Postopek ocenjevanja kreditnega tveganja v bankah je bil že dolgo časa deloven in zahteva veliko ročnega dela. Vendar pa je nov pristop k ocenjevanju kreditov, ki združuje strokovno znanje z umetno inteligenco (UI), v celoti preoblikoval panogo.
Tradicionalno so finančne institucije uporabljale “pravilnicami temelječa” odločitvena drevesa za učinkovitejšo obdelavo kreditnih preverjanj. Čeprav so te avtomatizirane sisteme prinesle neko olajšanje, pa so tudi postavile nove izzive. Zapletenost opredeljevanja podrobnih pravil in vzdrževanje sistema je otežilo prilagajanje spreminjajočim se okoliščinam, kar je vplivalo na natančnost.
Da bi odpravili te omejitve, se je pojavil nov model, ki združuje UI s strokovnim vpogledom. S pomočjo tega modela, ki združuje znanje več strokovnjakov, postane odločanje glede kreditov učinkovitejše in doslednejše. Ta model deluje objektivno, s čimer zmanjšuje verjetnost človeških napak in pristranosti, obenem pa je dovolj prilagodljiv za prilagajanje spremembam na trgu.
Strokovnjaki igrajo ključno vlogo v tem procesu. Identificirajo ustrezne spremenljivke, ustvarijo učno množico in zagotovijo reprezentativne primere z objektivno oceno tveganja. S tem zmanjšujejo odvisnost od zgodovinskih podatkov in zagotavljajo, da se model lahko prilagodi novim okoliščinam in politikam.
Praktičen primer tega pristopa je mogoče videti na trgu financiranja nepremičnin, kjer so bile razvite edinstvene odločitvene modele za avtomatizacijo pregledov, podaljševanja in vlog za posojila. Z združevanjem znanja s področja financiranja nepremičnin in UI je bil velik del procesa avtomatiziran, kar je ustvarilo dodano vrednost in učinkovitost.
Vendar je pomembno, da se skozi celoten proces vzdržujejo kontrole. Model se redno preverja in posodablja, pri čemer se za vsak izid zagotavljajo razlage. Strokovnjaki lahko pregledajo tri najpomembnejše spremenljivke, ki so prispevale k izidu, kar zagotavlja transparentnost in odgovornost.
Sodelovanje med oddelkom za stik s strankami in oddelkom za upravljanje tveganj je ključno za uspeh tega novega pristopa. Oddelka za upravljanje tveganj kot lastnika modela lahko v organizaciji vodita njegovo uveljavljanje. Z vključevanjem podatkovnih znanstvenikov in spodbujanjem odprtosti ter sodelovanja lahko organizacije uspešno implementirajo oceno kreditnega tveganja, podprto z UI.
V sklepni besedi združevanje strokovnega znanja in UI spreminja ocenjevanje kreditnega tveganja v bančni industriji. S povezovanjem prednosti tako ljudi kot strojev organizacije lahko izboljšajo učinkovitost, natančnost in transparentnost postopka ocene kreditov.
Pogosta vprašanja: Strokovno znanje in UI pri oceni kreditnega tveganja
V: Kateri je tradicionalni pristop k ocenjevanju kreditnega tveganja v bankah?
O: Finančne institucije so tradicionalno uporabljale odločitvena drevesa, osnovana na pravilih, za učinkovitejšo obdelavo kreditnih preverjanj.
V: Kakšne omejitve je imel tradicionalni pristop?
O: Zapletenost opredeljevanja podrobnih pravil in vzdrževanje sistema je bilo izziv, saj je otežilo prilagajanje spreminjajočim se okoliščinam, kar je zmanjšalo natančnost.
V: Kateri pristop revolucionira proces ocenjevanja kreditnega tveganja?
O: Nov pristop združuje strokovno znanje z umetno inteligenco (UI), da bi postopek ocenjevanja kreditov postal učinkovitejši in doslednejši.
V: Kako deluje kombinacija UI in strokovnega vpogleda?
O: UI model zajema znanje več strokovnjakov, kar zmanjšuje človeške napake in pristranost, obenem pa je dovolj prilagodljiv za prilagajanje spreminjajočim se tržnim razmeram.
V: Kakšno vlogo imajo strokovnjaki v tem procesu?
O: Strokovnjaki identificirajo ustrezne spremenljivke, ustvarijo učno množico in zagotovijo primere z objektivno oceno tveganja, kar zmanjšuje odvisnost od zgodovinskih podatkov.
V: Lahko podate primer tega pristopa?
O: Na trgu financiranja nepremičnin so se razvili edinstveni odločitveni modeli za avtomatizacijo pregledov, podaljševanja in vlog za posojila, ki združujejo znanje s področja financiranja nepremičnin z UI.
V: Kakšen je pomen vzdrževanja kontrol?
O: Model se redno preverja in posodablja, pri čemer se za vsak izid zagotavljajo razlage, strokovnjaki pa pregledajo spremenljivke, ki so prispevale k izidu, kar zagotavlja transparentnost in odgovornost.
V: Kako sodelovanje med oddelki prispeva k uspehu tega pristopa?
O: Oddelka za stik s strankami in oddelka za upravljanje tveganj morata sodelovati, pri čemer oddelka za upravljanje tveganj prevzame vodstveno vlogo pri uveljavljanju pristopa s sodelovanjem podatkovnih znanstvenikov.
V: Kaj so koristi združevanja strokovnega znanja in UI pri oceni kreditnega tveganja?
O: Z izrabo prednosti ljudi in strojev organizacije lahko izboljšajo učinkovitost, natančnost in transparentnost pri ocenjevanju kreditov.
Opredelitve:
– Ocena kreditnega tveganja: Proces ocenjevanja potencialnega tveganja povezanega z izposojanjem posojilojemalcu glede na njegovo kreditno sposobnost.
– Umetna inteligenca (UI): Posnemanje človeške inteligence v strojih za izvajanje nalog, ki običajno zahtevajo človeško inteligenco.
– Odločitvena drevesa, osnovana na pravilih: Metoda sprejemanja odločitev, pri kateri se odločitve sprejemajo na podlagi niza pravil ali pogojev.
– Transparentnost: Lastnost, da so odločitve ali procesi pri sprejemanju odprt, odgovoren in enostavno razumljiv.
Predlagani povezani viri:
– bnymellon.com
– jpmorgan.com
– goldmansachs.com
The source of the article is from the blog toumai.es