传统上，银行的信贷风险评估流程一直是一项需要大量人工努力的任务。然而，一种将专家知识与人工智能（AI）相结合的新方法正在革新这个行业。
传统上，金融机构使用“基于规则”的决策树来更高效地处理信贷审查。虽然这些自动化系统提供了一些帮助，但也带来了挑战。定义详细规则和维护系统的复杂性使其难以适应不断变化的情况，从而降低了准确性。
为了解决这些局限性，一种结合了人工智能与专家意见的新模型应运而生。通过将多个专家的知识纳入到人工智能模型中，信贷决策变得更加高效和一致。该模型以客观的方式工作，降低了人为错误和偏见的可能性，同时也具备足够的灵活性以适应不断变化的市场环境。
在这个过程中，专家们起着关键作用。他们确定相关变量，创建训练集，并提供带有客观风险评分的代表性示例。这减少了对历史数据的依赖，并确保模型能够适应新的情况和政策。
这种方法的一个实际例子可以在房地产融资市场中看到，那里已经开发了独特的决策模型来自动化贷款审核、展期和申请过程。通过将房地产融资知识与人工智能相结合，这个过程的很大一部分已经实现了自动化，创造了附加值和效率。
然而，保持整个过程的审查和平衡是非常重要的。该模型定期进行检查和更新，针对每个结果提供解释。人工专家可以审查对结果起到最重要作用的三个变量，以确保透明度和问责制。
前台和风险管理部门之间的合作对于这种新方法的成功至关重要。风险管理部门可以负责该模型，并在组织内推动采用。通过涉及数据科学家并培养开放和合作的文化，组织可以成功实现基于人工智能的信贷风险评估。
总之，专家知识与人工智能的结合正在改变银行业的信贷风险评估。通过充分发挥人类和机器的优势，组织可以提高信贷评估流程的效率、准确性和透明度。
FAQ: 信贷风险评估中的专家知识和人工智能
问：银行在信贷风险评估方面采用了什么传统方法？
答：传统上，金融机构使用基于规则的决策树来更高效地处理信贷审查。
问：传统方法存在哪些局限性？
答：定义详细规则和维护系统的复杂性使其难以适应变化的情况，从而降低了准确性。
问：什么方法正在革新信贷风险评估流程？
答：一种新方法将专家知识与人工智能（AI）相结合，使信贷评估更高效和一致。
问：人工智能和专家意见相结合的方法如何工作？
答：人工智能模型综合多个专家的知识，减少了人为错误和偏见的影响，同时具备灵活性以适应变化的市场环境。
问：在这个过程中专家扮演着什么角色？
答：专家们确定相关变量、创建训练集，并提供带有客观风险评分的示例，减少了对历史数据的依赖。
问：你能提供一个此方法的例子吗？
答：在房地产融资市场中，已经开发了独特的决策模型，通过将房地产融资知识与人工智能相结合，实现了贷款审核、展期和申请的自动化。
问：保持审查和平衡的重要性是什么？
答：该模型定期进行检查和更新，对于每个结果都提供解释，并由专家审查对结果起到最重要作用的变量，以确保透明度和问责制。
问：部门间的合作如何促进这种方法的成功？
答：前台和风险管理部门必须共同合作，风险管理部门在组织内领导采用该模型。通过涉及数据科学家并培养合作的文化，组织可以成功实施基于人工智能的信贷风险评估。
问：在信贷风险评估中结合专家知识和人工智能有哪些好处？
答：通过充分发挥人类和机器的优势，组织可以提高信贷评估流程的效率、准确性和透明度。
定义：
– 信贷风险评估：根据借款人的信用能力评估贷款所涉及的潜在风险的过程。
– 人工智能（AI）：模拟人类智能以执行通常需要人类智能的任务的机器。
– 基于规则的决策树：一种基于一系列规则或条件进行决策的方法。
– 透明度：决策或流程中开放、可追溯和易于理解的特性。
建议相关链接：
– bnymellon.com（英语网站）
– jpmorgan.com（英语网站）
– goldmansachs.com（英语网站）
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