תהליך הערכת סיכון אשראי בבנקים היה תהליך מורכב שדורש מאמץ ידני משמעותי. עם זאת, שילוב בין רעיונות ידע מומחים לבין הבנה מלאכותית (AI) התברר כדרך חדשה ומהפכנית לערוך את הערכת האשראי.
מסורתית, מוסדות פיננסיים השתמשו בעצים החלטה 'מבוססי כללים' כדי לעבד בצורה יעילה יותר בדיקות אשראי. בעוד שמערכות אוטומטיות אלה סיפקו קצת הקלה, הן גם הביאו עימן אתגרים. מסיבות המורכבות שבהגדרת כללים מפורטים ובתחזקת המערכת, זה הפך קשה להתאים לנסיבות שתופסות שינוי, ובדרך כלל גרמה להפחתת הדיוק.
כדי לטפל במגבלות אלו, צמח דגם חדש המשלב בין הבנה מלאכותית (AI) לבין קלט מומחי. באמצעות שימור על ידע המומחים במודל AI, תהליך הקבלת ההחלטה בנושאי אשראי היה יעיל ועקבי יותר. המודל הזה פועל באובייקטיביות, מפחית את הסיכוי לטעויות וקידומה, בעודו גם גמיש מספיק כדי להתאים לצרכים השתנים בשווקים.
המומחים משמשים תפקיד מרכזי בתהליך זה. הם מזהים את המשתנים הרלוונטיים, יוצרים ערכת אימון ומספקים דוגמאות ייצוגיות עם דירוג סיכון אובייקטיבי. זה מפחית את התלות במידע היסטורי ווודאות שהמודל יכול להתאים למצבים ולמדיניות חדשים.
דוגמה מעשית לשימוש זה ניכרת בשוק המימון הנדל"ן, שם פותחו מודלי החלטה ייחודיים כדי לאוטומט את סקירות ההלוואה, ההוספות והגשות המון. על ידי שילוב ידע בנדל"ן למלאכותית AI, חלק חשוב מהתהליך הואם אוטומטי. מתייצבת ערך נוסף ויעילות.
עם זאת, חשוב לשמור על שליטה ואיזון בכל התהליך. המודל נבדק ומתעדכן באופן קבוע, עם הסברים לכל תוצאה. מומחים היכולים לסקור את המשתנים השלושה החשובים ביותר שתרמו לתוצאה, בכדי לוודא שיש שקיפות ואחריות.
השיתוף פעולה שבין המחלקות של המשרד הקדמי וניהול הסיכון חשוב להצלחת היבט החדש הזה. באמצעות החלט בעצמו על המודל, מחלקת ניהול הסיכון יכולה להוביל בסביבת הארגון. על ידי כלי נתונים מדעים והקדשת התרבות של פתיחות ושיתוף פעולה, הארגונים יכולים להטמיע בהם הכיח של ערכה המשולבת של AI בהערכת סיכון אשראי.
למסקנה, שילוב הידע המומחה והמלאכותית AI משתנה את ההערכה של סיכון אשראי בתעשיית הבנקאות. באמצעות השימוש ביכולת של אנשים ומכונות, ארגונים יכולים לשפר ביעילות, בדיוק ובשקיפות בתהליך ההערכה האשראי.
שאלות נפוצות: ידע מומחים ומלאכותית AI בהערכת סיכון אשראי
שאלה: מה הגישה המסורתית להערכת סיכון אשראי בבנקים?
תשובה: באופן כללי, מוסדות פיננסיים השתמשו בעצים החלטה מבוססי כללים כדי לעבד בצורה יעילה יותר בדיקות אשראי.
שאלה: אילו הגבלות היו לגישה המסורתית?
תשובה: הגדרת כללים מפורטים ותחזקת המערכת התגלתה כמאתגרת, וקשה היה להתאים לנסיבות שתופסות שינוי, וזה גרם להפחתת הדיוק.
שאלה: איזה גישה מהפכנית משפיעה על תהליך הערכת הסיכון אשראי?
תשובה: גישה חדשה משלבת ידע מומחים עם מלאכותית AI כדי לבצע הערכת סיכון אשראי יעילה ועקבית יותר.
שאלה: איך מתבצע השילוב בין AI לקלט הכולל ידע מומחים?
תשובה: המודל AI מצליח לפסוף את ידעה של מומחים מרובים, להפחית את שגיאות האנוש והתייצב גם בגמישות לצורך התאמה לשינויים בתנאי השוק.
שאלה: איזה תפקיד מסמכים בתהליך זה?
תשובה: המומחים מזהים את המשתנים הרלוונטיים, יוצרים סט אימון ומספקים דוגמאות עם דירוג סיכון אובייקטיבי, וזה מפחית את התלות במידע היסטורי.
שאלה: האם ניתן לספק דוגמה לשימוש בגישה זו?
תשובה: בשוק המימון הנדל"ן, פותחו מודלים החלטה ייחודיים בכדי לאוטומט את סקירות ההלוואה, ההוספות והגשות המון על ידי שילוב ידע בנדל"ן ומלאכותית AI.
שאלה: מה חשוב בשמירה על שליטה ואיזון?
תשובה: המודל נבדק ומתעדכן באופן קבוע, עם הסברים לכל תוצאה, ומומחים יכולים לסקור את המשתנים שתרמו לתוצאה על מנת לספק שקיפות ואחריות.
שאלה: איך שיתוף
The source of the article is from the blog smartphonemagazine.nl