عملية تقييم مخاطر الائتمان في البنوك كانت تاريخياً مهمة تتطلب الكثير من الجهد اليدوي. ومع ذلك، فإن نهج جديد لتقييم الائتمان يجمع بين المعرفة المتخصصة والذكاء الاصطناعي (AI) يحدث ثورة في الصناعة.
تقليدياً، استخدمت المؤسسات المالية “أشجار القرار” المبنية على القواعد لمعالجة فحوصات الائتمان بشكل أكثر كفاءة. وبينما قدمت هذه الأنظمة التلقائية بعض الراحة، فإنها أيضاً واجهت تحديات. تعقيد تحديد القواعد المفصلة وصيانة النظام جعل من الصعب التكيف مع التغيرات السائدة، مما يقلل في النهاية من الدقة.
لمعالجة هذه القيود، ظهر نموذج جديد يجمع بين الذكاء الاصطناعي والمدخلات المتخصصة. من خلال احتواء معرفة عدة خبراء في نموذج الذكاء الاصطناعي، يصبح صنع القرار بشأن الائتمان أكثر كفاءة واتساقاً. يعمل هذا النموذج بشكل موضوعي، مما يقلل من احتمالية الخطأ البشري والتحيز، مع الاستمرار في التكيف مع ظروف السوق المتغيرة.
يلعب الخبراء دورًا حاسمًا في هذه العملية. فهم يحددون المتغيرات ذات الصلة وينشئون مجموعة تدريب ويقدمون أمثلة ممثلة مع تقديرات موضوعية للمخاطر. يقلل هذا من الاعتماد على البيانات التاريخية ويضمن أن النموذج يمكنه التكيف مع الظروف والسياسات الجديدة.
يمكن رؤية مثال عملي لهذا النهج في سوق التمويل العقاري، حيث تم تطوير نماذج قرار فريدة لأتمتة استعراض ومدد القروض والطلبات. من خلال دمج معرفة التمويل العقاري مع الذكاء الاصطناعي، تم تأتي لعدة خطوات من العملية بشكل تلقائي، مما يخلق قيمة مضافة وكفاءة.
ومع ذلك، من المهم الحفاظ على ضوابط وتوازن في جميع مراحل العملية. يتم فحص وتحديث النموذج بانتظام، مع توضيحات لكل نتيجة. يمكن للخبراء البشريين مراجعة أهم ثلاثة متغيرات ساهمت في النتيجة، مع ضمان الشفافية والمساءلة.
تعتبر التعاون بين إدارتي الأمام وإدارة المخاطر أمرًا حاسمًا لنجاح هذا النهج الجديد. عن طريق امتلاك إدارة المخاطر للنموذج، يمكنها قيادة التبني داخل المؤسسة. من خلال تشمل علماء البيانات وتعزيز ثقافة الافتتاح والتعاون، يمكن للمؤسسات تنفيذ تقييم مخاطر الائتمان الداعمة للذكاء الاصطناعي بنجاح.
في الختام، فإن جمع المعرفة المتخصصة والذكاء الاصطناعي يحول تقييم مخاطر الائتمان في صناعة البنوك. من خلال استغلال قوة البشر والآلات، يمكن للمؤسسات تحسين الكفاءة والدقة والشفافية في عملية تقييم الائتمان.
أسئلة وأجوبة: المعرفة المتخصصة والذكاء الاصطناعي في تقييم مخاطر الائتمان
س: ما هو النهج التقليدي لتقييم مخاطر الائتمان في البنوك؟
ج: تقليديًا، استخدمت المؤسسات المالية أشجار القرار المبنية على القواعد لمعالجة فحوصات الائتمان بشكل أكثر كفاءة.
س: ما هي القيود التي كانت تواجه النهج التقليدي؟
ج: كان تعريف القواعد المفصلة وصيانة النظام تحديًا، مما جعل من الصعب التكيف مع التغيرات السائدة، مما أدى إلى التقليل من الدقة.
س: ما هو النهج الذي يحدث ثورة في عملية تقييم مخاطر الائتمان؟
ج: يجمع النهج الجديد بين المعرفة المتخصصة والذكاء الاصطناعي لجعل تقييم الائتمان أكثر كفاءة واتساقًا.
س: كيف يعمل الجمع بين الذكاء الاصطناعي والمدخلات المتخصصة؟
ج: يحتوي نموذج الذكاء الاصطناعي على معرفة عدة خبراء، مما يقلل من الأخطاء البشرية والتحيز، وفي الوقت نفسه يكون مرنًا بما فيه الكفاية للتكيف مع ظروف السوق المتغيرة.
س: ما دور الخبراء في هذه العملية؟
ج: يحدد الخبراء المتغيرات ذات الصلة، ويقومون بإنشاء مجموعة تدريب ويقدمون أمثلة بتسجيل مخاطر موضوعية، مما يقلل من الاعتماد على البيانات التاريخية.
س: هل يمكنك تقديم مثال عملي لهذا النهج؟
ج: في سوق التمويل العقاري، تم تطوير نماذج قرار فريدة لأتمتة استعراض ومدد القروض والطلبات من خلال دمج معرفة التمويل العقاري مع الذكاء الاصطناعي.
س: ما أهمية الحفاظ على ضوابط وتوازنات؟
ج: يتم فحص وتحديث النموذج بانتظام، مع توضيحات لكل نتيجة، ويمكن للخبراء مراجعة المتغيرات التي ساهمت في النتيجة لضمان الشفافية والمساءلة.
س: كيف يساهم التعاون بين الإدارات في نجاح هذا النهج؟
ج: يجب على إدارتي الأمام وإدارة المخاطر أن تعملا معاً، مع إدارة المخاطر تقود التبني من خلال إشراك علماء البيانات وتعزيز التعاون.
س: ما هي فوائد جمع المعرفة المتخصصة والذكاء الاصطناعي في تقييم مخاطر الائتمان؟
ج: من خلال استغلال قوة البشر والآلات، يمكن للمؤسسات تحسين الكفاءة والدقة والشفافية في عملية تقييم الائتمان.
تعاريف:
– تقييم مخاطر الائتمان: عملية تقييم المخاطر المحتملة المرتبطة بمنح القروض للمقترضين بناءً على قدرتهم على سدادها.
– الذكاء الاصطناعي (AI): محاكاة الذكاء البشري في الآلات لأداء المهام التي تتطلب تقديرات بشرية عادةً.
– أشجار القرار المبنية على القواعد: طريقة لاتخاذ القرارات عن طريق القواعد أو الشروط المحددة.
– الشفافية: جودة التمكن والمساءلة والفهم السهل في اتخاذ القرارات أو العمليات.
روابط ذات صلة المقترحة:
– bnymellon.com
– jpmorgan.com
– goldmansachs.com
The source of the article is from the blog scimag.news