Het formulier is succesvol verzonden.
Meer informatie vindt u in uw mailbox.
Inhuren
Over ons
TechnologieënIndustrieënPortfolio
Het is geen verrassing dat banken elke dag kredietaanvragen afwijzen. Soms met een goede reden, en soms... niet zo goed.
Een typisch voorbeeld van “geweldig op papier”, maar niet voldoet aan de criteria, is de gig-economie. Een plek vol hardwerkende, goedbetaalde mensen die aan vrijwel alle voorwaarden voldoen - hun huur wordt op tijd betaald, geen gekke schulden. Behalve dat ze één cruciaal stukje documentatie missen: een W-2.
Aanvraag = geweigerd.
Hetzelfde kan gezegd worden van nieuw aangekomen immigranten die werken, aan de oppervlakte de juiste dingen doen, maar op het moment van de aanvraag geen strafblad hebben. Hetzelfde resultaat.
Voor de context kunnen we kijken naar de cijfers van het Consumer Financial Protection Bureau (CFPB). In 2020 zal ongeveer 2,7% van de Amerikaanse volwassenen had GEEN kredietverleden. Dat vertaalt zich als 7 miljoen mensen zijn onzichtbaar voor bureaus.
Waarom? Het heeft alles te maken met een dun kredietdossier. Oude scoringsystemen kijken naar vijf dingen: betalingsgeschiedenis, hoeveel u schuldig bent, lengte van de kredietgeschiedenis, nieuw krediet en leningenportefeuille. Dat is alles.
Het algoritme zoekt naar geschiedenis en vindt een lege ruimte. Daarom vertrekken potentiële aanvragers. Zeer waarschijnlijk zullen ze overstappen naar een andere kredietverstrekker met betere technologie.
AI-kredietbeoordeling helpt FinTech niet-bankierde klanten te bereiken en gegevens sneller te analyseren. Omdat kredietverstrekkers snellere beslissingen met minder verliezen willen, is een AI-gestuurde kredietscoringssysteem biedt deze mogelijkheid. De cijfers vertellen het verhaal het beste - AI in de financiële markt zal naar verwachting groeien van $38,36 miljard in 2024 tot meer dan $190 miljard tegen 2030.
Laten we nu eens kijken hoe kunstmatige intelligentie kredietscore werkt en welke voordelen het oplevert.
AI-kredietbeoordeling is een methode die gebruik maakt van kunstmatige intelligentie en machine learning om te bepalen hoe waarschijnlijk het is dat een lener een lening terugbetaalt. Het doet dit door grote datasets te doorzoeken om signalen te vinden die niet kunnen worden opgevangen door handmatig onderzoek of die door mensen worden gemist.
Het concept zelf is eenvoudig: je traint een model op terugbetalingsresultaten uit het verleden en beoordeelt het risico aan de hand van een breder scala aan indicatoren dan een traditionele kredietscore.
Zo werkt het.
Een machine learning-model onderzoekt de gegevens van de lener, bepaalt hoe sterk deze overeenkomen met patronen van historische leningen, berekent een risicowaarde en geeft je een indicatie van de risico's die je loopt. AI-krediet score.
En hier zie je hoe ruwe gegevens een bruikbaar getal worden:
De basis van traditionele modellen is dat ze werken op basis van lineaire logica. Gebeurtenis A volgt altijd op gebeurtenis B. Regelgevers waarderen deze voorspelbaarheid omdat het gemakkelijk uit te leggen is. Fundamentele beperkingen maken het echter onmogelijk om significante verbeteringen aan te brengen. En modellen zoals FICO kunnen niet leren of zich aanpassen wanneer zich onvoorziene gebeurtenissen voordoen.
Traditionele scores beoordelen iedereen op dezelfde manier: een gemiste betaling verlaagt de score, een dun verleden wordt bestraft en baanverlies of ziekenhuisopname maakt geen verschil.
AI-kredietmodellen werken volgens een heel ander principe. Ze zien het verschil tussen een gemiste betaling tijdens een gedocumenteerde medische noodsituatie en een lener die regelmatig te laat betaalt. Ze zien dat een recente immigrant met een masterdiploma en een stabiele baan bij een Fortune 500-bedrijf misschien veiliger is dan zijn beperkte kredietgeschiedenis doet vermoeden.
Opmerking: deze logica mag alleen toegestane gegevensbronnen en door de lener ingediende hardheidsbewijzen gebruiken.
Hoewel de score mysterieus lijkt, is een AI leensysteem ontstaat uit een precieze opeenvolging van stappen op basis van big data en machine learning.
Zo werkt het eigenlijk.
Om het krediet te weigeren of goed te keuren, verzamelt en organiseert een systeem automatisch enorme hoeveelheden gestructureerde gegevens (bijv. spreadsheets, databases, enz.) en haalt het ongestructureerde gegevens (tekstbestanden, PDF, afbeeldingen, enz.) uit verschillende bronnen.
De belangrijkste categorieën zijn:
Om een voorspellend model te trainen, analyseren datawetenschappers historische terugbetalingsgegevens van meer dan 1 miljoen leningen, waarbij ze kenmerken identificeren van leners die terugbetaalden versus degenen die in gebreke bleven.
Dit is hoe datawetenschappers een model trainen:
Na de training implementeren kredietverstrekkers een gevalideerd model als een cloudgebaseerde REST API om het te integreren in leenecosystemen.
Dit is wat er gebeurt in de live-omgeving:
Inzet markeert geen eindpunt. Het model dat is getraind op basis van uitgaven in 2024 presteert in 2026 mogelijk minder goed als de economische omstandigheden veranderen, dus professionals maken gebruik van monitoring, detectie van afwijkingen en geplande hertraining.
In situaties waarin een kredietnemer is beoordeeld als een kredietnemer met een laag risico op wanbetaling en vervolgens in gebreke blijft, zal een AI-gestuurd bewakingssysteem menselijke experts waarschuwen voor aanvullende handmatige controles. Datawetenschappers zullen ook fouten onderzoeken en het model hertrainen met behulp van realtime gegevens. Deze lus houdt het systeem scherp en goed aangepast aan nieuwe fraudeconstructies en veranderend consumentengedrag.
Sleutelpraktijken in continu leren zijn onder andere:
Als we het geheel bekijken en de innerlijke werking van financiële instellingen in ogenschouw nemen, is het eenvoudig om de immense waarde te zien van AI-gebaseerde scoringsmachines.
Laten we nu verder gaan met het bespreken van een paar prominente Voordelen van AI-kredietscores.
AI-kredietplatforms kredietverstrekkers helpen om meer klanten te autoriseren, terwijl verliezen en geschillen worden geminimaliseerd en handmatig werk wordt verminderd.
Hieronder staan de belangrijkste manieren waarop AI de kredietscore verandert.
Nauwkeurigheid is de heilige graal van lenen en is het enige dat hier echt telt. Slechte nauwkeurigheid leidt tot fouten die geld kosten: het goedkeuren van een slechte lening resulteert in een afschrijving, terwijl het afwijzen van een goede lener inkomsten kost en deze aan een concurrent overhandigt.
AI-kredietbeoordeling modellen maken gebruik van aanvullende gegevens en algoritmen voor patroonherkenning om nauwkeurigere voorspellingen te doen over wanbetalingen en delinquenties. Voor kredietverstrekkers betekent dit minder onaangename verrassingen in hun kredietportefeuilles. Uit een analyse van McKinsey bleek het volgende een vermindering van kredietverliezen met 20-40% onder bedrijven die betere wanbetalingsmodellen gebruikten.
Wat dit in de praktijk betekent:
Het model voorspelt de terugbetalingen van leningen nauwkeurig, waardoor het aantal wanbetalingen afneemt. Het detecteert afwijkende terugbetalingspatronen en activeert een fraudeonderzoek. Met een betere risicovoorspelling en -controle kunnen kredietverstrekkers leningen aanbieden met de juiste rentetarieven om hun inkomsten te maximaliseren.
Underwriting was traag en repetitief: teams moesten documenten opzoeken, schuld/inkomstenratio's berekenen op een rekenmachine en één voor één rapporten opvragen. In feite doen veel mensen het nog steeds op de ouderwetse manier.
Een AI kredietscorende engine verwerkt documenten automatisch, berekent de DTI en haalt kredietrapporten op binnen enkele minuten, zo niet seconden. Plotseling wordt een beslissing die voorheen drie dagen in beslag nam bijna onmiddellijk genomen. Leners krijgen direct antwoord en de lening wordt verwerkt voordat ze zelfs maar op de website van een concurrent kunnen kijken.
Met behulp van AI voor kredietscores stelt kredietverstrekkers in staat om klantsegmenten te bedienen die volgens traditionele modellen te riskant of moeilijk te accepteren zijn. Ze markeren ze als “te riskant”, simpelweg omdat ze niet in het standaardmodel passen.
Mensen met weinig krediet, zoals jongeren of mensen met een onregelmatig financieel verleden, komen in principe niet in aanmerking voor traditionele scoring. AI-modellen met alternatieve gegevens verbeteren het goedkeuren van leningen aan kleine bedrijven en consumenten omdat ze waarde zien waar traditionele scores risico's zien.
Bovendien kunnen AI-algoritmen groeperingsmethoden gebruiken bij het maken van granulaire risicogedeelten. In plaats van duizenden klanten in één enkele “matige” categorie te plaatsen, zal een AI-groeperingsproces deze mensen opsplitsen in kleinere groepen, elk met zijn eigen specifieke risico-inschatting.
Hierdoor kunnen klanten met een laag risico negatieve gevolgen vermijden, alleen maar omdat ze dezelfde demografische/credit scoreband hebben als klanten met een hoger risico.
Naast de kredietbeslissing zelf, kunstmatige intelligentie kredietscore optimaliseert elke fase van het leenproces.
Digitaal krediet scoren platforms verifiëren inkomen en identiteit door databasecontroles en het scannen van documenten. Sommige AI-diensten gebruiken bijvoorbeeld computervisie om loonstrookjes of belastingformulieren te lezen en binnen enkele seconden het inkomen uit arbeid te bevestigen.
In traditionele opstellingen is een aanvraag een heet hangijzer. De aanvraag gaat van front-office naar kredietanalyse en vervolgens naar risicobeoordeling. Kredietverstrekkers kunnen goedkeuringstijden verkorten en handmatige beoordeling verminderen met AI-scoring voor verificatie en besluitvorming. McKinsey beschreef dit type end-to-end setup als een manier om de klantervaring te verbeteren en de back-officekosten te verlagen.
Bovendien verkort het standaardiseren van procedures de trainingstijd, creëert het transparante logboeken voor toezicht en geeft het klanten een consistente ervaring.
Tien jaar geleden waren er voor het bouwen van AI-systemen aanzienlijke aanloopkosten nodig (datawetenschappers, GPU's, datapijplijnen). Die drempel is drastisch verlaagd.
AI-kredietbeoordeling technologie wordt nu toegankelijk voor kredietverstrekkers van elke omvang. Vandaag de dag maken goedkopere cloud computing en open-source bibliotheken het makkelijker voor kredietverstrekkers om machine-learning personeel aan te nemen of te trainen.
Verschillende FinTech-bedrijven, zoals Zest AI, Lenddo en Upstart, bieden AI-gestuurde kredietscores aan in de vorm van SDK's die kredietverstrekkers kunnen integreren. Met de opkomst van cloud computing hebben zelfs kleinere kredietverstrekkers toegang tot AI-infrastructuur op cloudplatforms zoals AWS of Google Cloud.
McKinsey ontdekte dat AI en machine learning oplossingen minder papier en minder aanvragen van documenten, Dit verlaagt de ondersteuningskosten en versnelt goedkeuringen.
Aan de technische kant dalen de kosten om een eenvoudige reden: het systeem haalt gegevens één keer op en valideert ze, waarna consistente regels worden afgedwongen. Het terugdringen van eenmalige uitzonderingen vermindert het aantal controle-uren van het personeel aanzienlijk, om nog maar te zwijgen van het feit dat het ook papierwerk vermindert en de goedkeuring bevordert.
Het CFPB rapporteerde een test voor kredietverstrekkers waarbij het model 27% meer aanvragers goedgekeurd en de gemiddelde JKP's voor goedgekeurde leningen met 16% verlaagd, terwijl het algehele risico en de naleving van de regels voor eerlijke leningen ongewijzigd blijven.
Financiële instellingen gebruiken verschillende soorten AI-modellen om het risico van kredietnemers te voorspellen. De juiste selecteren AI-kredietbeoordeling hangt af van de specifieke behoeften van de kredietinstelling en de beschikbare gegevens.
Lees hier hoe je de beslissing benadert:
Verschillende situaties vereisen verschillende optimale modellen. De juiste keuze hangt af van hoe je nauwkeurigheid afweegt tegen de complexiteit van het systeem en de middelen die je beschikbaar hebt.
Door je eigen aangepaste risicomodel te maken, word je volledig eigenaar van je risico's en kun je je onderscheiden van concurrenten die een one-size-fits-all scorecard gebruiken. Om dit te doen, moet je je project opdelen in verschillende fasen en aan elke fase eigenaren en mijlpalen toewijzen, zodat je kunt meten waar je bent in het proces.
Laten we deze stappen eens in meer detail bekijken.
De eerste stap is het samenstellen van je reservoir. Verzamel je interne prestatie-informatie over leningen, evenals kredietrapporten en alternatieve datasets. Creëer een minimaal beveiligde ETL (extract, transform, load) pijplijn om deze datasets naar een gemeenschappelijke opslagplaats te trekken. Het ideale opslagscenario is de cloud, omdat die de grootste flexibiliteit biedt voor groei.
Ruwe transactielijsten bevatten honderden gegevens die je op zichzelf niets zeggen, dus moet je ze eerst omzetten naar een vorm die door een model kan worden verwerkt.
Als je het “gemiddelde saldo over de laatste 90 dagen” berekent, wordt dat een kenmerk dat het model helpt om je financiële stabiliteit te bepalen. Je hebt echter een goed begrip van banktransacties nodig om te weten welke kenmerken relevant zijn.
Kies één algoritme, zoals Random Forest of XGBoost, en verdeel de hele dataset over de trainings- en testsets. Train het geselecteerde algoritme op de trainingsset en stel ook de hyperparameters learning_rate en n_estimators in. Evalueer de prestaties van het model in de testdataset door de AUC-score te berekenen. Wanneer de AUC 0,8 of hoger is of blijft verbeteren, stopt u met afstemmen.
Validatie identificeert vertekeningen door middel van stresstests die de prestaties tijdens economische recessies controleren. Deze stap is cruciaal om te voldoen aan de eisen van regelgevers die willen weten hoe je systeem beslissingen neemt.
In de laatste fase van de ontwikkeling van een AI-model wordt het model overgezet van testen/experimenteren in het lab naar daadwerkelijk gebruik. Uw AI ontwikkelingspartner verpakt het model in een API en integreert het in je systeem voor het verstrekken van leningen. Wanneer een klant op “Solliciteer” klikt, genereert het systeem direct een kredietscore, zodat kredietacceptanten binnen enkele minuten een leningaanvraag kunnen goedkeuren in plaats van dagen of langer.
Nu stelt u dashboards in om de dagelijkse wanbetalingsgraad, goedkeuringsgraad en AUC van uw model te controleren. Als het wanbetalingspercentage met meer dan twee procentpunten stijgt of als het goedkeuringspercentage sterk daalt, moet u bovendien een onderzoek naar gegevensdrift uitvoeren en een bijgewerkte kalibratie voor uw model instellen.
Het bouwen van een slim kredietscorende platform vereist een minimale investering van $15.000, terwijl enterprise builds zullen oplopen tot $150k of meer, afhankelijk van specifieke compliance behoeften en functie-eisen.
Er zijn drie hoofdcategorieën op basis van schaal en functionaliteit.
Het bevat alleen essentiële functies zoals digitale identiteitsverificatie, basisrisicodashboards en geautomatiseerde real-time kredietbeslissingen. MVP's die ontworpen zijn voor markttests kosten meestal tussen $15.000 en $40.000.
Dit niveau is ideaal voor start-ups die zich richten op consumenten met een klein bestand of voor FinTech-bedrijven die de geschiktheid voor de markt testen. Het is de beste optie om mee te beginnen: alleen essentiële functionaliteit zonder overbodige functies.
Deze oplossingen voegen alternatieve gegevens, fraudedetectie en voorspellende analyses toe en helpen kredietverstrekkers om de toegang tot krediet uit te breiden voor kredietnemers met een dun dossier, terwijl de strikte risicocontroles gehandhaafd blijven. Explainable AI biedt beslissingsredeneringen die laten zien hoe een model tot zijn conclusie is gekomen, niet alleen de uitkomst.
De kosten kunnen variëren van $45.000 tot $80.000.
Enterprise-implementaties voor het verwerken van grote volumes variëren van $85.000 tot $150.000 en meer. Deze investering biedt kredietverstrekkers geautomatiseerde compliance-workflows voor auditklare rapportage, naast deep-learning modellen die maandelijks worden bijgeschoold en dashboards die duizenden leningen in realtime volgen.
Wij geloven dat de beste aanpak een hybride aanpak is. Je maakt gebruik van AI om beslissingen aan te sturen, terwijl je mensen “in the loop” houdt voor toezicht. Op deze manier breng je geautomatiseerde snelheid en inzicht in balans met het voorzichtige oordeel van ervaren underwriters.
Overstappen voelt zwaar. We begrijpen het.
Je verandert letterlijk de manier waarop je je risico's beheert. Maar je kunt beginnen met een kleine stap. De beste implementaties die we hebben gezien beginnen klein, vaak met een “schaduwmodel” naast het legacysysteem totdat het team het nieuwe systeem vertrouwt.
Bij Innowise hebben we dit pad al eerder bewandeld met banken en FinTech. We weten waar de valkuilen zitten en welke uitdagende vragen toezichthouders stellen. Met meer dan 19 jaar praktijkervaring AI-ontwikkelaars hebben tientallen FinTech-projecten geïmplementeerd.
Als je klaar bent om je engine voor kredietscore, onze AI-ingenieurs kan een kredietscoreoplossing op maat ontwikkelen die voldoet aan uw product- en risicoprofiel.
Aarzel niet om contact met ons wanneer je maar wilt.
Het gebruikt alternatieve gegevenssignalen om te beoordelen of je op korte termijn kunt terugbetalen, bestaande uit huur, telefoonrekeningen en cashflowpatronen.
Modellen die historische gegevens gebruiken, kunnen vooroordelen weerspiegelen die in de trainingsgegevens zijn gevonden. Daarom moeten kredietverstrekkers hun modellen regelmatig testen op eerlijkheid en eventuele ongelijkheden corrigeren die ontstaan als gevolg van de voorspellingen van het model.
Voor kredietverstrekkers die AI-kredietalgoritmen gebruiken, staan regelgevers erop dat ze eerlijke besluitvorming over kredietverstrekking aantonen, niet discrimineren en gegevens bijhouden over de inputs met betrekking tot de kredietresultaten.
Teams testen alle modellen op een holdout dataset, waarop geen van de modellen is getraind, en vergelijken de voorspellingen met de werkelijke uitkomsten voor nieuwe leners.
Ten eerste moeten kredietverstrekkers een model gebruiken naast hun traditionele kredietscoringsproces. Vervolgens moeten kredietverstrekkers een menselijk beoordelingsproces gebruiken voor accounts met een hoog risico en deze uitbreiden wanneer ze stabiel zijn.
Een typisch low-end op maat gemaakt kredietscoresysteem kost over het algemeen minimaal ~ $15.000, terwijl grootschalige systemen meer dan $150.000 of meer kunnen kosten.
Verbeterde kredietrisicomodellen stellen kredietverstrekkers in staat om kredietnemers te scoren met behulp van aanvullende gegevens, wat gunstig is voor gig workers of immigranten die door traditionele kredietmodellen worden afgewezen.
Kredietverstrekkers maken gebruik van publieke cloudopslag en computerdiensten op AWS of Google Cloud omdat ze schaalbaar zijn en geen initiële investering in hardware op locatie vereisen.
Operationeel Directeur Levering & Hoofd van het Competence Center
Siarhei leidt onze FinTech-richting met diepgaande kennis van de sector en een duidelijk beeld van waar digitale financiering naartoe gaat. Hij helpt klanten zich een weg te banen door complexe regelgeving en technische keuzes, door oplossingen te ontwikkelen die niet alleen veilig zijn - maar ook gebouwd voor groei.
