Kredito rizikos vertinimo procesas bankuose istoriškai buvo darbo intensyvus uždavinys, reikalaujantis reikšmingo rankinio darbo. Tačiau naujas kredito vertinimo būdas, kuris derina ekspertų žinias su dirbtiniu intelektu (DI), pristatė revoliuciją šioje srityje.
Tradicinėje finansų įstaigose „taisyklių pagrindu” paremtos sprendimo medžio sistemos buvo naudojamos siekiant efektyviau apdoroti kredito patikrinimus. Nors šie automatizuoti sistemos suteikė tam tikrą palengvėjimą, jie taip pat sukėlė iššūkių. Detalių taisyklių apibrėžimo ir sistemų palaikymo sudėtingumas trukdė prisitaikyti prie kintančių sąlygų, apibūdinamos tikslumo sumažėjimu.
Norint įveikti šias ribas, atsirado naujas modelis, derinantis dirbtinį intelektą su ekspertais. Įtraukiant kelių ekspertų žinias į DI modelį, kredito sprendimų priėmimas tampa efektyvesnis ir konsistentesnis. Šis modelis veikia objektyviai, mažindamas galimybes dėl žmogiškojo klaidingumo ir išankstinio nusistatymo, tuo pačiu metu būdamas pakankamai lankstus prisitaikyti prie kintančių rinkos sąlygų.
Ekspertai šiame procese atlieka lemiamą vaidmenį. Jie nustato reikšmingus kintamuosius, sukuria mokymo rinkinį ir pateikia atstovaujamus pavyzdžius su objektyvia rizikos įvertinimu. Tai sumažina priklausomybę nuo istorinių duomenų ir užtikrina, kad modelis galės prisitaikyti prie naujų sąlygų ir politikos.
Praktinis šio požiūrio pavyzdys galimas pamatytas nekilnojamojo turto finansavimo rinkoje, kur buvo sukurti unikalūs sprendimo modeliai, skirti automatizuoti paskolų peržiūras, pratęsimus ir paraiškų teikimą. Žinant nekilnojamojo turto finansavimo žinias ir derinant jas su DI, reikšminga dalis proceso yra automatizuota, sukuriant pridėtinę vertę ir efektyvumą.
Tačiau svarbu išlaikyti kontroles ir balansą visame procese. Modelis reguliariai tikrinamas ir atnaujinamas, kiekvienai išvesties reiškiniui pateikiant paaiškinimus. Žmogiškieji ekspertai gali peržiūrėti tris svarbiausius kintamuosius, prisidėjusius prie rezultato, užtikrinant skaidrumą ir atskaitingumą.
Bendradarbiavimas tarp priekinio biuro ir rizikos valdymo departamentų yra lemiamas šio naujo požiūrio sėkmei. Rizikos valdymo departamentas, įgijęs modelio nuosavybę, gali vesti žiniatinklio įmonėje. Įtraukiant duomenų mokslininkus ir ugdydami atvirumo bei bendradarbiavimo kultūrą, organizacijos gali sėkmingai įgyvendinti DI remiamą kredito rizikos vertinimą.
Išvada – ekspertų žinių ir dirbtinio intelekto derinimas transformuoja kredito rizikos vertinimą bankų sektoriuje. Išnaudodami tiek žmonių, tiek mašinų stipriąsias puses, organizacijos gali pagerinti efektyvumą, tikslumą ir skaidrumą kredito vertinimo procese.
DUK: Ekspertų žinios ir dirbtinis intelektas kredito rizikos vertinime
K: Koks yra tradicinis kredito rizikos vertinimo būdas bankuose?
A: Tradiciškai finansų įstaigos naudojo taisyklių pagrindu paremtus sprendimo medžius, kad efektyviau apdorotų kredito patikrinimus.
K: Kokias ribas turėjo tradicinis požiūris?
A: Detalių taisyklių apibrėžimas ir sistemos palaikymas buvo iššūkis, trukdant prisitaikyti prie kintančių sąlygų ir sumažinant tikslumą.
K: Koks požiūris revoliucionuoja kredito rizikos vertinimo procesą?
A: Naujas požiūris derina ekspertų žinias su dirbtiniu intelektu (DI), siekiant padaryti kredito vertinimą efektyvesnį ir konsistentesnį.
K: Kaip veikia dirbtinio intelekto ir ekspertų įvesties derinys?
A: DI modelis perima kelių ekspertų žinias, mažindamas žmogiškąjį klaidingumą ir išankstinį nusistatymą, kartu būdamas pakankamai lankstus prisitaikyti prie kintančių rinkos sąlygų.
K: Kokią vaidmenį šiame procese atlieka ekspertai?
A: Ekspertai nustato reikšmingus kintamuosius, sukuria mokymo rinkinį ir pateikia pavyzdžius su objektyviu rizikos įvertinimu, mažinant priklausomybę nuo istorinių duomenų.
K: Ar galite pateikti šio požiūrio pavyzdį?
A: Nekilnojamojo turto finansavimo rinkoje buvo sukurti unikalūs sprendimo modeliai, automatizavus paskolų peržiūras, pratęsimus ir paraiškų teikimą, derinant nekilnojamojo turto finansavimo žinias su DI.
K: Kokiu būdu svarbu išlaikyti kontrolę ir pusiausvyrą?
A: Modelis reguliariai tikrinamas ir atnaujinamas, pateikiant paaiškinimus dėl kiekvieno išvesties. Ekspertai peržiūri kintamuosius, prisidėjusius prie rezultato, užtikrinant skaidrumą ir atskaitingumą.
K: Kaip departamentų bendradarbiavimas prisideda prie šio požiūrio sėkmės?
A: Priekinio biuro ir rizikos valdymo departamentai turi bendradarbiauti, o rizikos valdymo departamentas, turėdamas modelio nuosavybę, gali vesti įgyvendinimą organizacijoje, įtraukiant duomenų mokslininkus ir skatindamas bendradarbiavimą.
K: Kokie yra ekspertų žinių ir dirbtinio intelekto derinimo pranašumai kredito rizikos vertinime?
A: Išnaudodami žmonių ir mašinų stipriąsias puses, organizacijos gali pagerinti efektyvumą, tikslumą ir skaidrumą kredito vertinimo procese.
Apibrėžimai:
– Kredito rizikos vertinimas: Procesas, įvertinantis potencialią riziką suteikiant paskolą klientui pagal jo kreditingumą.
– Dirbtinis intelektas (DI): Simuliuojamas žmogaus intelektas mašinose, atliekant uždavinius, kurie paprastai reikalauja žmogaus intelekto.
– Taisyklių pagrindu paremti sprendimų medžiai: Sprendimų priėmimo metodas, kai sprendimai priimami pagal seka taisyklių ar sąlygų.
– Skaidrumas: Savybė būti atviriems, atskaitingiems ir lengvai suprantamiems sprendimų priėmime ar procesuose.
Rekomenduojami susiję nuorodos:
– bnymellon.com
– jpmorgan.com
– goldmansachs.com
The source of the article is from the blog qhubo.com.ni