El proceso de evaluación del riesgo crediticio en los bancos ha sido históricamente una tarea intensiva en mano de obra, que requiere un esfuerzo manual significativo. Sin embargo, un nuevo enfoque en la evaluación crediticia que combina el conocimiento experto con la inteligencia artificial (IA) está revolucionando la industria.
Tradicionalmente, las instituciones financieras han utilizado árboles de decisión basados en reglas para procesar las verificaciones crediticias de manera más eficiente. Si bien estos sistemas automatizados han brindado cierto alivio, también han presentado desafíos. La complejidad para definir reglas detalladas y mantener el sistema ha dificultado su adaptación a circunstancias cambiantes, lo que reduce la precisión.
Para abordar estas limitaciones, ha surgido un nuevo modelo que combina la IA con la contribución de expertos. Al capturar el conocimiento de múltiples expertos en un modelo de IA, la toma de decisiones crediticias se vuelve más eficiente y consistente. Este modelo funciona objetivamente, reduciendo la probabilidad de errores y sesgos humanos, al tiempo que es lo suficientemente flexible como para adaptarse a las condiciones cambiantes del mercado.
Los expertos desempeñan un papel crucial en este proceso. Identifican las variables relevantes, crean un conjunto de entrenamiento y proporcionan ejemplos representativos con una puntuación de riesgo objetivo. Esto reduce la dependencia de los datos históricos y asegura que el modelo pueda adaptarse a nuevas circunstancias y políticas.
Un ejemplo práctico de este enfoque se puede ver en el mercado de financiamiento inmobiliario, donde se han desarrollado modelos de decisión únicos para automatizar las revisiones de préstamos, extensiones y solicitudes. Al combinar el conocimiento en financiamiento inmobiliario con la IA, se ha automatizado una parte significativa del proceso, creando un valor agregado y eficiencia.
Sin embargo, es importante mantener controles y equilibrios durante todo el proceso. El modelo se verifica y actualiza regularmente, con explicaciones proporcionadas para cada resultado. Los expertos humanos pueden revisar las tres variables más importantes que contribuyeron al resultado, asegurando transparencia y responsabilidad.
La cooperación entre los departamentos de Front Office y Gestión de Riesgos es crucial para el éxito de este nuevo enfoque. Al asumir la propiedad del modelo, el departamento de Gestión de Riesgos puede liderar su adopción dentro de la organización. Al involucrar a científicos de datos y fomentar una cultura de apertura y colaboración, las organizaciones pueden implementar con éxito la evaluación del riesgo crediticio impulsada por IA.
En conclusión, la combinación de conocimiento experto e IA está transformando la evaluación del riesgo crediticio en la industria bancaria. Al aprovechar las fortalezas de los seres humanos y las máquinas, las organizaciones pueden mejorar la eficiencia, la precisión y la transparencia en el proceso de evaluación crediticia.
Preguntas frecuentes: Conocimiento experto e IA en la evaluación del riesgo crediticio
P: ¿Cuál es el enfoque tradicional en la evaluación del riesgo crediticio en los bancos?
R: Tradicionalmente, las instituciones financieras han utilizado árboles de decisión basados en reglas para procesar las verificaciones crediticias de manera más eficiente.
P: ¿Qué limitaciones tenía el enfoque tradicional?
R: Definir reglas detalladas y mantener el sistema resultaba desafiante, lo que dificultaba su adaptación a circunstancias cambiantes y reducía la precisión.
P: ¿Qué enfoque está revolucionando el proceso de evaluación del riesgo crediticio?
R: Un nuevo enfoque combina el conocimiento experto con la inteligencia artificial (IA) para hacer que la evaluación crediticia sea más eficiente y consistente.
P: ¿Cómo funciona la combinación de IA y aportes de expertos?
R: El modelo de IA captura el conocimiento de múltiples expertos, reduciendo los errores y sesgos humanos, al tiempo que es lo suficientemente flexible como para adaptarse a las condiciones cambiantes del mercado.
P: ¿Qué papel desempeñan los expertos en este proceso?
R: Los expertos identifican las variables relevantes, crean un conjunto de entrenamiento y proporcionan ejemplos con una puntuación de riesgo objetivo, reduciendo la dependencia de los datos históricos.
P: ¿Puede proporcionar un ejemplo de este enfoque?
R: En el mercado de financiamiento inmobiliario, se han desarrollado modelos de decisión únicos para automatizar las revisiones de préstamos, extensiones y solicitudes al combinar el conocimiento en financiamiento inmobiliario con la IA.
P: ¿Cuál es la importancia de mantener controles y equilibrios?
R: El modelo se verifica y actualiza regularmente, con explicaciones proporcionadas para cada resultado, y los expertos revisan las variables que contribuyeron al resultado para garantizar transparencia y responsabilidad.
P: ¿Cómo contribuye la cooperación entre los departamentos al éxito de este enfoque?
R: Los departamentos de Front Office y Gestión de Riesgos deben trabajar juntos, con el departamento de Gestión de Riesgos liderando la adopción al involucrar a científicos de datos y fomentar la colaboración.
P: ¿Cuáles son los beneficios de combinar el conocimiento experto y la IA en la evaluación del riesgo crediticio?
R: Al aprovechar las fortalezas de los seres humanos y las máquinas, las organizaciones pueden mejorar la eficiencia, la precisión y la transparencia en el proceso de evaluación crediticia.
Definiciones:
– Evaluación del riesgo crediticio: El proceso de evaluar el riesgo potencial involucrado en el otorgamiento de préstamos a un prestatario en función de su solvencia crediticia.
– Inteligencia Artificial (IA): La simulación de la inteligencia humana en máquinas para realizar tareas que normalmente requerirían inteligencia humana.
– Árboles de decisión basados en reglas: Un método de toma de decisiones en el que las decisiones se toman en base a una serie de reglas o condiciones.
– Transparencia: La cualidad de ser abierto, responsable y fácilmente entendible en la toma de decisiones o procesos.
Enlaces relacionados sugeridos:
– bnymellon.com
– jpmorgan.com
– goldmansachs.com
The source of the article is from the blog queerfeed.com.br