Postupak ocjene kreditnog rizika u bankama povijesno je zahtjevan posao koji zahtijeva značajan ručni rad. Međutim, novi pristup ocjenjivanju kredita, koji kombinira stručno znanje s umjetnom inteligencijom (UI), revolucionira industriju.
Tradicionalno, financijske institucije koristile su “rule-based” stabla odlučivanja kako bi obradile kreditne provjere efikasnije. Iako su ti automatizirani sustavi pružili olakšanje, isto tako su predstavljali izazove. Složenost definiranja detaljnih pravila i održavanja sustava otežavala je prilagodbu promjenjivim okolnostima, što je na kraju smanjilo točnost.
Da bi se riješile ove ograničenosti, razvijen je novi model koji kombinira UI sa stručnim znanjem. Zahvaljujući prikupljanju znanja više stručnjaka u UI modelu, donošenje odluka o kreditu postaje učinkovitije i dosljednije. Taj model djeluje objektivno, smanjujući vjerojatnost ljudske pogreške i pristranosti, a istovremeno je dovoljno fleksibilan da se prilagodi promjenjivim tržišnim uvjetima.
Stručnjaci imaju ključnu ulogu u ovom procesu. Oni identificiraju relevantne varijable, stvaraju skup podataka za obuku i pružaju reprezentativne primjere s objektivnom ocjenom rizika. To smanjuje ovisnost o povijesnim podacima i osigurava da model može prilagoditi novim okolnostima i politikama.
Praktičan primjer ovog pristupa može se vidjeti na tržištu financiranja nekretnina, gdje su razvijeni jedinstveni modeli odlučivanja kako bi se automatizirali pregledi kredita, produženja i prijave. Spajanjem znanja o financiranju nekretnina s UI-jem, značajan dio procesa je automatiziran, što stvara dodanu vrijednost i učinkovitost.
Međutim, važno je održavati provjeru i ravnotežu tijekom cijelog procesa. Model se redovito provjerava i ažurira, s pojašnjenjima za svaki rezultat. Stručnjaci mogu pregledati tri najvažnije varijable koje su doprinijele rezultatu, osiguravajući transparentnost i odgovornost.
Suradnja između Odjela za prvu liniju i Odjela za upravljanje rizikom ključna je za uspjeh ovog novog pristupa. Preuzimajući odgovornost za model, Odjel za upravljanje rizikom može voditi usvajanje unutar organizacije. Uključivanjem znanstvenika podataka i promicanjem kulture otvorenosti i suradnje, organizacije mogu uspješno implementirati ocjenu kreditnog rizika pogonjenu UI-jem.
Zaključno, kombinacija stručnog znanja i UI-a transformira ocjenu kreditnog rizika u bankarskoj industriji. Iskorištavanjem prednosti ljudi i strojeva organizacije mogu poboljšati učinkovitost, točnost i transparentnost u procesu ocjene kredita.
Često postavljana pitanja: Stručno znanje i UI u ocjeni kreditnog rizika
P: Koji je tradicionalni pristup ocjeni kreditnog rizika u bankama?
O: Tradicionalno su financijske institucije koristile “rule-based” stabla odlučivanja kako bi obradile kreditne provjere efikasnije.
P: Kakva su ograničenja tradicionalnog pristupa?
O: Definiranje detaljnih pravila i održavanje sustava bilo je izazovno, što je otežavalo prilagodbu promjenjivim okolnostima i smanjilo točnost.
P: Koji pristup revolucionira postupak ocjene kreditnog rizika?
O: Novi pristup kombinira stručno znanje s umjetnom inteligencijom kako bi ocjena kredita bila efikasnija i koherentnija.
P: Kako funkcionira kombinacija UI-a i stručnog ulaza?
O: UI model prikuplja znanje više stručnjaka, smanjujući ljudske pogreške i pristranost, a istovremeno je dovoljno fleksibilan da se prilagodi promjenjivim tržišnim uvjetima.
P: Kakvu ulogu imaju stručnjaci u ovom procesu?
O: Stručnjaci identificiraju relevantne varijable, stvaraju set podataka za obuku i pružaju primjere s objektivnom ocjenom rizika, smanjujući ovisnost o povijesnim podacima.
P: Možete li pružiti primjer takvog pristupa?
O: Na tržištu financiranja nekretnina razvijeni su jedinstveni modeli odlučivanja kako bi se automatizirali pregledi kredita, produženja i prijave spajanjem znanja o financiranju nekretnina s UI-jem.
P: Koja je važnost održavanja provjera i ravnoteže?
O: Model se redovito provjerava i ažurira, s pojašnjenjima za svaki rezultat, a stručnjaci pregledavaju varijable koje su doprinijele rezultatu radi transparentnosti i odgovornosti.
P: Kako suradnja između odjela doprinosi uspjehu ovog pristupa?
O: Odjel za prvu liniju i Odjel za upravljanje rizikom moraju surađivati, pri čemu Odjel za upravljanje rizikom vodi usvajanje uključivanjem znanstvenika podataka i poticanjem suradnje.
P: Koje su prednosti kombiniranja stručnog znanja i UI-ja u ocjeni kreditnog rizika?
O: Iskorištavanjem prednosti ljudi i strojeva organizacije mogu poboljšati učinkovitost, točnost i transparentnost u procesu ocjene kredita.
Definicije:
– Ocjena kreditnog rizika: Proces procjene potencijalnog rizika povezanog s kreditiranjem klijenta na temelju njegove kreditne sposobnosti.
– Umjetna inteligencija (UI): Simulacija ljudske inteligencije u strojevima radi obavljanja zadataka koji bi inače zahtijevali ljudsku inteligenciju.
– Rule-based stabla odlučivanja: Metoda donošenja odluka temeljena na nizu pravila ili uvjeta.
– Transparentnost: Kvaliteta otvorenosti, odgovornosti i lako razumljivosti u donošenju odluka ili procesima.
Predloženi povezani linkovi:
– bnymellon.com
– jpmorgan.com
– goldmansachs.com
The source of the article is from the blog papodemusica.com