ်ချက်မရှိသောကြောင့် ဤနည်းဗျူဟာသည် စီးပွားရေးလုပ်ငန်းချေးငွေများအတွက် အကျိုးရှိသည်။

ခရက်ဒစ်စွန့်စားမှုပုံစံရေးဆွဲခြင်းတွင် AI ၏အလားအလာရှိသောအသုံးချပလီကေးရှင်းတစ်ခုမှာ ကုမ္ပဏီအစီရင်ခံစာများနှင့် သတင်းဆောင်းပါးများကဲ့သို့ဖွဲ့စည်းပုံမထားသောအချက်အလက်များကိုခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာရန်၊ သက်ဆိုင်ရာအချက်အလက်များကိုထုတ်နုတ်ပြီး ငွေချေးသူ၏ဘဏ္ဍာရေးအခြေအနေကိုပိုမိုနားလည်သဘောပေါက်စေရန်အတွက် သဘာဝဘာသာစကားလုပ်ဆောင်ခြင်း (NLP) ကိုအသုံးပြုခြင်းဖြစ်သည်။ နောက်ထပ် ဖြစ်နိုင်ချေရှိသော အသုံးပြုမှုမှာ မော်ဒယ်တစ်ခု၏ ဆုံးဖြတ်ချက်ချခြင်းလုပ်ငန်းစဉ်ကို ထိုးထွင်းသိမြင်နိုင်ပြီး ပွင့်လင်းမြင်သာမှုနှင့် တာဝန်ခံမှုတို့ကို မြှင့်တင်ပေးနိုင်သည့် ရှင်းပြနိုင်သော AI (XAI) ကို အကောင်အထည်ဖော်ခြင်းဖြစ်သည်။ သို့ရာတွင်၊ မော်ဒယ်များကိုလေ့ကျင့်ရန်အသုံးပြုသည့်ဒေတာတွင် ဘက်လိုက်မှုဖြစ်နိုင်ခြေရှိသော ဘက်လိုက်မှုကဲ့သို့သော ကျင့်ဝတ်ဆိုင်ရာစိုးရိမ်မှုများကိုလည်း AI ကိုအသုံးပြုကာ မော်ဒယ်များအား လေ့ကျင့်ပေးခြင်း၊ တာဝန်သိပြီး ရှင်းပြနိုင်သော ဆုံးဖြတ်ချက်ချရန် လိုအပ်ပါသည်။

အကြွေးအန္တရာယ်တွင် AI အသုံးပြုမှုကို စူးစမ်းလေ့လာသည့် ကုမ္ပဏီတစ်ခု၏ ဥပမာမှာ Spin Analytics ဖြစ်သည်။ လုပ်ငန်းစတင်ခြင်းသည် ဘဏ္ဍာရေးအဖွဲ့အစည်းများအတွက် ခရက်ဒစ်စွန့်စားမှုပုံစံရေးဆွဲခြင်းဆိုင်ရာ စည်းမျဉ်းအစီရင်ခံစာများကို အလိုအလျောက်ရေးသားရန် AI ကိုအသုံးပြုသည်။ ကုမ္ပဏီ၏ပလပ်ဖောင်းဖြစ်သော RiskRobot သည် ဘဏ်များကို စုစည်း၊ ပေါင်းစည်းကာ ဒေတာများကို သန့်စင်ပေးကာ US နှင့် Europe ကဲ့သို့သော ဒေသအသီးသီးရှိ စည်းမျဉ်းများနှင့် လိုက်လျောညီထွေရှိစေရန် ၎င်းကို မလုပ်ဆောင်မီ ကူညီပေးပါသည်။ ၎င်းသည် တိကျသေချာစေရန်အတွက် စည်းကမ်းထိန်းသိမ်းရေးအဖွဲ့များအတွက် အသေးစိတ် အစီရင်ခံစာများကို ရေးသားပါသည်။ ဤအစီရင်ခံစာများကိုရေးသားခြင်းသည် ပုံမှန်အားဖြင့် 6-9 လကြာသော်လည်း Spin Analytics က ထိုအချိန်ကို နှစ်ပတ်အောက်သာ လျှော့ချနိုင်သည်ဟု ဆိုပါသည်။ 

AI credit risk modeling ၏ အသုံးချမှုများ

AI credit risk modeling ၏ အချို့သော application များတွင် ပါဝင်နိုင်သည်-

• ဘဏ်များသည် အသေးစိတ်အစီရင်ခံချက်များကို ထုတ်လုပ်ရန် လိုအပ်သော အချိန်နှင့် အားထုတ်မှုအား သိသိသာသာ လျှော့ချရန်အတွက် AI ကို အသုံးပြု၍ ထုတ်ကုန်အသစ်များကို ပိုမိုလျင်မြန်စွာနှင့် ကုန်ကျစရိတ်သက်သာစွာဖြင့် စတင်ရောင်းချနိုင်စေမည့် ဘဏ်များဖြစ်သည်။
• AI စွမ်းအင်သုံးစနစ်များသည် လူသားများထက် ဒေတာအမြောက်အမြားကို ပိုမိုလျင်မြန်တိကျစွာ ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာရန် အသုံးချကာ ပိုမိုတိကျသော အန္တရာယ်အကဲဖြတ်မှုများကို ဖြစ်ပေါ်စေနိုင်သည်။
• ဤအသစ်အဆန်းချေးငွေအန္တရာယ်ပုံစံနမူနာကိရိယာများကို ပိုင်းခြား၍မရသောဈေးကွက်တွင် အခြေခံခရက်ဒစ်ရမှတ်များကို အသုံးချနိုင်သောကြောင့် ဖွံ့ဖြိုးဆဲကမ္ဘာရှိ 'ဘဏ်ခွဲမဟုတ်သော' သို့မဟုတ် 'ဘဏ်ခွဲထားသော' စီးပွားရေးလုပ်ငန်းများနှင့် စီးပွားရေးလုပ်ငန်းများသည် ဘဏ္ဍာရေးဝန်ဆောင်မှုများကို ဝင်ရောက်ခွင့်ရရှိကြသည်။
• အမှားအယွင်းဖြစ်နိုင်ချေကို လျှော့ချရန် AI-based ကိရိယာများကို အသုံးပြုရန် လူသားသုံးသပ်သူများကို လေ့ကျင့်သင်ကြားပေးလျက်ရှိသည်။
• အတုအယောင် ဥာဏ်ရည်တုစနစ်များကို လိမ်လည်လှည့်ဖြားသည့် လုပ်ဆောင်ချက်ပုံစံများကို ရှာဖွေတွေ့ရှိရန် အသုံးပြုထားပြီး ငွေကြေးအဖွဲ့အစည်းများသည် လိမ်လည်သော ချေးငွေများ သို့မဟုတ် ချေးငွေဆိုင်ရာ အသုံးချမှုများ၏ အန္တရာယ်ကို လျှော့ချရန် ကူညီပေးသည်။
• ဘဏ္ဍာရေးအဖွဲ့အစည်းများသည် ဖြစ်နိုင်ချေရှိသော အန္တရာယ်များကို ကြိုတင်စီမံနိုင်စေမည့် အနာဂတ်အန္တရာယ်ကို ခန့်မှန်းမှုများပြုလုပ်ရန်အတွက် သမိုင်းအချက်အလက်ပေါ်တွင် လေ့ကျင့်ထားသည့် စက်သင်ယူမှု အယ်လဂိုရီသမ်များ။

မှတ်ချက်ပေးရန်မေးခွန်းများ

• လုပ်ငန်းများသည် ၎င်းတို့၏ ခရက်ဒစ်တန်ဖိုးရှိမှုကို စံပြုရန် မည်သည့်မက်ထရစ်ကို အသုံးပြုသင့်သည်ဟု သင်ယုံကြည်သနည်း။
• အနာဂတ်တွင် လူသားခရက်ဒစ်အန္တရာယ် ဆန်းစစ်သူများ၏ အခန်းကဏ္ဍကို ပြောင်းလဲရန် AI ကို သင်မည်ကဲ့သို့ မျှော်မှန်းထားသနည်း။