Krediidiriski hindamise protsess pankades on ajalooliselt olnud töömahukas ülesanne, mis nõuab olulist manuaalset pingutust. Kuid uus lähenemisviis krediidi hindamisele, mis ühendab ekspertteadmised tehisintellektiga (TI), muudab tööstusharu revolutsiooniliselt.
Traditsiooniliselt on finantsasutused kasutanud “reeglipõhiseid” otsustuspuude, et töödelda krediidi kontrollimist tõhusamalt. Kuigi need automatiseeritud süsteemid on pakkunud teatavat leevendust, on need esitanud ka väljakutseid. Üksikasjalike reeglite määratlemise keerukus ja süsteemi haldamine on raskendanud kohanemist muutuvate oludega, vähendades lõpuks täpsust.
Nende piirangute käsitlemiseks on tekkinud uus mudel, mis ühendab TI ekspertsisendiga. Mitme eksperti teadmiste võrdlemine TI mudelis muudab krediidiotsustamise tõhusamaks ja järjepidevamaks. See mudel töötab objektiivselt, vähendades inimliku eksimuse ja kallutatuse tõenäosust, samas olles piisavalt paindlik, et kohaneda muutuvate turutingimustega.
Ekspertidel on selles protsessis oluline roll. Nad tuvastavad olulised muutujad, loovad koolituskomplekti ja annavad objektiivse riskihindamisega esinduslikke näiteid. See vähendab sõltuvust ajaloolistest andmetest ning tagab mudeli võime kohaneda uute olude ja poliitikatega.
Praktiline näide sellest lähenemisviisist on näha kinnisvara rahastamise turul, kus on välja töötatud unikaalsed otsustusmudelid laenude ülevaatamise, pikendamise ja taotlemise automatiseerimiseks. Kinnisvararahastamise teadmiste ühendamine TI-ga on oluliselt automatiseerinud protsessi, luues lisaväärtust ja tõhusust.
Siiski on oluline säilitada kontrollid ja tasakaal terve protsessi vältel. Mudelit kontrollitakse ja uuendatakse regulaarselt, iga tulemuse jaoks antakse selgitused. Inimeksperdid saavad üle vaadata kolm kõige olulisemat muutujat, mis aitasid kaasa tulemusele, tagades sellega läbipaistvuse ja vastutuse.
Selle uue lähenemise edukuse tagamiseks on oluline koostöö esinduse ja riskijuhtimise osakondade vahel. Riskijuhtimise osakond võib mudeli omaks võtta, juhtides selle vastuvõtmist organisatsioonis. Andmeteadlaste kaasamise ja avatuse ning koostöökultuuri edendamisega saavad organisatsioonid edukalt rakendada TI-toel põhinevat krediidiriski hindamist.
Kokkuvõttes muudab ekspertteadmiste ja TI kombineerimine krediidiriski hindamist pangandussektoris. Inimese ja masina tugevuste ära kasutamisega saavad organisatsioonid parandada krediidihindamise protsessi tõhusust, täpsust ja läbipaistvust.
KKK: Ekspertteadmised ja TI krediidiriski hindamisel
K: Milline on traditsiooniline lähenemisviis krediidiriski hindamisel pankades?
V: Traditsiooniliselt on finantsasutused kasutanud reeglipõhiseid otsustuspuude, et töödelda krediidi kontrollimist tõhusamalt.
K: Millised piirangud olid traditsioonilisel lähenemisviisil?
V: Reeglite detailne määratlemine ja süsteemi hooldamine osutusid väljakutseks, mis raskendas kohanemist muutuvate oludega ning vähendas täpsust.
K: Milline lähenemisviis revolutsioneerib krediidiriski hindamise protsessi?
V: Uus lähenemisviis ühendab ekspertteadmised tehisintellektiga (TI), et muuta krediidihindamine tõhusamaks ja järjepidevamaks.
K: Kuidas toimib TI ja eksperti teabe ühendamine?
V: TI mudel kogub mitme eksperti teadmisi, vähendades inimlikku eksimust ja kallutatust, samal ajal kui see on piisavalt paindlik, et kohaneda muutuvate turutingimustega.
K: Millist rolli mängivad eksperdid selles protsessis?
V: Eksperdid tuvastavad olulised muutujad, loovad koolituskomplekti ja annavad esinduslikke näiteid objektiivse riskihindamisega, vähendades sõltuvust ajaloolistest andmetest.
K: Kas saate pakkuda sellest lähenemisviisist näidet?
V: Kinnisvara rahastamise turul on välja töötatud ainulaadsed otsustusmudelid laenude ülevaatamise, pikendamise ja taotlemise automatiseerimiseks, ühendades kinnisvararahastamise teadmised TI-ga.
K: Milline on kontrollide ja tasakaalustatuse säilitamise tähtsus?
V: Mudelit kontrollitakse ja uuendatakse regulaarselt, iga tulemuse jaoks antakse selgitused, ning eksperdid vaatavad üle muutujad, mis aitasid kaasa tulemusele, tagades läbipaistvuse ja vastutuse.
K: Kuidas osakondadevaheline koostöö aitab selle lähenemisviisi edukust?
V: Esinduse ja riskijuhtimise osakonnad peavad koostööd tegema, kusjuures riskijuhtimise osakond juhib TI-põhise krediidiriski hindamise omaksvõttu, kaasates andmeteadlasi ja soodustades koostööd.
K: Millised on ekspertteadmiste ja TI kombineerimise eelised krediidiriski hindamisel?
V: Inimeste ja masinate tugevuste ärakasutamisega saavad organisatsioonid parandada krediidihindamise protsessi tõhusust, täpsust ja läbipaistvust.
Mõisted:
– Krediidiriski hindamine: Laenuandja krediidivõimekuse hindamine laenu andmisega seotud potentsiaalse ohu hindamiseks.
– Tehisintellekt (TI): Inimintellekti jäljendamine masinates, et täita ülesandeid, mis tavaliselt nõuavad inimintellekti.
– Reeglipõhised otsustuspuud: Meetod otsuste langetamiseks, kus otsused tehakse mitme reegli või tingimuse alusel.
– Läbipaistvus: Otsustusprotsessis või protsessides avatuse, vastutustundlikkuse ja lihtsasti mõistetavuse kvaliteet.
Soovitatavad seotud lingid:
– bnymellon.com
– jpmorgan.com
– goldmansachs.com
The source of the article is from the blog coletivometranca.com.br