Оценката на кредитния риск в банките исторически е била работоемък процес, изискващ значителни ръчни усилия. Въпреки това, нов подход към оценката на кредитния риск, който комбинира експертното знание с изкуствения интелект (ИИ), революционира индустрията.
Традиционно финансовите институции използват „правило-базирани“ дървета за взимане на решения, за да обработват кредитните проверки по-ефективно. Въпреки че тези автоматизирани системи са осигурили някакво облекчение, те също са представили предизвикателства. Сложността на дефинирането на подробни правила и поддържането на системата го е направило труден за адаптиране към променящите се обстоятелства, като крайна сметка намалява точността.
За да се справят с тези ограничения, се появи нов модел, който комбинира ИИ с експертни входни данни. Като се запише знанието на няколко експерти в модел на ИИ, процесът на вземане на решения при кредитите става по-ефективен и последователен. Този модел работи обективно, намалявайки вероятността от човешка грешка и предразсъдъци, като същевременно е достатъчно гъвкав, за да се приспособи към променящите се пазарни условия.
Експертите играят важна роля в този процес. Те идентифицират съответните променливи, създават тренировъчен набор и предоставят репрезентативни примери с обективна оценка на риска. Това намалява зависимостта от историческите данни и гарантира, че моделът може да се адаптира към нови обстоятелства и политики.
Един практичен пример за този подход може да се види в пазара за финансиране на недвижими имоти, където са разработени уникални модели на вземане на решения, за да се автоматизират прегледите, заявките и удължаването на кредитите. Чрез комбиниране на знанията по финансиране на недвижими имоти с ИИ, значителна част от процеса е автоматизиран, създавайки допълнителна стойност и ефективност.
Въпреки това, важно е да се поддържат проверки и баланси през целия процес. Моделът се проверява и актуализира редовно, като за всеки резултат се предоставят обяснения. Експертите могат да прегледат трите най-важни променливи, които са допринесли за резултата, гарантирайки прозрачност и отговорност.
Сътрудничеството между отделите за предна офис и управление на риска е от съществено значение за успеха на този нов подход. Като поеме отговорност за модела, отделът за управление на риска може да ръководи внедряването в организацията. Чрез включване на специалисти по данни и поощряване на културата на откритост и сътрудничество, организациите могат успешно да внедрят ИИ-системи за оценка на кредитния риск.
Заключително, съчетаването на експертното знание с ИИ преобразява оценката на кредитния риск в банковата индустрия. Чрез използване на предимствата както на хората, така и на машините, организациите могат да подобрят ефективността, точността и прозрачността в процеса на кредитната оценка.
The source of the article is from the blog foodnext.nl