Искусственный интеллект (ИИ) можно использовать для улучшения кредитного скоринга несколькими способами. Кредитный скоринг — это процесс оценки кредитоспособности заемщика на основе его кредитной истории, финансовых данных и других соответствующих факторов. Вот несколько способов, которыми ИИ может улучшить кредитный скоринг:
Улучшенный анализ данных
ИИ может анализировать большие объемы данных из различных источников, чтобы выявлять закономерности и тенденции, которые могут быть незаметны аналитикам-людям. Это может помочь кредиторам сделать более точные прогнозы кредитоспособности заемщика. Следующие шаги иллюстрируют, как можно использовать ИИ для анализа данных:
Собирайте данные из различных источников, таких как социальные сети, кредитные бюро и финансовые отчеты. Предварительно обрабатывайте и очищайте данные, чтобы обеспечить их готовность к анализу. Применяйте к данным алгоритмы машинного обучения для выявления закономерностей и тенденций. анализ для обоснования кредитных решений.
Улучшенная оценка рисков
ИИ можно использовать для создания прогностических моделей, которые оценивают вероятность невыплаты кредита заемщиком. Эти модели могут учитывать широкий спектр факторов, таких как доход, соотношение долга к доходу и историю платежей, чтобы лучше прогнозировать риск, связанный с кредитованием конкретного заемщика.
Общие шаги, предпринимаемые кредиторами для оценки пригодности заемщика для получения кредита, перечислены ниже:
Соберите данные о заемщике, такие как кредитная история, доход, статус занятости и другие соответствующие факторы. Предварительно обработайте и очистите данные, чтобы убедиться, что они готовы к анализу. Обучите модели машинного обучения на данных, чтобы предсказать вероятность дефолта заемщика. кредит. Используйте модели для оценки риска, связанного с кредитованием конкретного заемщика.
Уменьшенный уклон
ИИ может помочь уменьшить предвзятость при оценке кредитоспособности, используя объективные критерии для оценки кредитоспособности. Это может помочь снизить влияние таких факторов, как раса, пол и этническая принадлежность, на решения о кредитовании.
Одной из проблем при оценке кредитоспособности является обеспечение того, чтобы процесс был справедливым и свободным от предвзятости. Исторически на решения о кредитовании влияли такие факторы, как раса, пол и этническая принадлежность, что может привести к дискриминации. Однако с помощью ИИ можно уменьшить влияние этих факторов на кредитные решения.
Я также упомянул аспект справедливости в рамках этических соображений использования ИИ, хотя мы рассматриваем возможность использования ИИ для оценки кредитоспособности @SociaLendAfrica, мы будем поддерживать процесс проверки человеком. Даже ИИ может быть предвзятым из-за информации, которую мы ему передаем #WLS @katslaw1
— Марвин Питер Аканкваса (@Marvinpetersbk) 1 августа 2019 г.
Для этого кредиторам необходимо определить потенциальные источники предвзятости в процессе оценки кредитоспособности, такие как раса, пол и этническая принадлежность. Затем они могут обучать модели машинного обучения, чтобы исключать или приуменьшать значение этих факторов в процессе принятия решения о кредитовании. Таким образом, кредиторы могут принимать более объективные и справедливые кредитные решения, основанные на кредитоспособности заемщика, а не на личных характеристиках.
Однако важно отметить, что ИИ не застрахован от предвзятости, и крайне важно отслеживать модели на предмет любых признаков предвзятости и корректировать их по мере необходимости, чтобы обеспечить справедливость и прозрачность. Это требует постоянного мониторинга и оценки модели, а также рутинных оценок обучающих данных. Таким образом, кредиторы могут гарантировать, что их система кредитных рейтингов беспристрастна и одинакова для всех заемщиков, независимо от их расы, пола или культурного происхождения.
Связанный: Этические соображения при разработке и развертывании ИИ
Более быстрая обработка
ИИ может значительно повысить скорость и эффективность процесса кредитного скоринга. Традиционно кредитный скоринг был ручным и трудоемким процессом, требующим большого количества документов и человеческого вмешательства. Однако с помощью ИИ кредиторы могут автоматизировать многие задачи, связанные с кредитным скорингом, сокращая время обработки и повышая эффективность.
Один из способов, с помощью которого ИИ может ускорить процесс кредитного скоринга, — автоматизировать ввод и анализ данных. Используя алгоритмы машинного обучения для обработки и анализа больших объемов данных, кредиторы могут быстро оценить кредитоспособность заемщика и принять решение о кредитовании в режиме реального времени. Это может быть особенно полезно для платформ онлайн-кредитования, которым требуется быстрая и точная оценка кредитоспособности.
Еще один способ, с помощью которого ИИ может повысить скорость кредитного скоринга, — это автоматизация процесса подачи заявки на кредит. Используя чат-ботов и другие инструменты на базе ИИ, кредиторы могут предоставлять заемщикам мгновенную обратную связь по их кредитным заявкам, сокращая время и усилия, необходимые для подачи заявки на кредит.
Улучшенный клиентский опыт
Кредитный скоринг на основе ИИ может предоставить заемщикам более персонализированный опыт кредитования. Например, кредиторы могут использовать ИИ, чтобы предлагать заемщикам кредитные продукты, адаптированные к их конкретным потребностям и финансовому положению. Кредиторы обычно выполняют следующие шаги, чтобы улучшить опыт заемщика:
Собирайте данные о заемщике, такие как его финансовые цели и устойчивость к риску. Используйте алгоритмы машинного обучения для определения кредитных продуктов, соответствующих потребностям и предпочтениям заемщика. Предложите заемщику персонализированные кредитные продукты на основе анализа.
По теме: 7 потенциальных вариантов использования чат-ботов в банковской сфере
Источник: Сointеlеgrаph
