Formularz został pomyślnie przesłany.
Więcej informacji można znaleźć w skrzynce pocztowej.
Zatrudnij nas
O nas
TechnologieBranżePortfolio
Nie jest zaskoczeniem, że banki codziennie odrzucają wnioski kredytowe. Czasami nie bez powodu, a innym razem... nie za bardzo.
Typowym przykładem “świetnego na papierze”, ale niespełniającego kryteriów, jest gospodarka koncertowa. Miejsce pełne ciężko pracujących, dobrze wynagradzanych osób, które zaznaczają praktycznie wszystkie pola - ich czynsz jest opłacany na czas, nie mają szalonych długów. Z wyjątkiem tego, że brakuje im jednego kluczowego elementu dokumentacji - W-2.
Wniosek = odrzucony.
To samo można powiedzieć o nowo przybyłych imigrantach, którzy pracują, robią wszystko, co w ich mocy, ale w momencie składania wniosku nie mają żadnej historii w biurze. Ten sam rezultat.
Dla kontekstu możemy spojrzeć na liczby podane przez Biuro Ochrony Finansowej Konsumentów (CFPB). W 2020 r. około 2.7% dorosłych Amerykanów nie miało ŻADNEJ historii kredytowej.. Przekłada się to na 7 milionów ludzi są niewidoczne dla biur.
Dlaczego? Chodzi o cienki plik kredytowy. Starsze systemy scoringowe biorą pod uwagę pięć rzeczy: historię płatności, wysokość zadłużenia, długość historii kredytowej, nowe kredyty i portfel kredytowy. To wszystko.
Algorytm szuka historii i znajduje puste miejsce. Dlatego potencjalni wnioskodawcy odchodzą. Bardzo prawdopodobne, że przeniosą się do innego pożyczkodawcy z lepszą technologią.
Scoring kredytowy AI pomaga FinTech dotrzeć do klientów nieubankowionych i szybciej analizować dane. Ponieważ pożyczkodawcy chcą szybszych decyzji przy mniejszych stratach, napędzane sztuczną inteligencją system scoringu kredytowego daje taką możliwość. Liczby najlepiej opowiadają tę historię - prognozuje się, że sztuczna inteligencja na rynku finansowym wzrost z $38,36 mld euro w 2024 r. do ponad $190 mld euro. do 2030 roku.
Przyjrzyjmy się teraz, jak scoring kredytowy oparty na sztucznej inteligencji działa i jakie korzyści przynosi.
Scoring kredytowy AI to metoda wykorzystująca sztuczną inteligencję i uczenie maszynowe do określenia prawdopodobieństwa spłaty pożyczki przez pożyczkobiorcę. Odbywa się to poprzez przeszukiwanie dużych zbiorów danych w celu znalezienia sygnałów, których nie można wychwycić poprzez ręczną weryfikację lub które są pomijane przez ludzi.
Sama koncepcja jest prosta: trenujesz model na podstawie wyników spłaty w przeszłości i oceniasz ryzyko przy użyciu szerszego zakresu wskaźników niż tradycyjna ocena kredytowa.
Oto jak to działa.
Model uczenia maszynowego analizuje dane pożyczkobiorcy, określa, jak bardzo pasują one do wzorców z historycznych pożyczek, oblicza wartość ryzyka i podaje ocenę ryzyka. Ocena kredytowa AI.
A oto spojrzenie na to, jak surowe dane stają się użyteczną liczbą:
Podstawą tradycyjnych modeli jest to, że działają one w oparciu o logikę liniową. Zdarzenie A zawsze następuje po zdarzeniu B. Organy regulacyjne doceniają tę przewidywalność, ponieważ łatwo ją wyjaśnić. Jednak fundamentalne ograniczenia uniemożliwiają wprowadzenie znaczących ulepszeń. A modele takie jak FICO nie mogą się uczyć ani dostosowywać, gdy wystąpią nieprzewidziane zdarzenia.
Tradycyjny scoring ocenia wszystkich identycznie: brak płatności obniża wynik, cienka historia jest karana, a utrata pracy lub hospitalizacja nie mają znaczenia.
Modele kredytowe AI działają na zupełnie innej zasadzie. Potrafią dostrzec różnicę między brakiem płatności w udokumentowanym nagłym przypadku medycznym a pożyczkobiorcą, który regularnie płaci z opóźnieniem. Mogą zauważyć, że niedawny imigrant z tytułem magistra i stabilną pracą w firmie z listy Fortune 500 może być bezpieczniejszy, niż sugeruje jego ograniczona historia kredytowa.
Uwaga: ta logika powinna wykorzystywać tylko dozwolone źródła danych i dowód trudności przedstawiony przez pożyczkobiorcę.
Choć wynik może wydawać się tajemniczy, to System pożyczek AI wyłania się z precyzyjnej sekwencji kroków opartych na dużych zbiorach danych i uczeniu maszynowym.
Oto jak to faktycznie działa.
Aby odmówić lub zatwierdzić kredyt, system automatycznie gromadzi i organizuje ogromne ilości ustrukturyzowanych danych (tj. arkusze kalkulacyjne, bazy danych itp.) oraz wyodrębnia nieustrukturyzowane dane (pliki tekstowe, PDF, obrazy itp.) z różnych źródeł.
Kluczowe kategorie obejmują:
Aby wytrenować model predykcyjny, analitycy danych analizują historyczne dane dotyczące spłat z ponad 1 miliona pożyczek, identyfikując cechy pożyczkobiorców, którzy spłacili, w porównaniu z tymi, którzy nie wywiązali się ze zobowiązań.
Oto jak analitycy danych trenują model:
Po szkoleniu pożyczkodawcy wdrażają zweryfikowany model jako oparty na chmurze interfejs API REST, aby zintegrować go z ekosystemami pożyczkowymi.
Oto, co dzieje się w środowisku na żywo:
Wdrożenie nie oznacza punktu końcowego. Model przeszkolony w oparciu o wydatki w 2024 r. może nie działać tak dobrze w 2026 r., jeśli zmienią się warunki gospodarcze, więc specjaliści stosują monitorowanie, wykrywanie dryftu i zaplanowane ponowne szkolenie.
W sytuacjach, w których pożyczkobiorca został oceniony jako mający niskie ryzyko niewypłacalności, a następnie nie wywiązuje się ze zobowiązań, system monitorowania oparty na sztucznej inteligencji zaalarmuje ludzkich ekspertów w celu przeprowadzenia dodatkowych ręcznych kontroli. Naukowcy zajmujący się danymi będą również badać błędy i ponownie trenować model przy użyciu danych w czasie rzeczywistym. Ta pętla sprawia, że system jest ostry i dobrze dostosowany do nowych schematów oszustw i zmieniających się zachowań konsumentów.
Kluczowe praktyki w zakresie ciągłego uczenia się obejmują:
Patrząc całościowo i biorąc pod uwagę wewnętrzne funkcjonowanie instytucji finansowych, łatwo jest dostrzec ogromną wartość Maszyny punktujące oparte na sztucznej inteligencji.
Przejdźmy teraz do omówienia kilku ważnych kwestii Korzyści ze scoringu kredytowego AI.
Platformy kredytowe AI pomaga pożyczkodawcom autoryzować więcej klientów, minimalizując straty i spory oraz ograniczając pracę ręczną.
Poniżej znajdują się główne sposoby, w jakie sztuczna inteligencja zmienia scoring kredytowy.
Dokładność jest świętym Graalem udzielania pożyczek i jedyną rzeczą, która naprawdę ma tu znaczenie. Słaba dokładność powoduje błędy, które kosztują: zatwierdzenie złej pożyczki skutkuje odpisem, podczas gdy odrzucenie dobrego pożyczkobiorcy kosztuje dochód i przekazuje go konkurencji.
Scoring kredytowy AI modele wykorzystują dodatkowe dane i algorytmy wykrywania wzorców, aby dokładniej przewidywać przypadki niewykonania zobowiązań i zaległości w spłacie. Dla pożyczkodawców oznacza to mniej przykrych niespodzianek w ich portfelach kredytowych. Analiza McKinsey wykazała, że zmniejszenie strat kredytowych o 20-40% wśród firm, które korzystały z lepszych modeli szacowania niewypłacalności.
Co to oznacza w praktyce:
Model dokładnie prognozuje spłaty pożyczki, co zmniejsza współczynniki niespłacalności. Wykrywa anomalie w spłatach i uruchamia kontrolę nadużyć. Dzięki lepszemu przewidywaniu i kontroli ryzyka, pożyczkodawcy mogą oferować pożyczki o odpowiednim oprocentowaniu, aby zmaksymalizować swoje przychody.
Underwriting był powolny i powtarzalny: zespoły musiały szukać dokumentów, obliczać wskaźniki zadłużenia do dochodów na kalkulatorze i wyciągać raporty jeden po drugim. W rzeczywistości wiele osób nadal robi to w staroświecki sposób.
Silnik scoringu kredytowego AI automatycznie przetwarza dokumenty, oblicza DTI i pobiera raporty kredytowe w ciągu kilku minut, jeśli nie sekund. Nagle decyzja, która wcześniej zajmowała trzy dni, zapada niemal natychmiast. Pożyczkobiorcy otrzymują natychmiastową odpowiedź, a pożyczka jest przetwarzana, zanim jeszcze zdążą zajrzeć na stronę internetową konkurencji.
Korzystanie z Sztuczna inteligencja dla scoringu kredytowego pozwala pożyczkodawcom obsługiwać segmenty klientów, które tradycyjne modele uważają za zbyt ryzykowne lub trudne do gwarantowania. Oznaczają je jako “zbyt ryzykowne” po prostu dlatego, że nie pasują do standardowego szablonu.
Pożyczkobiorcy nieposiadający dostępu do banku, tacy jak młodzi ludzie lub osoby z nieregularną historią finansową, zasadniczo nie kwalifikują się do tradycyjnego scoringu. Modele sztucznej inteligencji, które obejmują alternatywne dane, poprawiają zatwierdzanie pożyczek dla małych firm i konsumentów, ponieważ dostrzegają wartość tam, gdzie tradycyjny scoring widzi ryzyko.
Co więcej, algorytmy AI mogą wykorzystywać metody grupowania podczas tworzenia szczegółowych sekcji ryzyka. Zamiast umieszczać tysiące klientów w jednej “umiarkowanej” kategorii, proces grupowania AI podzieli te osoby na mniejsze grupy, z których każda będzie miała własne oszacowanie ryzyka.
Pozwala to klientom o niskim ryzyku uniknąć negatywnych konsekwencji tylko dlatego, że mają ten sam zakres demograficzny / oceny kredytowej, co klienci o wyższym ryzyku.
Poza samą decyzją kredytową, scoring kredytowy oparty na sztucznej inteligencji optymalizuje każdy etap procesu kredytowego.
Cyfrowy scoring kredytowy Platformy weryfikują dochody i tożsamość poprzez sprawdzanie baz danych i skanowanie dokumentów. Na przykład niektóre usługi AI wykorzystują wizję komputerową do odczytywania odcinków wypłat lub formularzy podatkowych i potwierdzania dochodu z zatrudnienia w ciągu kilku sekund.
W tradycyjnych konfiguracjach aplikacja to gorący kartofel. Przechodzi od operacji front-office do analizy kredytowej, a następnie do oceny ryzyka. Pożyczkodawcy mogą skrócić czas zatwierdzania i ograniczyć ręczną weryfikację dzięki scoringowi AI do weryfikacji i podejmowania decyzji. McKinsey opisał tego typu kompleksowa konfiguracja jako sposób na poprawę obsługi klienta i obniżenie kosztów administracyjnych.
Ponadto standaryzacja procedur skraca czas szkolenia, tworzy przejrzyste dzienniki nadzoru i zapewnia klientom spójne doświadczenie.
Dekadę temu tworzenie systemów sztucznej inteligencji wymagało znacznych kosztów początkowych (naukowcy zajmujący się danymi, procesory graficzne, potoki danych). Bariera ta została radykalnie zmniejszona.
Scoring kredytowy AI staje się obecnie dostępna dla pożyczkodawców każdej wielkości. Obecnie tańsze przetwarzanie w chmurze i biblioteki open source ułatwiają pożyczkodawcom zatrudnianie lub szkolenie pracowników zajmujących się uczeniem maszynowym.
Różne firmy FinTech, takie jak Zest AI, Lenddo i Upstart, oferują scoring kredytowy oparty na sztucznej inteligencji dostarczany jako SDK, który pożyczkodawcy mogą zintegrować. Wraz z rozwojem chmury obliczeniowej, nawet mniejsi pożyczkodawcy mogą uzyskać dostęp do infrastruktury AI na platformach chmurowych, takich jak AWS lub Google Cloud.
Firma McKinsey stwierdziła, że rozwiązania z zakresu sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego Ograniczenie czynności papierowych i zmniejszenie liczby żądań dokumentów, co obniża koszty wsparcia i przyspiesza zatwierdzanie.
Od strony technicznej koszty spadają z prostego powodu: system pobiera i weryfikuje dane raz, a następnie egzekwuje spójne reguły. Zmniejszenie liczby jednorazowych wyjątków znacznie skraca czas poświęcany przez pracowników na weryfikację, nie wspominając o tym, że ogranicza to również papierkową robotę i przyspiesza zatwierdzanie.
CFPB zgłosiła test pożyczkodawcy, w którym model zatwierdziła 27% więcej wnioskodawców i obniżyła średnie APR dla zatwierdzonych pożyczek o 16%, przy jednoczesnym utrzymaniu ogólnego ryzyka i zgodności z zasadami uczciwego kredytowania na niezmienionym poziomie.
Instytucje finansowe wykorzystują kilka rodzajów modeli sztucznej inteligencji do przewidywania ryzyka kredytobiorcy. Wybór właściwego Scoring kredytowy AI zależy od konkretnych potrzeb instytucji pożyczkowej i posiadanych danych.
Oto jak podejść do tej decyzji:
Różne sytuacje wymagają różnych optymalnych modeli. Właściwy wybór zależy od tego, jak zrównoważyć dokładność ze złożonością systemu i dostępnymi zasobami.
Stworzenie własnego, niestandardowego modelu ryzyka zapewnia pełną odpowiedzialność za ryzyko i pozwala odróżnić firmę od konkurencji, która korzysta z jednej, uniwersalnej karty wyników. Aby to zrobić, musisz podzielić swój projekt na różne fazy, przypisując właścicieli i kamienie milowe do każdej fazy, abyś mógł zmierzyć, gdzie jesteś w procesie.
Przyjrzyjmy się tym etapom bardziej szczegółowo.
Pierwszym krokiem jest zbudowanie zbiornika. Zbierz wewnętrzne informacje o wydajności pożyczek, a także raporty kredytowe i alternatywne zestawy danych. Utwórz minimalny potok bezpieczeństwa ETL (wyodrębnij, przekształć, załaduj), aby pobrać te zestawy danych do wspólnego repozytorium. Idealnym scenariuszem przechowywania danych jest chmura, ponieważ oferuje największą elastyczność rozwoju.
Nieprzetworzone listy transakcji zawierają setki wpisów, które same w sobie nic nie mówią, więc należy je najpierw przekonwertować do postaci funkcji, która może być przetwarzana przez model.
Jeśli obliczysz “średnie saldo w ciągu ostatnich 90 dni”, ten pojedynczy wskaźnik stanie się cechą, która pomoże modelowi określić Twoją stabilność finansową. Potrzeba jednak dobrego zrozumienia operacji bankowych, aby wiedzieć, które cechy są istotne.
Wybierz jeden algorytm, taki jak Random Forest lub XGBoost, i podziel cały zbiór danych między zestaw treningowy i testowy. Przetrenuj wybrany algorytm na zestawie treningowym, a także dostrój hiperparametry learning_rate i n_estimators. Oceń wydajność modelu w testowym zbiorze danych, obliczając wynik AUC. Gdy AUC wynosi 0,8 lub więcej lub nadal się poprawia, zatrzymaj strojenie.
Walidacja identyfikuje stronniczość poprzez testy warunków skrajnych, które monitorują wydajność podczas spowolnienia gospodarczego. Ten krok ma kluczowe znaczenie dla zgodności z przepisami, które wymagają informacji o tym, w jaki sposób system podejmuje decyzje.
Na ostatnim etapie rozwoju modelu AI, model jest przenoszony z testów/eksperymentów w laboratorium do rzeczywistego użytkowania. Twój Partner w rozwoju sztucznej inteligencji umieszcza model w interfejsie API i integruje go z systemem udzielania pożyczek. Gdy klient kliknie “Złóż wniosek”, system generuje natychmiastową ocenę kredytową, dzięki czemu subemitenci mogą zatwierdzać wnioski kredytowe w ciągu kilku minut zamiast dni lub dłużej.
Teraz należy utworzyć pulpity nawigacyjne do monitorowania dziennego wskaźnika niewypłacalności, wskaźnika zatwierdzeń i AUC modelu. Ponadto, jeśli wskaźnik niewypłacalności wzrośnie o więcej niż dwa punkty procentowe lub jeśli wskaźnik zatwierdzeń gwałtownie spadnie, należy przeprowadzić badanie dryfu danych i skonfigurować zaktualizowaną kalibrację modelu.
Zbudowanie inteligentnej platformy scoringu kredytowego wymaga minimalnej inwestycji w wysokości $15,000, podczas gdy kompilacje korporacyjne osiągną $150k lub więcej, w zależności od konkretnych potrzeb w zakresie zgodności i wymagań dotyczących funkcji.
Istnieją trzy kluczowe kategorie oparte na skali i funkcjonalności.
Obejmuje on tylko podstawowe funkcje, takie jak cyfrowa weryfikacja tożsamości, podstawowe pulpity nawigacyjne ryzyka i zautomatyzowane decyzje kredytowe w czasie rzeczywistym. MVP zaprojektowane do testów rynkowych kosztują zazwyczaj od $15,000 do $40,000.
Ta warstwa jest idealna dla startupów ukierunkowanych na konsumentów o wąskich profilach lub firm FinTech testujących dopasowanie do rynku. Jest to najlepsza opcja na początek: tylko niezbędna funkcjonalność bez zbędnych funkcji.
Rozwiązania te dodają alternatywne dane, wykrywanie oszustw i analitykę predykcyjną, pomagając pożyczkodawcom rozszerzyć dostęp do kredytów dla cienkich pożyczkobiorców przy jednoczesnym zachowaniu ścisłej kontroli ryzyka. Explainable AI zapewnia uzasadnienie decyzji, które pokazuje, w jaki sposób model doszedł do wniosku, a nie tylko wynik.
Koszty mogą wahać się od $45,000 do $80,000.
Wdrożenia korporacyjne do przetwarzania na dużą skalę wahają się od $85,000 do $150,000 i więcej. Inwestycja ta zapewnia pożyczkodawcom zautomatyzowane przepływy pracy w zakresie zgodności z przepisami w celu raportowania gotowego do audytu, wraz z modelami głębokiego uczenia się, które są ponownie trenowane co miesiąc, oraz pulpitami nawigacyjnymi, które śledzą tysiące pożyczek w czasie rzeczywistym.
Uważamy, że najlepszym podejściem jest podejście hybrydowe. Wykorzystujesz sztuczną inteligencję do podejmowania decyzji, jednocześnie utrzymując ludzi “w pętli” w celu nadzoru. W ten sposób można zrównoważyć zautomatyzowaną szybkość i wnikliwość z ostrożnym osądem doświadczonych underwriterów.
Dokonanie zmiany wydaje się ciężkie. Rozumiemy to.
Dosłownie zmieniasz sposób zarządzania ryzykiem. Można jednak zacząć od małego kroku. Najlepsze wdrożenia, jakie widzieliśmy, zaczynają się od małych kroków, często uruchamiając “model cienia” obok starszego systemu, dopóki zespół nie zaufa nowemu systemowi.
W Innowise przeszliśmy już tę ścieżkę z bankami i FinTech. Wiemy, gdzie znajdują się pułapki związane z danymi i jakie trudne pytania zadają organy regulacyjne. Dzięki ponad 19-letniemu praktycznemu doświadczeniu, nasze Programiści AI wdrożyła dziesiątki projektów FinTech.
Jeśli jesteś gotowy na aktualizację silnik scoringu kredytowego, nasz inżynierów AI może opracować dostosowane rozwiązanie scoringowe który odpowiada profilowi produktu i ryzyka.
Nie wahaj się skontaktuj się z nami w dowolnym momencie.
Wykorzystuje alternatywne sygnały danych do oceny krótkoterminowej zdolności do spłaty, składającej się z czynszu, rachunków telefonicznych i wzorców przepływów pieniężnych.
Modele wykorzystujące dane historyczne mogą odzwierciedlać tendencyjność danych szkoleniowych. Dlatego pożyczkodawcy muszą często testować swoje modele pod kątem uczciwości i korygować wszelkie rozbieżności, które powstają w wyniku przewidywań modelu.
W przypadku pożyczkodawców, którzy korzystają z algorytmów kredytowych AI, organy regulacyjne nalegają, aby wykazywali uczciwe podejmowanie decyzji kredytowych, nie dyskryminowali i prowadzili rejestry danych wejściowych związanych z wynikami kredytowania.
Zespoły testują wszystkie modele na zbiorze danych wstrzymujących, na którym żaden z modeli nie został przeszkolony, i porównują prognozy z rzeczywistymi wynikami dla nowych pożyczkobiorców.
Po pierwsze, pożyczkodawcy powinni uruchomić model obok tradycyjnego procesu scoringu kredytowego. Następnie pożyczkodawcy powinni korzystać z procesu weryfikacji przez człowieka w przypadku kont wysokiego ryzyka i rozszerzać je, gdy są stabilne.
Typowy niskobudżetowy niestandardowy system scoringu kredytowego będzie generalnie kosztował minimum ~ $15,000, podczas gdy systemy na dużą skalę mogą przekraczać $150,000 lub więcej.
Ulepszone modele ryzyka kredytowego pozwalają pożyczkodawcom oceniać pożyczkobiorców przy użyciu dodatkowych danych, co jest korzystne dla pracowników koncertowych lub imigrantów, którzy są odrzucani przez tradycyjne modele kredytowe.
Pożyczkodawcy korzystają z usług przechowywania danych i usług obliczeniowych w chmurze publicznej w AWS lub Google Cloud, ponieważ są one skalowalne i nie wymagają początkowej inwestycji w sprzęt lokalny.
Dyrektor ds. Dostarczania Usług i Kierownik Centrum Kompetencyjnego
Siarhei kieruje naszym kierunkiem FinTech dzięki dogłębnej wiedzy branżowej i jasnemu spojrzeniu na to, dokąd zmierzają finanse cyfrowe. Pomaga klientom w poruszaniu się po złożonych przepisach i wyborach technicznych, kształtując rozwiązania, które są nie tylko bezpieczne - ale także stworzone z myślą o rozwoju.
