موارد استفاده هوش مصنوعی برای مدل سازی اعتبار

موارد استفاده هوش مصنوعی برای مدل سازی اعتبار

برخلاف تصور رایج، دریافت وام بانکی همچنان برای جمعیت وسیعی از مردم در سراسر جهان یک چالش است. طبق برآوردهای Global Findex ، در سال ۲۰۲۰، ۳۱٪ از مردم در سراسر جهان بدون حساب بانکی باقی مانده اند، به این معنی که حدود یک سوم از جمعیت جهان هیچ حساب بانکی، کارت اعتباری یا سایر خدمات بانکی ندارند. اگرچه رهبران این حوزه کشورهای در حال توسعه ای مانند چین و هند هستند، حتی در ایالات متحده آمریکا، بیش از ۱۴ میلیون بزرگسال بدون حساب بانکی باقی مانده اند (۶٪ از کل جمعیت). برای درک زمینه گسترده تر این چالش، بینش ما را در مورد امتیازدهی اعتباری با استفاده از یادگیری ماشینی بررسی کنید ، که به بررسی چگونگی تغییر تصمیمات امتیازدهی اعتباری توسط هوش مصنوعی می پردازد.

دسترسی به خدمات بانکی، از جمله حق دریافت وام برای توسعه کسب و کار یا اهداف شخصی، ارتباط مستقیمی با وضعیت اجتماعی-اقتصادی افراد دارد. کسانی که حساب بانکی ندارند و سابقه وام موفقی ندارند، شانس کمی برای تایید درخواست وام خود دارند و این نشان دهنده فرصت های از دست رفته زیادی برای راه اندازی و توسعه کسب و کار است.

یکی از عوامل اصلی چنین دسترسی ضعیفی به وام ها، سیستم مدل سازی اعتباری مبتنی بر کارت امتیازی است. در این مقاله، ما به بررسی نقص های مدل های سنتی امتیازدهی اعتباری می پردازیم و بررسی می کنیم که چگونه راه حل های هوش مصنوعی می توانند با ارائه نتایج دقیق تر، انعطاف پذیرتر و پیش بینی کننده تر امتیازدهی اعتباری، صنعت را متحول کنند.

مدل سازی اعتباری سنتی چگونه کار می کند؟

مدل سازی ریسک اعتباری یک تکنیک رایج است که توسط سازمان های مالی برای تعیین سطح ریسک وام گیرندگان خاص به کار می رود. پارامترهایی که برای تعیین ریسک اعتباری مورد تجزیه و تحلیل قرار می گیرند شامل صورت های مالی فرد، احتمال نکول، سابقه تسویه وام، تراکنش های گذشته کاربر، سن او، صنعت اشتغال و غیره است.

ریشه های امتیازدهی اعتباری مدرن توسط رونالد ای. فیشر بنا نهاده شد، که در سال ۱۹۳۶ یک تکنیک آماری تحلیل تشخیصی ارائه داد. این رویکرد برای تمایز بین گروه ها بر اساس فهرستی از ویژگی های قابل اندازه گیری به کار گرفته شد. در سال ۱۹۴۱، دوراند این تکنیک را برای تعیین وام های خوب و بد قابل اجرا یافت.

بنابراین، همانطور که از نام «امتیازدهی اعتباری» پیداست، موسسات مالی به متقاضیان امتیاز اعتباری می دهند. این امتیازها به عنوان بیان عددی احتمال بازپرداخت بدهی به موقع و کامل توسط متقاضی وام عمل می کنند. بانک ها از امتیازهای اعتباری برای انجام قیمت گذاری مبتنی بر ریسک استفاده می کنند، به این معنی که وام گیرندگانی که امتیاز اعتباری پایین تری دارند، احتمالا وام هایی با شرایط بدتر و نرخ بهره بالاتر دریافت می کنند.

این تحلیل به طور سنتی با کمک رگرسیون لجستیک یا الگوریتم های مبتنی بر درخت انجام می شود. به عنوان مثال، این سیستم عوامل زیر را که بر ریسک اعتباری تاثیر می گذارند، ارزیابی می کند:

• احتمال عدم پرداخت (معیار تعیین شده توسط امتیاز اعتباری و نسبت بدهی به درآمد متقاضی)
• زیان ناشی از عدم پرداخت (معیار محاسبه شده بر اساس زیان بانک در صورت عدم پرداخت وام گیرنده؛ این معیار برای کل سبد وام های یک سازمان خاص ارزیابی می شود)
• ریسک در زمان نکول (معیاری که نشان دهنده ی ریسک پذیری وام دهنده است و نرخ فعلی ریسک در زمان نکول را آشکار می کند)

همانطور که از این گزارش برمی آید، مدل سازی سنتی ریسک اعتباری مبتنی بر تقسیم بندی سفت و سخت مشتریان در امتداد خطوط سخت، مانند برچسب های "مشتری جدید" و "مشتری موجود" است. این مدل ویژگی های ظریف مشتری را در بر نمی گیرد. همچنین نمی تواند درآمد مشتری را بر اساس جایگاه صنعت، رفتار مالی مشتری و بسیاری از ویژگی های ظریف دیگر پیش بینی کند. همه این ویژگی ها نشان دهنده سازگاری ضعیف مدل سازی سنتی ریسک اعتباری است که آنها را قادر به پاسخگویی به شرایط متغیر بازار و در نظر گرفتن ذهنیت جامعه نمی کند. برای درک عمیق تر محدودیت های مدل های سنتی و نقش هوش مصنوعی در غلبه بر این چالش ها، مقاله ما در مورد تشخیص پیشرفته کلاهبرداری با استفاده از یادگیری ماشین با Datrics.ai را بخوانید . این مقاله به بررسی نقطه تلاقی هوش مصنوعی در امنیت مالی می پردازد که برای حفظ سیستم های اعتباری قوی بسیار مهم است.

چرا رویکرد سنتی ناقص است؟

بزرگترین مشکل رویکردهای سنتی (مبتنی بر کارت امتیازی) برای ارزیابی اعتبار، انعطاف ناپذیری آنهاست. سیستم های مرسوم مبتنی بر قانون هستند، به این معنی که اگر فرد سابقه بی عیب و نقصی در وام های قبلی نداشته باشد، به سختی می تواند وام جدیدی از یک موسسه بانکی دریافت کند.

اما چگونه یک فرد بدون حساب بانکی می تواند اولین وام خود را دریافت کند؟ و چگونه فردی که به دنبال پول برای راه اندازی یک کسب و کار است، می تواند درآمد لازم برای بازپرداخت وام را کسب کند؟ این پیچیدگی ها در رویکرد کلاسیک مدل سازی اعتباری لحاظ نشده اند و فقط به جمعیت تحت پوشش بانک که سابقه خوبی در تسویه وام دارند، اجازه می دهند در آینده وام های بیشتری دریافت کنند.

بر اساس برآوردهای فعلی، مهم ترین نقص هایی که مانع از ارائه ارزیابی های دقیق اعتبارسنجی توسط سیستم های مدل سازی اعتباری سنتی می شوند، به شرح زیر است:

• تحلیل صرفا مبتنی بر داده های تاریخی
• بررسی متغیرها به صورت جداگانه
• پارامترهای امتیازدهی اعتباری تحت تاثیر سوگیری ها و برداشت های انسانی قرار گرفته اند
• توانایی ارزیابی فقط روابط خطی
• منطق غیر ظریف و مبتنی بر قانون
• تکیه بر داده های ساختاریافته

راهکارهای هوش مصنوعی برای امتیازدهی اعتباری هوشمندتر

مدل های امتیازدهی اعتباری مبتنی بر هوش مصنوعی، با آشکار کردن روابط پنهان بین متغیرهایی که همیشه در سیستم های مبتنی بر قانون آشکار نیستند، صنعت مدل سازی اعتباری را متحول می کنند. برخلاف سیستم های سنتی که به صورت تک تک به یک متغیر نگاه می کنند و متقاضیان وام را بر اساس نامناسب بودن آنها با پارامترهای خاص، حذف می کنند، الگوریتم های مبتنی بر هوش مصنوعی بین بخش های مختلف داده ها ارتباط برقرار می کنند و اجازه می دهند کل مجموعه داده ها داستان خود را روایت کنند. مزایای مرتبط با راه حل های امتیازدهی اعتباری هوش مصنوعی عبارتند از:

• قدرت پیش بینی بیشتر
• مقیاس پذیری و کالیبراسیون مجدد چشمگیر
• مقرون به صرفه بودن
• پتانسیل خودآموزی گسترده

برای اینکه یک راهکار هوش مصنوعی برای بخش مالی قابل اجرا باشد، باید ویژگی های زیر را داشته باشد.

• قابلیت توضیح . مدل باید قابل توضیح باشد و بتواند تصمیمات موجهی اتخاذ کند تا یک بررسی کننده خارجی بتواند منطق آن را ارزیابی کند. قابلیت توضیح، یکی از ویژگی های معمول مدل های امتیازدهی اعتباری مبتنی بر درخت است که سلسله مراتبی از پارامترها را در ارزیابی خود ایجاد می کنند و نشان می دهند که کدام پارامتر در تصمیم مربوط به وام، وزن بیشتری دارد.
• تکرارپذیری . مدل باید اعتبار آزمون-بازآزمون را داشته باشد تا تصمیمات تاریخی را توضیح دهد؛ برای مثال، اگر فردی چند سال پیش وامی دریافت نکرده باشد، سیستم باید آن داده های تاریخی را دوباره محاسبه کند و دلیل رد وام را ارائه دهد.
• استحکام . این ویژگی محصولات هوش مصنوعی مستلزم سازگاری عملکرد مدل در نمونه برداری آزمایشی با عملکرد آموزشی بدون نوسانات مرتبط با نویز است.
• تنوع مدل ها . یک مدل باید به مشتری انعطاف پذیری بدهد و برای انواع مختلف کسب وکار و داده ها قابل تنظیم باشد.

بیایید نگاهی به چگونگی تلفیق این اصول برای ارائه راه حل های کاربردی هوش مصنوعی برای بخش بانکی بیندازیم. برای کسب اطلاعات بیشتر در مورد کاربردهای عملی و مزایای هوش مصنوعی در خدمات مالی، به بررسی دقیق ما در مورد ۵ روش برتر هوش مصنوعی که تحلیل پیش بینی کننده در بیمه را متحول می کند، مراجعه کنید .

موارد استفاده از امتیازدهی اعتباری هوش مصنوعی

هوش مصنوعی می تواند به طرق مختلفی در خدمات مالی به کار گرفته شود. در اینجا چند مورد استفاده از مزایای منحصر به فرد هوش مصنوعی برای امتیازدهی اعتباری آورده شده است.

کالیبراسیون مجدد

مدل های سنتی دست و پا گیر هستند زیرا اضافه کردن پارامترهای جدید، آنها را کند کرده و فرآیند امتیازدهی را پیچیده می کند. الگوریتم های هوش مصنوعی در به روزرسانی های خود بسیار پویاتر هستند و با گذشت زمان با کنار گذاشتن رویکردهای ناکارآمد و افزودن بهبودها بدون دخالت انسان، بهبود می یابند.

پیش بینی دقیق

الگوریتم های سنتی امتیازدهی اعتباری به صورت خطی با تجزیه و تحلیل داده های تاریخی برای تولید تخمین هایی از اعتبار آینده کار می کنند. در مقابل، سیستم های هوش مصنوعی خودآموز، از داده های تاریخی و فعلی برای بهبود ظرفیت پیش بینی خود استفاده می کنند. قدرت فنی پیشرفته هوش مصنوعی به آنها اجازه می دهد تا داده های بزرگ را تجزیه و تحلیل کنند، بین متغیرهای پراکنده ارتباط برقرار کنند و بینش عمیق تری از مشخصات وام گیرنده ارائه دهند. این ویژگی ها به افزایش مداوم پتانسیل پیش بینی الگوریتم های هوش مصنوعی و تجزیه و تحلیل بهتر داده های بدون ساختار کمک می کنند.

مقرون به صرفه بودن

اگرچه بسیاری از کاربران، پیاده سازی راه حل های هوش مصنوعی را بسیار پرهزینه می دانند، اما در واقعیت، کاربرد مدل های هوش مصنوعی در درازمدت مقرون به صرفه تر است. اکثر ارائه دهندگان راه حل های امتیازدهی اعتباری مبتنی بر کارت امتیازی، هزینه را بر اساس هر کاربر از کاربران دریافت می کنند. در عین حال، مدل های هوش مصنوعی نشان دهنده یک سیستم کاملا قابل تنظیم و یادگیری مداوم هستند که قادر به برآورده کردن تمام نیازهای امتیازدهی اعتباری و پروفایل مشتری شما هستند. به عنوان مثال، Datrics در حال حاضر سیستم های امتیازدهی اعتباری انعطاف پذیر مبتنی بر یادگیری ماشین را ارائه می دهد که قادر به پیش بینی دقیق واجد شرایط بودن و رتبه بندی هوشمند وام گیرندگان برای به حداقل رساندن تعداد وام های بالقوه "بد" هستند.

تحلیل مجموعه داده های گسترده تر

امروزه، شناخت محرک های جدید ریسک در امتیازدهی حساس و پاسخگو به ریسک اعتباری ضروری است. سیستم های سنتی نمی توانند این ریسک ها را به طور کافی ارزیابی کنند، در حالی که هوش مصنوعی نیازهای نوآورانه را بهتر برآورده می کند. به عنوان مثال، سیستم های هوش مصنوعی می توانند داده های بدون ساختار از رسانه های اجتماعی مشتریان را تجزیه و تحلیل کنند تا ریسک ها را شناسایی کرده و به موسسه مالی هشدار دهند (مثلا پست هایی که خسارت ماشین مشتری یا آتش سوزی در خانه اش را نشان می دهند). یک معیار حیاتی برای پایداری کسب وکار برای وام دهندگان تجاری، چیزی است که هوش مصنوعی می تواند ثبت کند، در حالی که انسان ها و سیستم های مبتنی بر کارت امتیازی نمی توانند. همه این جنبه ها را می توان در یک راه حل هوش مصنوعی خودآموز گنجاند تا ارزیابی های جامع و واقع بینانه ای از پروفایل های مشتری دریافت کند و منجر به تمایز هوشمندانه تر مشتری و محاسبه ریسک اعتباری شود.

راهکار مدل سازی اعتباری هوش مصنوعی خود را از Datrics دریافت کنید

وقتی به دنبال یک راهکار هوش مصنوعی موثر برای یک سازمان مالی هستید، قابلیت توضیح، تکرارپذیری و سفارشی سازی محصول اهمیت زیادی دارد. داتریکس می تواند همه این موارد را در محصول هوش مصنوعی متناسب با کسب وکار مالی شما و نوع داده هایی که برای تجزیه و تحلیل نیاز دارید، تضمین کند.

ما همچنین با میزبانی محصول هوش مصنوعی چه در محل مشتری و چه در فضای ابری آنها، انعطاف پذیری بیشتری ارائه می دهیم. یکی از کارکردهای حیاتی، امکان اشتراک گذاری مدل هوش مصنوعی (حتی اگر در حال تولید نباشد) است که امکان دسترسی مدیران یا کارکنان بخش نظارت داخلی را فراهم می کند. این کارکرد به کارکنان مهم اجازه می دهد تا اصول کار و کارایی مدل را ارزیابی کنند و منطق تصمیم گیری آن را درک کنند.

علاوه بر این، محصولات هوش مصنوعی داتریکس مقیاس پذیر هستند، می توانند نیازهای رو به رشد شما را برآورده کنند و داده های بزرگ را در خود جای دهند. دانشمندان داده می توانند کدهای سفارشی را برای گسترش ظرفیت سیستم، همه در پلتفرم ما، اعمال کنند. علاوه بر این، داتریکس شرایط متغیر بازار را پیگیری می کند و بر اساس واقعیت های فعلی، مانند تغییرات ساختاری ناشی از کووید-۱۹، تنظیماتی را در الگوریتم های امتیازدهی اعمال می کند. بنابراین، با استفاده از راه حل های امتیازدهی اعتباری ما، فرصتی بی نظیر برای بهره برداری از پتانسیل کامل ارزیابی امتیاز اعتباری هوش مصنوعی، از دست ندادن مشتریان بالقوه و داشتن تصویر کامل از وضعیت، به دست می آورید