Bankalardaki kredi risk değerlendirme süreci tarih boyunca önemli ölçüde manuel çaba gerektiren bir iş olmuştur. Ancak uzman bilgisini yapay zeka (YZ) ile birleştiren yeni bir kredi değerlendirme yaklaşımı sektöre devrimsel bir etki yapmaktadır.
Geleneksel olarak, finansal kuruluşlar kredi kontrol işlemlerini daha verimli bir şekilde işlemek için ‘kural tabanlı’ karar ağaçları kullanmışlardır. Bu otomatik sistemler bir rahatlama sağlamış olsa da zorluklar da ortaya çıkarmıştır. Detaylı kuralların tanımlanması ve sistemin sürdürülmesi karmaşık olduğundan değişen durumlara uyum sağlamak zorlaşmış ve sonuçta doğruluk azalmıştır.
Bu sınırlamaları ele almak için, uzman girişiyle YZ’nin birleştiği yeni bir model ortaya çıkmıştır. Birden çok uzmanın bilgisini bir YZ modeline aktararak, kredi karar verme süreci daha verimli ve tutarlı hale gelir. Bu model objektif bir şekilde çalışır, insan hatalarını ve önyargıyı azaltırken aynı zamanda değişen piyasa koşullarına uyum sağlamak için esneklik sağlar.
Uzmanlar bu süreçte önemli bir rol oynar. İlgili değişkenleri belirler, bir eğitim seti oluşturur ve nesnel bir risk skorlamasıyla temsilci örnekler sağlarlar. Bu, geçmiş verilere bağımlılığı azaltır ve modelin yeni durumlara ve politikalara uyum sağlayabilmesini sağlar.
Bu yaklaşımın pratik bir örneği, gayrimenkul finansman piyasasında görülebilir, burada kredi incelemelerini, uzatmalarını ve başvurularını otomatikleştirmek için benzersiz karar modelleri geliştirilmiştir. Gayrimenkul finansman bilgisi ile YZ’nin birleştirilmesiyle, sürecin önemli bir kısmı otomatik hale getirilerek ek değer ve verimlilik yaratılmıştır.
Ancak süreç boyunca denetimlerin ve dengelemelerin sürdürülmesi önemlidir. Model düzenli olarak kontrol edilir ve güncellenir, her sonuç için açıklamalar sağlanır. İnsan uzmanlar, sonuca katkıda bulunan en önemli üç değişkeni gözden geçirebilir, böylece şeffaflık ve hesap verebilirlik sağlanır.
Bu yeni yaklaşımın başarısı için Satış ve Risk Yönetimi departmanları arasındaki iş birliği önemlidir. Risk Yönetimi departmanı, modelin sahiplenilmesini üstlenerek organizasyon içinde benimsemeyi liderlik edebilir. Veri bilimcileri dahil etmek ve açıklık ve işbirliği kültürünü teşvik etmek suretiyle organizasyonlar YZ destekli kredi risk değerlendirmesini başarıyla uygulayabilirler.
Sonuç olarak, uzman bilgisinin YZ ile birleştirilmesi, bankacılık sektöründe kredi risk değerlendirmesini dönüştürmektedir. İnsanların ve makinelerin güçlerini kullanarak, organizasyonlar kredi değerlendirme sürecinde verimlilik, doğruluk ve şeffaflığı artırabilirler.
SSS: Uzman Bilgisi ve YZ ile Kredi Risk Değerlendirmesi
S: Bankalarda kredi risk değerlendirmesi için geleneksel yaklaşım nedir?
C: Geleneksel olarak, finansal kuruluşlar kredi kontrol işlemlerini daha verimli bir şekilde işlemek için kural tabanlı karar ağaçları kullanmışlardır.
S: Geleneksel yaklaşım hangi sınırlamalara sahiptir?
C: Detaylı kuralların tanımlanması ve sistem sürdürme zorlukları, değişen durumlara uyum sağlamayı zorlaştırmış ve doğruluğu azaltmıştır.
S: Kredi risk değerlendirme sürecini devrim yaratan yaklaşım ne şekilde etkilemektedir?
C: Uzman bilgisini yapay zeka (YZ) ile birleştirerek kredi değerlendirmesini daha verimli ve tutarlı hale getirmektedir.
S: YZ ve uzman girişinin birleştiği kombinasyon nasıl çalışır?
C: YZ modeli birden çok uzmanın bilgisini yakalayarak insan hatalarını ve önyargıyı azaltırken, değişen piyasa koşullarına uyum sağlayacak kadar esnek çalışır.
S: Uzmanlar bu süreçte hangi rolü oynamaktadır?
C: Uzmanlar ilgili değişkenleri belirler, bir eğitim seti oluşturur ve nesnel risk skorlamasıyla örnekler sağlarlar, böylece geçmiş verilere bağımlılığı azaltırlar.
S: Bu yaklaşımın bir örneğini verebilir misiniz?
C: Gayrimenkul finansman piyasasında, gayrimenkul finansman bilgisi ile YZ’nin birleşimiyle kredi incelemelerini, uzatmalarını ve başvurularını otomatikleştirmek için benzersiz karar modelleri geliştirilmiştir.
S: Denetimlerin ve dengelemelerin sürdürülmesinin önemi nedir?
C: Model düzenli olarak kontrol edilir ve güncellenir, her sonuç için açıklamalar sağlanır ve uzmanlar sonuca katkıda bulunan değişkenleri gözden geçirir, böylece şeffaflık ve hesap verebilirlik sağlanır.
S: Departmanlar arası iş birliği bu yaklaşımın başarısına nasıl katkıda bulunur?
C: Satış ve Risk Yönetimi departmanları birlikte çalışmalı, Risk Yönetimi departmanı veri bilimcileri dahil ederek işbirliğini teşvik ederek benimseme sürecini liderlik etmelidir.
S: Uzman bilgisi ve YZ’nin birleştirilmesinin kredi risk değerlendirmesindeki faydaları nelerdir?
C: İnsanların ve makinelerin güçlerini birleştirerek, organizasyonlar kredi değerlendirme sürecinde verimlilik, doğruluk ve şeffaflığı artırabilirler.
Tanımlamalar:
– Kredi risk değerlendirmesi: Bir borçluya kredi verme potansiyelindeki riskin kredi değerliliğine dayalı olarak değerlendirilmesi sürecidir.
– Yapay Zeka (YZ): İnsan zekasını taklit ederek tipik olarak insan zekası gerektiren görevleri yerine getirmek için makinelerde simülasyon yapma.
– Kural tabanlı karar ağaçları: Kararların bir dizi kural veya koşula dayanarak alındığı bir karar verme yöntemi.
– Şeffaflık: Karar verme veya süreçlerde açık, hesap verilebilir ve anlaşılabilir olma niteliği.
Önerilen İlgili Bağlantılar:
– bnymellon.com
– jpmorgan.com
– goldmansachs.com
The source of the article is from the blog smartphonemagazine.nl