Кредитний скоринг на основі штучного інтелекту: Переваги та ризики

Основні тези

• Кредитний скоринг на основі штучного інтелекту забезпечує підвищену точність та швидкість прийняття рішень, аналізуючи величезні обсяги даних, що виходять за межі традиційних кредитних моделей.
• Інклюзивність є важливою перевагою, оскільки ШІ дає змогу кредиторам оцінювати осіб без традиційної кредитної історії за допомогою альтернативних джерел даних.
• Серед ризиків кредитного скорингу на основі ШІ — питання конфіденційності даних, потенційна упередженість алгоритмів і відсутність прозорості в процесах прийняття рішень.
• Етичні міркування та відповідність нормативним вимогам є ключовими для забезпечення справедливого та відповідального використання ШІ у кредитному скорингу.

Штучний інтелект стрімко змінює численні галузі, і фінансовий сектор не став винятком. Запровадження штучного інтелекту в системах кредитного скорингу — це один із найбільших успіхів у цій сфері. 

Традиційний кредитний скоринг довгий час залишався основою для ухвалення рішень у кредитуванні, проте часто він може бути неповним або неспроможним забезпечити неупереджені оцінки.

Давайте детально розглянемо, що саме таке кредитний скоринг на основі ШІ, які переваги він забезпечує, які ризики втручаються та як це може вплинути на майбутнє фінансових кредитних систем.

Що таке кредитний скоринг на основі ШІ?

Ви, можливо, запитуєте себе: що таке кредитний скоринг на основі ШІ? Просто кажучи, це процес використання штучного інтелекту та алгоритмів машинного навчання для оцінки кредитного ризику особи. 

На відміну від традиційних моделей, які залежать лише від кількох аспектів фінансової інформації — таких як кредитна історія та заборгованість, — кредитна оцінка, керована ШІ, аналізує різноманітні типи інформації.

До таких даних входять кредитна історія, альтернативні дані, що стосуються активності у соціальних мережах, оплати комунальних рахунків і навіть поведінки під час онлайн-шопінгу. Обробка цих різнорідних даних має на меті надати більш повну оцінку кредитоспроможності за допомогою моделей кредитного скорингу на базі ШІ.

Ви знали? Деякі системи кредитного скорингу на базі ШІ можуть аналізувати понад 15,000 точок даних лише за кілька секунд для визначення вашого кредитного балу.

Ключові переваги ШІ у кредитному скорингу

Тепер поговоримо про переваги кредитного скорингу на основі ШІ, зокрема:

• По-перше, це підвищена точність. Точність кредитного скорингу на основі ШІ вища, оскільки ця технологія краще виявляє складні закономірності та кореляції в даних, які можуть залишитися непоміченими людськими аналітиками. 
• Далі йде швидкість прийняття рішень. Фінансові рішення на основі ШІ здатні обробляти великі обсяги даних практично миттєво. Ця швидкість дозволяє кредиторам швидше приймати рішення, покращуючи обслуговування клієнтів завдяки скороченню часу очікування на затвердження позик. 
• Ще одна суттєва перевага — це інклюзивність для людей без банківських рахунків. Альтернативне використання даних у кредитній оцінці, керованій ШІ, може надати можливості тим категоріям населення, які раніше недостатньо обслуговувались традиційними фінансовими службами, адже традиційний скоринг часто виключав людей без суттєвої кредитної історії. 
• І останнє — це покращення управління ризиками. Інструменти управління кредитними ризиками на основі ШІ допомагають кредиторам більш ефективно прогнозувати ймовірність дефолтів. 

Ризики та виклики у кредитному скорингу, керованому ШІ

Проте, це не лише суцільні переваги. Хоча вигоди очевидні, важливо врахувати ризики кредитного скорингу на основі ШІ.

• Одне із основних занепокоєнь стосується конфіденційності даних. Масовий збір і аналіз персональної інформації порушують питання конфіденційності. Це може призвести до несанкціонованого доступу до даних і зловживань із чутливими даними, таких як крадіжка особистості чи інші зловмисні дії.
• Наступне занепокоєння — це алгоритмічна упередженість. Системи ШІ можуть бути настільки якісними, наскільки високоякісними є дані, на яких вони тренувалися. Схилені або упереджені дані для навчання скоріш за все спричинять упередженість у прийнятті рішень.
• Ще один виклик — це відсутність прозорості. Більшість моделей ШІ функціонує як “чорні ящики”, що ускладнює розуміння, як саме приймаються певні рішення. Така відсутність прозорості знижує довіру і ускладнює оскарження кредитних рішень.

Ви знали? У 2019 році кредитна карта відомої технічної компанії зіткнулася з критикою за те, що пропонувала жінкам нижчі кредитні ліміти, що свідчить про ризики алгоритмічної упередженості.

Як ШІ покращує управління кредитними ризиками

Незважаючи на ці виклики, ШІ має істотні переваги у фінансовому аналізі ризиків на основі ШІ.

По-перше, це предиктивна аналітика, де моделі кредитного скорингу, що базуються на машинному навчанні, забезпечують точні прогнози майбутньої поведінки позичальників, враховуючи як історичні, так і поточні дані. Це дає змогу кредиторам на крок випереджати ризики та приймати правильні рішення.

Ще однією перевагою є виявлення аномалій. Інструменти оцінки ризиків на основі ШІ виявляють нерегулярності, які вказують на шахраїв чи заявників із високим ризиком. Раннє виявлення дозволяє вживати заходів для зменшення ризиків.

Етичні питання у кредитному скорингу на основі ШІ

Етичні аспекти не можуть залишатися поза увагою. Запровадження ШІ у кредитний скоринг виявляє кілька етичних питань.

Насамперед це дискримінація та справедливість. Логічно очікувати, що упереджений кредитний скоринг на основі ШІ може призвести до дискримінаційних результатів. Тож важливо забезпечити, щоб системи ШІ ставилися до заявників однаково незалежно від раси, статі чи соціально-економічного статусу.

Далі йде питання підзвітності та відповідальності. Якщо система ШІ робить неправильне рішення, складно притягнути до відповідальності — розробників, провайдерів даних чи фінансову установу. Необхідні чіткі вказівки щодо того, хто відповідальний. Етика у кредитному скорингу на основі ШІ є надзвичайно важливою для забезпечення справедливості та прозорості.

Ви знали? Загальний регламент захисту даних (GDPR) Європейського Союзу включає право на пояснення, яке дозволяє особам запитувати роз’яснення щодо алгоритмічних рішень, які впливають на них.

Покращення точності кредитного скорингу за допомогою ШІ

Більш точні кредитні бали є виграшем як для кредиторів, так і для позичальників, оскільки вони дозволяють здійснювати більш справедливе та надійне кредитування.

Альтернативні дані, що включаються у моделі кредитного скорингу на основі ШІ, краще відображають фінансову поведінку людини. Ці дані більш комплексні порівняно з традиційною фінансовою інформацією.

Важливими є також безперервне навчання та адаптація. Системи ШІ, засновані на машинному навчанні, постійно адаптуються до нових тенденцій у даних, тим самим підвищуючи свою точність.

Співпраця між людьми та ШІ також може зменшити кількість помилок. Поєднання сили ШІ із людським наглядом додає суджень та етичного розгляду. Людські експерти можуть переглядати рішення, прийняті ШІ, щоб забезпечити справедливість та точність.

Ви знали? Деякі фінансові установи розробляють гібридні моделі, які використовують ШІ для початкових оцінок, але спираються на людський перегляд для остаточних рішень, прагнучи поєднати ефективність із етичною відповідальністю.

Мінімізація ризиків у процесі ухвалення рішень на основі ШІ

Ризики, пов’язані з використанням ШІ у кредитному скорингу, необхідно вирішувати для його сталого та етичного впровадження. Ось як їх можна мінімізувати:

• Запровадження заходів справедливості: Необхідно впроваджувати алгоритми, які знижують упередженість у системах ШІ. Моделі мають регулярно перевірятися й оновлюватися для забезпечення їх справедливого функціонування з часом.
• Збільшення прозорості: Створення пояснювальних моделей ШІ дозволяє зацікавленим сторонам дізнатися, як було ухвалене те чи інше рішення. Така прозорість зміцнює довіру та сприяє відповідності нормативним вимогам.
• Відповідність регуляторним вимогам: Інституції мають слідкувати за змінами у законодавстві та стандартами галузі, щоб уникати штрафів та репутаційних втрат.

Майбутнє ШІ у фінансових кредитних системах

Дивлячись у майбутнє, кредитний скоринг на основі ШІ має всі шанси на значне зростання та трансформацію.

Можна очікувати еволюції регуляторних політик. Оскільки уряди звертають увагу на використання ШІ, вони розробляють регуляції для забезпечення етичної практики. Це формуватиме подальшу розробку та впровадження моделей кредитного скорингу на основі ШІ.

Технологічні досягнення ще більше автоматизують кредитний скоринг. Алгоритми ставатимуть більш точними зі зростанням можливостей ШІ та машинного навчання.

Також можлива перспектива глобального впровадження. Фінансові технології на основі ШІ можуть швидше впроваджуватися в країнах, що розвиваються, дозволяючи їм обійти традиційні банківські системи та сприяючи фінансовій інклюзії на міжнародному рівні.

Автор: Тайюб Якуб