Искусственный интеллект (ИИ) может быть использован для повышения кредитной оценки несколькими способами. Кредитная оценка - это процесс оценки кредитоспособности заемщика на основе их кредитной истории, финансовых данных и других соответствующих факторов. Вот некоторые способы, которыми ИИ может улучшить кредитный счет:
Лучший анализ данных
ИИ может анализировать большие объемы данных из различных источников, чтобы идентифицировать закономерности и тенденции, которые не могут быть очевидны для человеческих аналитиков. Это может помочь кредиторам сделать более точные прогнозы о кредитоспособности заемщика. Приведенные ниже шаги показывают, как ИИ можно использовать для анализа данных:
- Соберите данные из различных источников, таких как социальные сети, кредитные бюро и финансовая отчетность.
- Предварительно обрабатывать и очистить данные, чтобы убедиться, что они готовы к анализу.
- Примените алгоритмы машинного обучения к данным для определения шаблонов и тенденций.
- Используйте идеи, полученные из анализа, чтобы информировать решения о кредитовании.
Улучшенная оценка риска
ИИ может быть использован для создания прогнозных моделей, которые оценивают вероятность дефолта заемщика по кредиту. Эти модели могут учитывать широкий спектр факторов, таких как доход, отношение долга к доходу и история платежей, чтобы лучше прогнозировать риск, связанный с кредитованием конкретного заемщика.
Общие шаги, за которыми следуют кредиторы для оценки пригодности заемщика для кредита, перечислены ниже:
- Соберите данные о заемщике, таких как кредитная история, доход, статус занятости и другие соответствующие факторы.
- Предварительно обрабатывать и очистить данные, чтобы убедиться, что они готовы к анализу.
- Модели поезда машинного обучения на данные, чтобы предсказать вероятность дефолта заемщика по кредиту.
- Используйте модели для оценки риска, связанного с кредитованием конкретного заемщика.
Снижение смещения
ИИ может помочь уменьшить предвзятость в кредитной оценке, используя объективные критерии для оценки кредитоспособности. Это может помочь уменьшить влияние таких факторов, как раса, пол и этническая принадлежность на решения о кредитовании.
Одной из проблем в кредитном оценке является то, что процесс является справедливым и свободным от предвзятости. Исторически, на решения по кредитованию влияли такие факторы, как раса, пол и этническая принадлежность, которые могут привести к дискриминационной практике. Однако, используя ИИ, возможно уменьшить влияние этих факторов на решения о кредитовании.
Я также упомянул аспект справедливости в соответствии с этическими соображениями использования ИИ, в то время как мы рассчитываем на использование ИИ для кредитной оценки @socialendafrica, мы будем поддерживать процесс обзора человека. Даже ИИ может быть предвзятым из -за информации, которую мы ее подаем #wls @katslaw1
- Марвин Питер Аканкваса (@marvinpetersbk) 1 августа 2019 г.
Чтобы достичь этого, кредиторы должны определить потенциальные источники предвзятости в процессе оценки кредита, таких как раса, пол и этническая принадлежность. Затем они могут обучать модели машинного обучения, чтобы исключить или отменить эти факторы в процессе принятия решений. Таким образом, кредиторы могут принимать более объективные и справедливые решения, основанные на кредитоспособности заемщика, а не на личных характеристиках.
Тем не менее, важно отметить, что ИИ не застрахован от предвзятости, и крайне важно контролировать модели для любых признаков смещения и корректировать их по мере необходимости для обеспечения справедливости и прозрачности. Это требует постоянного мониторинга и оценки модели, а также обычных оценок учебных данных. Таким образом, кредиторы могут гарантировать, что их система кредитных рейтингов является беспристрастной и равной для всех заемщиков, независимо от их расового, гендерного или культурного происхождения.
Быстрая обработка
ИИ может значительно улучшить скорость и эффективность процесса оценки кредита. Традиционно, кредитный счет был ручным и трудоемким процессом, включающим много документов и вмешательства человека. Однако, используя ИИ, кредиторы могут автоматизировать многие задачи, связанные с оценкой кредита, сокращение времени обработки и повышение эффективности.
Одним из способов ускорения ИИ может ускорить процесс оценки кредита, это автоматизация ввода и анализ данных. Используя алгоритмы машинного обучения для обработки и анализа больших объемов данных, кредиторы могут быстро оценить кредитоспособность заемщика и принимать решения о кредитовании в режиме реального времени. Это может быть особенно полезно для платформ онлайн -кредитования, которые требуют быстрой и точной кредитной оценки.
Другим способом, которым ИИ может улучшить скорость оценки кредита, является автоматизация процесса подачи заявки на кредит. Используя чат-боты и другие инструменты с AI, кредиторы могут предоставить заемщикам мгновенную обратную связь по своим кредитным заявлениям, сокращая время и усилия, необходимые для подачи заявления на кредит.
Улучшение качества обслуживания клиентов
Кредитная оценка, основанная на AI, может предоставить заемщикам более персонализированный опыт кредитования. Например, кредиторы могут использовать ИИ, чтобы предложить заемщики кредитные продукты, которые адаптированы к их конкретным потребностям и финансовым ситуациям. Кредиторы обычно выполняют шаги ниже, чтобы улучшить опыт заемщика:
- Соберите данные о заемщике, таких как их финансовые цели и терпимость к риску.
- Используйте алгоритмы машинного обучения для определения кредитных продуктов, которые соответствуют потребностям и предпочтениям заемщика.
- Предложите персонализированные кредитные продукты заемщику на основе анализа.
