AI kredit tavakkalchiligini modellashtirish: kredit tavakkalchilik operatsiyalarini soddalashtirish

• Muallif:
• Muallifning ismi

  Kvant davrini bashorat qilish
• Fevral 27, 2023

Kredit riskini modellashtirish muammosi banklarni o'nlab yillar davomida qiynab kelmoqda. Mashinani o'rganish va sun'iy intellekt (ML/AI) tizimlari jalb qilingan ma'lumotlarni tahlil qilish va yanada dinamik, aniqroq modellarni taqdim etish uchun yangi usullarni taklif qiladi.

AI kredit riskini modellashtirish konteksti

Kredit tavakkalchiligi qarz oluvchining kredit to'lovlarini to'lamay qolishi, natijada kreditor uchun pul oqimlarining yo'qolishi xavfini anglatadi. Ushbu xavfni baholash va boshqarish uchun kreditorlar defolt ehtimoli (PD), defolt bo'yicha ta'sir (EAD) va zarar berilgan defolt (LGD) kabi omillarni baholashlari kerak. 2004-yilda nashr etilgan va 2008-yilda joriy etilgan Bazel II yoʻriqnomasi bank sohasida kredit riskini boshqarish qoidalarini taqdim etadi. Bazel II ning birinchi ustuniga ko'ra, kredit xavfi standartlashtirilgan, ichki bazaviy reytingga asoslangan yoki ilg'or ichki reytinglarga asoslangan yondashuv yordamida hisoblanishi mumkin.

Ma'lumotlar tahlili va AI/ML dan foydalanish kredit riskini modellashtirishda tobora keng tarqalgan. Statistik usullar va kredit ballari kabi an'anaviy yondashuvlar chiziqli bo'lmagan munosabatlarni yaxshiroq boshqara oladigan va ma'lumotlardagi yashirin xususiyatlarni aniqlay oladigan yanada ilg'or usullar bilan to'ldirildi. Iste'mol krediti, demografik, moliyaviy, bandlik va xatti-harakatlarga oid ma'lumotlar ularning bashorat qilish qobiliyatini yaxshilash uchun modellarga kiritilishi mumkin. Standart kredit reytingi bo'lmagan biznesni kreditlashda kreditorlar kreditga layoqatlilikni baholash uchun biznes rentabellik ko'rsatkichlaridan foydalanishlari mumkin. Mashinani o'rganish usullari aniqroq modellarni yaratish uchun o'lchamlarni kamaytirish uchun ham ishlatilishi mumkin.

Buzg'unchi ta'sir

AI kredit riskini modellashtirishni amalga oshirish bilan iste'mol va biznes kreditlash yanada aniq va dinamik kreditlash modellarini qo'llashi mumkin. Ushbu modellar kreditorlarga o'z qarz oluvchilarini yaxshiroq baholash imkonini beradi va sog'lom kreditlash bozoriga imkon beradi. Ushbu strategiya biznes kreditorlari uchun foydalidir, chunki kichik korxonalarda iste'molchilar uchun standart kredit ballari ishlayotgani kabi o'zlarining kredit layoqatini baholash uchun hech qanday mezon yo'q.

Kredit tavakkalchiligini modellashtirishda sun'iy intellektning potentsial qo'llanilishi - bu kompaniya hisobotlari va yangiliklar maqolalari kabi tuzilmagan ma'lumotlarni tahlil qilish, tegishli ma'lumotlarni olish va qarz oluvchining moliyaviy ahvolini chuqurroq tushunish uchun tabiiy tilni qayta ishlash (NLP) dan foydalanish. Yana bir potentsial foydalanish - bu model bo'yicha qaror qabul qilish jarayoni haqida tushuncha berish va shaffoflik va javobgarlikni yaxshilash mumkin bo'lgan tushuntiriladigan AI (XAI) ni amalga oshirish. Biroq, kredit riskini modellashtirishda sun'iy intellektdan foydalanish, shuningdek, modellarni o'rgatish uchun foydalaniladigan ma'lumotlarning potentsial tarafkashligi va mas'uliyatli va tushunarli qarorlar qabul qilish zarurati kabi axloqiy muammolarni keltirib chiqaradi.

Kredit xavfida AIdan foydalanishni o'rganayotgan kompaniyaga misol Spin Analytics. Startap moliyaviy institutlar uchun kredit riskini modellashtirish bo‘yicha hisobotlarni avtomatik yozish uchun sun’iy intellektdan foydalanadi. Kompaniyaning RiskRobot platformasi banklarga AQSh va Yevropa kabi turli mintaqalardagi qoidalarga muvofiqligini taʼminlash uchun maʼlumotlarni qayta ishlashdan oldin jamlash, birlashtirish va tozalashda yordam beradi. Shuningdek, u regulyatorlar uchun aniqlikni ta'minlash uchun batafsil hisobotlarni yozadi. Ushbu hisobotlarni yozish odatda 6-9 oyni oladi, ammo Spin Analytics bu vaqtni ikki haftadan kamroq muddatga qisqartirishi mumkinligini da'vo qiladi. 

AI kredit riskini modellashtirishning ilovalari

AI kredit riskini modellashtirishning ba'zi ilovalari quyidagilarni o'z ichiga olishi mumkin:

• Banklar kredit riskini modellashtirishda sun'iy intellektdan foydalangan holda batafsil hisobotlarni tayyorlash uchun zarur bo'lgan vaqt va kuchni sezilarli darajada qisqartirish, moliya institutlariga yangi mahsulotlarni tezroq va arzonroq narxda chiqarish imkonini beradi.
• Katta hajmdagi ma'lumotlarni odamlarga qaraganda tezroq va aniqroq tahlil qilish uchun sun'iy intellektga asoslangan tizimlar qo'llaniladi, bu esa xavfni yanada aniqroq baholashga olib keladi.
• Rivojlanayotgan dunyoda ko'proq "banki yo'q" yoki "banki kam bo'lgan" odamlar va korxonalar moliyaviy xizmatlardan foydalanish imkoniyatiga ega bo'lmoqdalar, chunki kredit tavakkalchiligini modellashtirishning ushbu yangi vositalari ushbu to'liq xizmat ko'rsatilmagan bozorga asosiy kredit ballarini aniqlash va qo'llash uchun qo'llanilishi mumkin.
• Inson tahlilchilari xatolar xavfini kamaytirish uchun sun'iy intellektga asoslangan vositalardan foydalanishga o'rgatiladi.
• Sun'iy intellekt tizimlari firibgarlik faoliyatini aniqlashda qo'llanilib, moliyaviy institutlarga soxta kreditlar yoki kredit arizalari xavfini kamaytirishga yordam beradi.
• Mashinani o'rganish algoritmlari kelajakdagi xavf haqida bashorat qilish uchun tarixiy ma'lumotlar bo'yicha o'qitilmoqda, bu moliyaviy institutlarga potentsial xavflarni proaktiv boshqarish imkonini beradi.

Izoh uchun savollar

• Sizningcha, korxonalar kreditga layoqatliligini baholash uchun qanday ko'rsatkichdan foydalanishi kerak?
• AI kelajakda inson kredit riski tahlilchilari rolini o'zgartirishini qanday tasavvur qilasiz?