Modelarea riscului de credit AI: eficientizarea operațiunilor de risc de credit

• Autor:
• Numele autorului

  Previziune Quantumrun
• 27 Februarie 2023

Problema modelării riscului de credit afectează băncile de zeci de ani. Sistemele de învățare automată și inteligență artificială (ML/AI) oferă noi metode de analiză a datelor implicate și de a oferi modele mai dinamice și mai precise.

Contextul modelării riscului de credit AI

Riscul de credit se referă la riscul ca un împrumutat să nu își plătească împrumutul, ceea ce duce la o pierdere a fluxurilor de numerar pentru creditor. Pentru a evalua și gestiona acest risc, creditorii trebuie să estimeze factori cum ar fi probabilitatea de nerambursare (PD), expunerea la nerambursare (EAD) și incapacitatea datorată pierderii (LGD). Liniile directoare Basel II, publicate în 2004 și implementate în 2008, oferă reglementări pentru gestionarea riscului de credit în industria bancară. În cadrul primului pilon al Basel II, riscul de credit poate fi calculat utilizând o abordare standardizată, bazată pe rating de bază intern sau o abordare avansată bazată pe ratinguri interne.

Utilizarea analizei datelor și a AI/ML a devenit din ce în ce mai răspândită în modelarea riscului de credit. Abordările tradiționale, cum ar fi metodele statistice și scorurile de credit, au fost completate cu tehnici mai avansate care pot gestiona mai bine relațiile neliniare și pot identifica caracteristicile latente în date. Datele de creditare pentru consumatori, demografice, financiare, angajare și comportamentale pot fi toate încorporate în modele pentru a le îmbunătăți capacitatea de predicție. În împrumuturile de afaceri, unde nu există un scor standard de credit, creditorii pot folosi indicatori de profitabilitate pentru a evalua bonitatea. Metodele de învățare automată pot fi folosite și pentru reducerea dimensionalității, pentru a construi modele mai precise.

Impact perturbator

Odată cu implementarea modelării riscului de credit AI, împrumuturile pentru consumatori și companii pot folosi modele de creditare mai precise și mai dinamice. Aceste modele oferă creditorilor o evaluare mai bună a debitorilor lor și permit o piață de creditare mai sănătoasă. Această strategie este benefică pentru creditorii de afaceri, deoarece întreprinderile mai mici nu au un punct de referință pentru a-și evalua bonitatea în același mod în care scorurile standard de credit funcționează pentru consumatori.

O posibilă aplicație a inteligenței artificiale în modelarea riscului de credit este utilizarea procesării limbajului natural (NLP) pentru a analiza date nestructurate, cum ar fi rapoartele companiei și articolele de știri, pentru a extrage informații relevante și a obține o înțelegere mai profundă a situației financiare a împrumutatului. O altă utilizare potențială este implementarea IA explicabilă (XAI), care poate oferi o perspectivă asupra procesului decizional al unui model și poate îmbunătăți transparența și responsabilitatea. Cu toate acestea, utilizarea inteligenței artificiale în modelarea riscului de credit ridică și preocupări etice, cum ar fi potențiala părtinire a datelor utilizate pentru formarea modelelor și necesitatea unui proces decizional responsabil și explicabil.

Un exemplu de companie care explorează utilizarea AI în riscul de credit este Spin Analytics. Startup-ul folosește AI pentru a scrie automat rapoarte de reglementare a modelării riscului de credit pentru instituțiile financiare. Platforma companiei, RiskRobot, ajută băncile să reunească, să fuzioneze și să curețe datele înainte de a le procesa pentru a asigura conformitatea cu reglementările din diferite regiuni, cum ar fi SUA și Europa. De asemenea, scrie rapoarte detaliate pentru autoritățile de reglementare pentru a asigura acuratețea. Scrierea acestor rapoarte durează de obicei 6-9 luni, dar Spin Analytics susține că poate reduce acest timp la mai puțin de două săptămâni. 

Aplicații ale modelării AI a riscului de credit

Unele aplicații ale modelării riscului de credit AI pot include:

• Băncile care folosesc inteligența artificială în modelarea riscului de credit pentru a reduce semnificativ timpul și efortul necesar pentru a produce rapoarte detaliate, permițând instituțiilor financiare să lanseze noi produse mai rapid și la un cost mai mic.
• Sistemele bazate pe inteligență artificială sunt folosite pentru a analiza cantități mari de date mai rapid și mai precis decât oamenii, ceea ce poate duce la evaluări mai precise ale riscurilor.
• Mai multe persoane și întreprinderi „nebancarizate” sau „subbancarizate” din lumea în curs de dezvoltare care obțin acces la servicii financiare, deoarece aceste instrumente noi de modelare a riscului de credit pot fi aplicate pentru a discerne și a aplica scoruri de credit de bază acestei piețe deservite.
• Analiștii umani sunt instruiți să folosească instrumente bazate pe inteligență artificială pentru a reduce riscul de erori.
• Sistemele de inteligență artificială sunt folosite pentru a detecta tipare de activitate frauduloasă, ajutând instituțiile financiare să reducă riscul de împrumuturi sau cereri de credit frauduloase.
• Algoritmii de învățare automată sunt instruiți pe date istorice pentru a face predicții despre riscul viitor, permițând instituțiilor financiare să gestioneze în mod proactiv expunerile potențiale la riscuri.

Întrebări de comentat

• Ce indicator credeți că ar trebui să folosească companiile pentru a-și evalua bonitatea?
• Cum vă gândiți că AI va schimba rolul analiștilor umani de risc de credit în viitor?