Kredītriska novērtēšanas process bankās vēsturiski ir prasījis daudz cilvēkresursu un manuālu darba. Tomēr jauns pieeja kredītnovērtējumam, kas apvieno ekspertu zināšanas ar mākslīgo intelektu (MI), revolucionē šo nozari.
Līdz šim finanšu iestādes ir izmantojušas “noteikumu bāzētas” lēmumu koku sistēmas, lai efektīvāk pārvaldītu kredīta pārbaudes. Lai gan šie automatizētie sistēmas ir nesošas atvieglojumus, tās arī ir radījušas izaicinājumus. Detalizētu noteikumu definēšanas sarežģītība un sistēmas uzturēšana ir padarījušas to grūti pielāgojamu mainīgiem apstākļiem, sākotnēji samazinot precizitāti.
Lai atrisinātu šos ierobežojumus, ir izvērties jauns modelis, kas apvieno MI ar ekspertu ieguldījumu. Savācot daudzu ekspertu zināšanas MI modelī, kredīta pieņemšanas lēmumi kļūst efektīvāki un vienmērīgāki. Šis modelis darbojas objektīvi, samazinot cilvēka kļūdu un pārliecību ietekmi, savukārt ir pietiekami elastīgs, lai pielāgotos mainīgiem tirgus apstākļiem.
Eksperti spēlē būtisku lomu šajā procesā. Viņi identificē attiecīgās mainīgās vērtības, izveido apmācības datu kopu un sniedz reprezentatīvus piemērus ar objektīvu riska vērtējumu. Tas samazina atkarību no vēsturiskajiem datiem un nodrošina modeļa spēju pielāgoties jauniem apstākļiem un politikai.
Šāda pieeja praktiski ir ieviesta nekustamā īpašuma finansēšanas tirgū, kur ir izstrādāti unikāli lēmumu modeļi, lai automatizētu aizdevumu pārskatus, pagarinājumus un pieteikumus. Savienojot nekustamā īpašuma finansēšanas zināšanas ar MI, ievērojama daļa no procesa ir automatizēta, nodrošinot pievienoto vērtību un efektivitāti.
Tomēr ir svarīgi saglabāt pārbaudes un līdzsvaru visā procesā. Modeļis tiek regulāri pārbaudīts un atjaunināts, sniedzot izskaidrojumus katrai iznākumam. Eksperti var pārskatīt trīs svarīgākos mainīgos, kas ietekmēja iznākumu, nodrošinot pārredzamību un atbildību.
Sadarbība starp Front Office un Riska vadības nodaļām ir būtiska šīs jaunās pieejas panākumiem. Riska vadības nodaļai piederība ļauj tai veikt lēmumu par modeli un vadīt tā ieviešanu organizācijā. Iesaistot datu zinātniekus un veicinot atvērtības un sadarbības kultūru, organizācijas veiksmīgi var ieviest MI atbalstītu kredītriska novērtējumu.
Secinot, ekspertu zināšanu un MI kombinācija pārveido kredītriska novērtējumu banku nozarē. Izmantojot gan cilvēku, gan mašīnu priekšrocības, organizācijas var uzlabot efektivitāti, precizitāti un pārredzamību kredītnovērtējuma procesā.
Biežāk uzdotie jautājumi: Ekspertu zināšanas un MI kredītriska novērtējumā
J: Kāda ir tradicionālā pieeja kredītriska novērtējumam bankās?
A: Tradicionāli finanšu iestādes ir izmantojušas noteikumu bāzētas lēmumu koku sistēmas, lai pārvaldītu kredīta pārbaudes efektīvāk.
J: Kādas ierobežojumus bija tradicionālajā pieejā?
A: Detalizētu noteikumu definēšana un sistēmas uzturēšana bija sarežģīta, radot grūtības pielāgoties mainīgiem apstākļiem un samazinot precizitāti.
J: Kāda pieeja revolucionē kredītriska novērtējuma procesu?
A: Jaunā pieeja apvieno ekspertu zināšanas ar mākslīgo intelektu (MI), lai veidotu efektīvāku un vienmērīgāku kredītnovērtējumu.
J: Kā kombinācija MI un ekspertu ieguldījuma darbojas?
A: MI modelī tiek uzņemtas vairāku ekspertu zināšanas, samazinot cilvēku kļūdas un ietekmi, bet tajā pašā laikā nodrošinot elastību mainīgiem tirgus apstākļiem.
J: Kāda ir ekspertu loma šajā procesā?
A: Eksperti identificē atbilstošos mainīgos, veido apmācības datu kopu un sniedz piemērus ar objektīvu riska vērtējumu, tādējādi samazinot atkarību no vēsturiskiem datiem.
J: Vai varat sniegt piemēru šai pieejai?
A: Nekustamā īpašuma finansēšanas tirgū ir izstrādāti unikāli lēmumu modeļi, kas automatizē aizdevumu pārskatus, pagarinājumus un pieteikumus, apvienojot nekustamā īpašuma finansēšanas zināšanas ar MI.
J: Kāda ir pārbaudes un līdzsvaram lielums šajā procesā?
A: Modelis tiek regulāri pārbaudīts un atjaunināts, sniedzot izskaidrojumus katrai iznākumam, un eksperti pārskata mainīgos, kas veicināja iznākumu, nodrošinot pārredzamību un atbildību.
J: Kā sadarbība starp daļām veicina šīs pieejas veiksmi?
A: Front Office un Riska vadības nodaļai ir jāsadarbojas, kur Riska vadības nodaļa vadošā pozīcijā pilnvaro modeli un veicina tā ieviešanu, iesaistot datu zinātniekus un veicinot sadarbību.
J: Kādas ir ekspertu zināšanu un MI apvienošanas priekšrocības kredītriska novērtējumā?
A: Izmantojot cilvēku un mašīnu stiprās puses, organizācijas var uzlabot efektivitāti, precizitāti un pārredzamību kredītkontroles procesā.
Definīcijas:
– Kredītriska novērtēšana: Potenciālā riska novērtējuma process, ņemot vērā aizdevēja kredītvērtību.
– Mākslīgā intelekts (MI): Cilvēka intelekta simulācija mašīnām, lai veiktu uzdevumus, kas parasti prasītu cilvēka intelektu.
– Noteikumu bāzētas lēmumu koku sistēmas: Lēmumu pieņemšanas metode, kad lēmumi tiek veikti, pamatojoties uz dažādiem noteikumiem vai nosacījumiem.
– Pārredzamība: Atvērtības, atbildības un viegli saprotamības kvalitāte lēmumu pieņemšanā vai procesos.
Ieteiktās saistītās saites:
– bnymellon.com
– jpmorgan.com
– goldmansachs.com
The source of the article is from the blog qhubo.com.ni