ಕ್ರೆಡಿಟ್ ಸ್ಕೋರಿಂಗ್: ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ಮಾದರಿಗಳ ಶಕ್ತಿಯನ್ನು ಬಿಡುಗಡೆ ಮಾಡುವುದು

ಕ್ರೆಡಿಟ್ ಸ್ಕೋರಿಂಗ್ ಆಧುನಿಕ ಹಣಕಾಸು ವ್ಯವಸ್ಥೆಯ ನಿರ್ಣಾಯಕ ಭಾಗವಾಗಿದೆ. ಇದು ವ್ಯಕ್ತಿಗಳು ಮತ್ತು ವ್ಯವಹಾರಗಳ ಕ್ರೆಡಿಟ್ ಅರ್ಹತೆಯನ್ನು ನಿರ್ಣಯಿಸುವ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯಾಗಿದೆ, ಇದು ಸಾಲಗಳು, ಅಡಮಾನಗಳು, ಕ್ರೆಡಿಟ್ ಕಾರ್ಡ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಇತರ ಹಣಕಾಸು ಉತ್ಪನ್ನಗಳಿಗೆ ಅವರ ಪ್ರವೇಶವನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸುತ್ತದೆ. ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕವಾಗಿ, ಕ್ರೆಡಿಟ್ ಸ್ಕೋರಿಂಗ್ ಲಾಜಿಸ್ಟಿಕ್ ಹಿಂಜರಿತದಂತಹ ಅಂಕಿಅಂಶ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿದೆ. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ (ML) ಯ ಉಗಮವು ಹೆಚ್ಚು ನಿಖರವಾದ, ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ ಮತ್ತು ಅತ್ಯಾಧುನಿಕ ಕ್ರೆಡಿಟ್ ಅಪಾಯದ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನಕ್ಕಾಗಿ ಹೊಸ ಸಾಧ್ಯತೆಗಳನ್ನು ತೆರೆದಿದೆ.

ಕ್ರೆಡಿಟ್ ಸ್ಕೋರಿಂಗ್‌ಗಾಗಿ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ಏಕೆ?

ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ ಕ್ರೆಡಿಟ್ ಸ್ಕೋರಿಂಗ್ ವಿಧಾನಗಳು ಕ್ರೆಡಿಟ್ ಅರ್ಹತೆಯ ಮೇಲೆ ಪ್ರಭಾವ ಬೀರುವ ವಿವಿಧ ಅಂಶಗಳ ನಡುವಿನ ಸಂಕೀರ್ಣ ಸಂಬಂಧಗಳನ್ನು ಸೆರೆಹಿಡಿಯಲು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಹೆಣಗಾಡುತ್ತವೆ. ಮತ್ತೊಂದೆಡೆ, ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ಮಾದರಿಗಳು ರೇಖಾತ್ಮಕವಲ್ಲದ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸುವಲ್ಲಿ, ದೊಡ್ಡ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುವಲ್ಲಿ ಮತ್ತು ಬದಲಾಗುತ್ತಿರುವ ಮಾರುಕಟ್ಟೆ ಪರಿಸ್ಥಿತಿಗಳಿಗೆ ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳುವಲ್ಲಿ ಉತ್ತಮ ಸಾಧನೆ ಮಾಡುತ್ತವೆ. ಕ್ರೆಡಿಟ್ ಸ್ಕೋರಿಂಗ್‌ನಲ್ಲಿ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯನ್ನು ಬಳಸುವುದರ ಕೆಲವು ಮುಖ್ಯ ಪ್ರಯೋಜನಗಳು ಇಲ್ಲಿವೆ:

ಸುಧಾರಿತ ನಿಖರತೆ: ಎಂಎಲ್ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳು ದೊಡ್ಡ ಪ್ರಮಾಣದ ಡೇಟಾವನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಬಹುದು ಮತ್ತು ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ ಮಾದರಿಗಳು ಕಳೆದುಕೊಳ್ಳಬಹುದಾದ ಸೂಕ್ಷ್ಮ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಬಹುದು, ಇದು ಹೆಚ್ಚು ನಿಖರವಾದ ಅಪಾಯದ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನಕ್ಕೆ ಕಾರಣವಾಗುತ್ತದೆ.
ವೇಗವಾಗಿ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸುವುದು: ML ಮಾದರಿಗಳು ಕ್ರೆಡಿಟ್ ಸ್ಕೋರಿಂಗ್ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತಗೊಳಿಸಬಹುದು, ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸುವ ಸಮಯವನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ವೇಗವಾಗಿ ಸಾಲದ ಅನುಮೋದನೆಗಳನ್ನು ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ.
ವರ್ಧಿತ ವಂಚನೆ ಪತ್ತೆ: ML ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳು ವಂಚನಾತ್ಮಕ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ವಹಿವಾಟುಗಳನ್ನು ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ ವಿಧಾನಗಳಿಗಿಂತ ಹೆಚ್ಚು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿ ಪತ್ತೆ ಮಾಡಬಹುದು.
ದೊಡ್ಡ ಒಳಗೊಳ್ಳುವಿಕೆ: ML ಮಾದರಿಗಳು ಸಾಮಾಜಿಕ ಮಾಧ್ಯಮ ಚಟುವಟಿಕೆ ಮತ್ತು ಮೊಬೈಲ್ ಫೋನ್ ಬಳಕೆಯಂತಹ ಪರ್ಯಾಯ ಡೇಟಾ ಮೂಲಗಳನ್ನು ಸಂಯೋಜಿಸಬಹುದು, ಸೀಮಿತ ಕ್ರೆಡಿಟ್ ಇತಿಹಾಸ ಹೊಂದಿರುವ ವ್ಯಕ್ತಿಗಳ ಕ್ರೆಡಿಟ್ ಅರ್ಹತೆಯನ್ನು ನಿರ್ಣಯಿಸುತ್ತದೆ, ಇದು ಆರ್ಥಿಕ ಒಳಗೊಳ್ಳುವಿಕೆಯನ್ನು ಉತ್ತೇಜಿಸುತ್ತದೆ.
ಹೊಂದಾಣಿಕೆ: ML ಮಾದರಿಗಳು ನಿರಂತರವಾಗಿ ಕಲಿಯಬಹುದು ಮತ್ತು ಬದಲಾಗುತ್ತಿರುವ ಮಾರುಕಟ್ಟೆ ಪರಿಸ್ಥಿತಿಗಳಿಗೆ ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳಬಹುದು, ಕ್ರೆಡಿಟ್ ಸ್ಕೋರ್‌ಗಳು ಕಾಲಾನಂತರದಲ್ಲಿ ನಿಖರ ಮತ್ತು ಪ್ರಸ್ತುತವಾಗಿ ಉಳಿಯುವುದನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸುತ್ತದೆ.

ಕ್ರೆಡಿಟ್ ಸ್ಕೋರಿಂಗ್‌ಗಾಗಿ ಜನಪ್ರಿಯ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ಮಾದರಿಗಳು

ಕ್ರೆಡಿಟ್ ಸ್ಕೋರಿಂಗ್‌ಗಾಗಿ ಹಲವಾರು ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ, ಪ್ರತಿಯೊಂದೂ ತನ್ನದೇ ಆದ ಸಾಮರ್ಥ್ಯ ಮತ್ತು ದೌರ್ಬಲ್ಯಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ. ಕೆಲವು ಜನಪ್ರಿಯ ಆಯ್ಕೆಗಳ ಅವಲೋಕನ ಇಲ್ಲಿದೆ:

1. ಲಾಜಿಸ್ಟಿಕ್ ಹಿಂಜರಿತ

ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ ಅಂಕಿಅಂಶ ಮಾದರಿಯೆಂದು ಪರಿಗಣಿಸಲ್ಪಟ್ಟಿದ್ದರೂ, ಲಾಜಿಸ್ಟಿಕ್ ಹಿಂಜರಿತವು ಅದರ ಸರಳತೆ, ಅರ್ಥೈಸಿಕೊಳ್ಳುವಿಕೆ ಮತ್ತು ಸ್ಥಾಪಿತ ನಿಯಂತ್ರಕ ಸ್ವೀಕಾರದ ಕಾರಣದಿಂದಾಗಿ ಕ್ರೆಡಿಟ್ ಸ್ಕೋರಿಂಗ್‌ನಲ್ಲಿ ಇನ್ನೂ ವ್ಯಾಪಕವಾಗಿ ಬಳಸಲ್ಪಡುತ್ತದೆ. ಇದು ಇನ್‌ಪುಟ್ ವೇರಿಯೇಬಲ್‌ಗಳ ಗುಂಪನ್ನು ಆಧರಿಸಿ ಡೀಫಾಲ್ಟ್‌ನ ಸಂಭವನೀಯತೆಯನ್ನು ಊಹಿಸುತ್ತದೆ.

ಉದಾಹರಣೆ: ಜರ್ಮನಿಯಲ್ಲಿರುವ ಒಂದು ಬ್ಯಾಂಕ್ ತನ್ನ ವಯಸ್ಸು, ಆದಾಯ, ಉದ್ಯೋಗ ಇತಿಹಾಸ ಮತ್ತು ಕ್ರೆಡಿಟ್ ಇತಿಹಾಸವನ್ನು ಆಧರಿಸಿ ವೈಯಕ್ತಿಕ ಸಾಲದ ಮೇಲೆ ಗ್ರಾಹಕರು ಡೀಫಾಲ್ಟ್ ಮಾಡುವ ಸಾಧ್ಯತೆಯನ್ನು ಊಹಿಸಲು ಲಾಜಿಸ್ಟಿಕ್ ಹಿಂಜರಿತವನ್ನು ಬಳಸಬಹುದು.

2. ನಿರ್ಧಾರ ಮರಗಳು

ನಿರ್ಧಾರ ಮರಗಳು ನಿಯತಾಂಕವಿಲ್ಲದ ಮಾದರಿಗಳಾಗಿವೆ, ಅದು ನಿರ್ಧಾರ ನಿಯಮಗಳ ಸರಣಿಯನ್ನು ಆಧರಿಸಿ ಡೇಟಾವನ್ನು ಉಪವಿಭಾಗಗಳಾಗಿ ವಿಭಜಿಸುತ್ತದೆ. ಅವುಗಳನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ಮತ್ತು ಅರ್ಥೈಸಲು ಸುಲಭವಾಗಿದೆ, ಇದು ಕ್ರೆಡಿಟ್ ಸ್ಕೋರಿಂಗ್‌ಗಾಗಿ ಜನಪ್ರಿಯ ಆಯ್ಕೆಯಾಗಿದೆ.

ಉದಾಹರಣೆ: ಬ್ರೆಜಿಲ್‌ನಲ್ಲಿರುವ ಕ್ರೆಡಿಟ್ ಕಾರ್ಡ್ ಕಂಪನಿಯು ಅರ್ಜಿದಾರರ ಕ್ರೆಡಿಟ್ ಸ್ಕೋರ್, ಆದಾಯ ಮತ್ತು ಸಾಲದಿಂದ ಆದಾಯದ ಅನುಪಾತವನ್ನು ಆಧರಿಸಿ ಹೊಸ ಕ್ರೆಡಿಟ್ ಕಾರ್ಡ್ ಅರ್ಜಿಯನ್ನು ಅನುಮೋದಿಸಬೇಕೆ ಅಥವಾ ಬೇಡವೇ ಎಂಬುದನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸಲು ನಿರ್ಧಾರ ಮರವನ್ನು ಬಳಸಬಹುದು.

3. ಯಾದೃಚ್ಛಿಕ ಅರಣ್ಯಗಳು

ಯಾದೃಚ್ಛಿಕ ಅರಣ್ಯಗಳು ನಿಖರತೆ ಮತ್ತು ದೃಢತೆಯನ್ನು ಸುಧಾರಿಸಲು ಅನೇಕ ನಿರ್ಧಾರ ಮರಗಳನ್ನು ಸಂಯೋಜಿಸುವ ಒಂದು ಸಮೂಹ ಕಲಿಕೆಯ ವಿಧಾನವಾಗಿದೆ. ಅವು ವೈಯಕ್ತಿಕ ನಿರ್ಧಾರ ಮರಗಳಿಗಿಂತ ಓವರ್‌ಫಿಟ್ಟಿಂಗ್‌ಗೆ ಕಡಿಮೆ ಒಳಗಾಗುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚಿನ ಆಯಾಮದ ಡೇಟಾವನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಬಹುದು.

ಉದಾಹರಣೆ: ಕೀನ್ಯಾದಲ್ಲಿರುವ ಒಂದು ಸೂಕ್ಷ್ಮ ಹಣಕಾಸು ಸಂಸ್ಥೆಯು ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ ಕ್ರೆಡಿಟ್ ಇತಿಹಾಸವನ್ನು ಹೊಂದಿರದ ಸಣ್ಣ ವ್ಯಾಪಾರ ಮಾಲೀಕರ ಕ್ರೆಡಿಟ್ ಅರ್ಹತೆಯನ್ನು ನಿರ್ಣಯಿಸಲು ಯಾದೃಚ್ಛಿಕ ಅರಣ್ಯವನ್ನು ಬಳಸಬಹುದು, ಮೊಬೈಲ್ ಫೋನ್ ಬಳಕೆ, ಸಾಮಾಜಿಕ ಮಾಧ್ಯಮ ಚಟುವಟಿಕೆ ಮತ್ತು ಸಮುದಾಯದ ಖ್ಯಾತಿಯಿಂದ ಡೇಟಾವನ್ನು ಬಳಸಬಹುದು.

4. ಗ್ರೇಡಿಯಂಟ್ ಬೂಸ್ಟಿಂಗ್ ಯಂತ್ರಗಳು (GBM)

ಗ್ರೇಡಿಯಂಟ್ ಬೂಸ್ಟಿಂಗ್ ಯಂತ್ರಗಳು ಮತ್ತೊಂದು ಸಮೂಹ ಕಲಿಕೆಯ ವಿಧಾನವಾಗಿದ್ದು ಅದು ನಿರ್ಧಾರ ಮರಗಳ ಅನುಕ್ರಮವನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸುತ್ತದೆ, ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಮರವು ಹಿಂದಿನ ಮರಗಳ ದೋಷಗಳನ್ನು ಸರಿಪಡಿಸುತ್ತದೆ. ಅವು ಹೆಚ್ಚಿನ ನಿಖರತೆಗೆ ಹೆಸರುವಾಸಿಯಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಕ್ರೆಡಿಟ್ ಸ್ಕೋರಿಂಗ್ ಸ್ಪರ್ಧೆಗಳಲ್ಲಿ ವ್ಯಾಪಕವಾಗಿ ಬಳಸಲ್ಪಡುತ್ತವೆ.

ಉದಾಹರಣೆ: ಯುನೈಟೆಡ್ ಸ್ಟೇಟ್ಸ್‌ನಲ್ಲಿರುವ ಪೀರ್-ಟು-ಪೀರ್ ಸಾಲ ನೀಡುವ ವೇದಿಕೆಯು ಸಾಲಗಾರರ ಪ್ರೊಫೈಲ್‌ಗಳು, ಸಾಲದ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳು ಮತ್ತು ಮ್ಯಾಕ್ರೋ ಎಕನಾಮಿಕ್ ಸೂಚಕಗಳಿಂದ ಡೇಟಾವನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಸಾಲಗಳ ಮೇಲಿನ ಡೀಫಾಲ್ಟ್‌ನ ಅಪಾಯವನ್ನು ಊಹಿಸಲು ಗ್ರೇಡಿಯಂಟ್ ಬೂಸ್ಟಿಂಗ್ ಯಂತ್ರವನ್ನು ಬಳಸಬಹುದು.

5. ಬೆಂಬಲ ವೆಕ್ಟರ್ ಯಂತ್ರಗಳು (SVM)

ಬೆಂಬಲ ವೆಕ್ಟರ್ ಯಂತ್ರಗಳು ರೇಖಾತ್ಮಕ ಮತ್ತು ರೇಖಾತ್ಮಕವಲ್ಲದ ಡೇಟಾವನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಬಲ್ಲ ಪ್ರಬಲ ಮಾದರಿಗಳಾಗಿವೆ. ಸಾಲಗಾರರನ್ನು ಉತ್ತಮ ಮತ್ತು ಕೆಟ್ಟ ಕ್ರೆಡಿಟ್ ಅಪಾಯಗಳಾಗಿ ವಿಭಜಿಸುವ ಅತ್ಯುತ್ತಮ ಹೈಪರ್‌ಪ್ಲೇನ್ ಅನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯುವುದು ಅವರ ಗುರಿಯಾಗಿದೆ.

ಉದಾಹರಣೆ: ಆಸ್ಟ್ರೇಲಿಯಾದಲ್ಲಿರುವ ಅಡಮಾನ ಸಾಲದಾತರು ಆಸ್ತಿ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನಗಳು, ಸಾಲಗಾರರ ಆದಾಯ ಮತ್ತು ಬಡ್ಡಿ ದರಗಳಿಂದ ಡೇಟಾವನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಅಡಮಾನ ಡೀಫಾಲ್ಟ್‌ನ ಅಪಾಯವನ್ನು ನಿರ್ಣಯಿಸಲು SVM ಅನ್ನು ಬಳಸಬಹುದು.

6. ನರ ನೆಟ್‌ವರ್ಕ್‌ಗಳು (ಡೀಪ್ ಲರ್ನಿಂಗ್)

ನರ ನೆಟ್‌ವರ್ಕ್‌ಗಳು, ನಿರ್ದಿಷ್ಟವಾಗಿ ಡೀಪ್ ಲರ್ನಿಂಗ್ ಮಾದರಿಗಳು, ಡೇಟಾದಲ್ಲಿ ಸಂಕೀರ್ಣ ಮಾದರಿಗಳು ಮತ್ತು ಸಂಬಂಧಗಳನ್ನು ಕಲಿಯಲು ಸಮರ್ಥವಾಗಿವೆ. ಅವು ಕ್ರೆಡಿಟ್ ಸ್ಕೋರಿಂಗ್‌ನಲ್ಲಿ ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ಬಳಸಲ್ಪಡುತ್ತವೆ, ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಪಠ್ಯ ಮತ್ತು ಚಿತ್ರಗಳಂತಹ ರಚನೆಯಿಲ್ಲದ ಡೇಟಾವನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಲು.

ಉದಾಹರಣೆ: ಸಿಂಗಾಪುರದ ಫಿನ್‌ಟೆಕ್ ಕಂಪನಿಯು ಸಾಮಾಜಿಕ ಮಾಧ್ಯಮ ಪೋಸ್ಟ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಸುದ್ದಿ ಲೇಖನಗಳನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಲು ನರ ನೆಟ್‌ವರ್ಕ್ ಅನ್ನು ಬಳಸಬಹುದು ಮತ್ತು ಸಾಲಕ್ಕಾಗಿ ಅರ್ಜಿ ಸಲ್ಲಿಸುವ ವ್ಯವಹಾರಗಳ ಭಾವನೆ ಮತ್ತು ಖ್ಯಾತಿಯನ್ನು ನಿರ್ಣಯಿಸಬಹುದು.

ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯೊಂದಿಗೆ ಕ್ರೆಡಿಟ್ ಸ್ಕೋರಿಂಗ್ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆ

ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯನ್ನು ಬಳಸುವ ಕ್ರೆಡಿಟ್ ಸ್ಕೋರಿಂಗ್ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಈ ಕೆಳಗಿನ ಹಂತಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ:

ಡೇಟಾ ಸಂಗ್ರಹಣೆ: ಕ್ರೆಡಿಟ್ ಬ್ಯೂರೋಗಳು, ಬ್ಯಾಂಕುಗಳು, ಹಣಕಾಸು ಸಂಸ್ಥೆಗಳು ಮತ್ತು ಪರ್ಯಾಯ ಡೇಟಾ ಪೂರೈಕೆದಾರರು ಸೇರಿದಂತೆ ವಿವಿಧ ಮೂಲಗಳಿಂದ ಸಂಬಂಧಿತ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸುವುದು.
ಡೇಟಾ ಪೂರ್ವ-ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸುವಿಕೆ: ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಗಾಗಿ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸ್ವಚ್ಛಗೊಳಿಸುವುದು, ಪರಿವರ್ತಿಸುವುದು ಮತ್ತು ಸಿದ್ಧಪಡಿಸುವುದು. ಇದು ಕಾಣೆಯಾದ ಮೌಲ್ಯಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುವುದು, ಹೊರಗಿನವರನ್ನು ತೆಗೆದುಹಾಕುವುದು ಮತ್ತು ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳನ್ನು ಅಳೆಯುವುದನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರಬಹುದು.
ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯ ಎಂಜಿನಿಯರಿಂಗ್: ಮಾದರಿಯ ಮುನ್ಸೂಚಕ ಶಕ್ತಿಯನ್ನು ಸುಧಾರಿಸಲು ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿರುವವುಗಳಿಂದ ಹೊಸ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳನ್ನು ರಚಿಸುವುದು. ಇದು ವೇರಿಯೇಬಲ್‌ಗಳನ್ನು ಸಂಯೋಜಿಸುವುದು, ಪರಸ್ಪರ ಕ್ರಿಯೆಯ ನಿಯಮಗಳನ್ನು ರಚಿಸುವುದು ಅಥವಾ ಅರ್ಥಪೂರ್ಣ ಒಳನೋಟಗಳನ್ನು ಹೊರತೆಗೆಯಲು ಡೊಮೇನ್ ಪರಿಣತಿಯನ್ನು ಬಳಸುವುದು ಒಳಗೊಂಡಿರಬಹುದು.
ಮಾದರಿ ಆಯ್ಕೆ: ಡೇಟಾದ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳು ಮತ್ತು ವ್ಯವಹಾರ ಉದ್ದೇಶಗಳನ್ನು ಆಧರಿಸಿ ಸೂಕ್ತವಾದ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಆರಿಸುವುದು.
ಮಾದರಿ ತರಬೇತಿ: ಸಾಲಗಾರರ ಐತಿಹಾಸಿಕ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ನಲ್ಲಿ ಮಾದರಿಯನ್ನು ತರಬೇತಿ ಮಾಡುವುದು, ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳು ಮತ್ತು ಲೇಬಲ್‌ಗಳನ್ನು (ಉದಾ, ಡೀಫಾಲ್ಟ್ ಅಥವಾ ಅಲ್ಲದ ಡೀಫಾಲ್ಟ್) ಅವುಗಳ ನಡುವಿನ ಸಂಬಂಧವನ್ನು ಕಲಿಯಲು ಬಳಸುವುದು.
ಮಾದರಿ ಮೌಲ್ಯೀಕರಣ: ಹೊಸ ಡೇಟಾಗೆ ಇದು ಚೆನ್ನಾಗಿ ಸಾಮಾನ್ಯೀಕರಿಸುತ್ತದೆ ಎಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಲು ಪ್ರತ್ಯೇಕ ಮೌಲ್ಯೀಕರಣ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ನಲ್ಲಿ ಮಾದರಿಯ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡುವುದು.
ಮಾದರಿ ನಿಯೋಜನೆ: ಹೊಸ ಸಾಲದ ಅರ್ಜಿಗಳನ್ನು ಸ್ಕೋರ್ ಮಾಡಲು ಬಳಸಬಹುದಾದ ಉತ್ಪಾದನಾ ಪರಿಸರಕ್ಕೆ ತರಬೇತಿ ಪಡೆದ ಮಾದರಿಯನ್ನು ನಿಯೋಜಿಸುವುದು.
ಮಾದರಿ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ: ನಿಖರತೆ ಮತ್ತು ಪ್ರಸ್ತುತತೆಯನ್ನು ಕಾಪಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ಅಗತ್ಯವಿರುವಂತೆ ಮಾದರಿಯ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ನಿರಂತರವಾಗಿ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ ಮಾಡುವುದು ಮತ್ತು ಮರುತರಬೇತಿ ನೀಡುವುದು.

ಸವಾಲುಗಳು ಮತ್ತು ಪರಿಗಣನೆಗಳು

ಕ್ರೆಡಿಟ್ ಸ್ಕೋರಿಂಗ್‌ಗಾಗಿ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯು ಗಮನಾರ್ಹ ಪ್ರಯೋಜನಗಳನ್ನು ನೀಡಿದರೂ, ಇದು ಹಲವಾರು ಸವಾಲುಗಳು ಮತ್ತು ಪರಿಗಣನೆಗಳನ್ನು ಸಹ ನೀಡುತ್ತದೆ, ಅದನ್ನು ಪರಿಹರಿಸಬೇಕಾಗಿದೆ:

1. ಡೇಟಾ ಗುಣಮಟ್ಟ ಮತ್ತು ಲಭ್ಯತೆ

ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ಮಾದರಿಗಳ ನಿಖರತೆಯು ಡೇಟಾದ ಗುಣಮಟ್ಟ ಮತ್ತು ಲಭ್ಯತೆಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚು ಅವಲಂಬಿಸಿದೆ. ನಿಖರ, ಅಪೂರ್ಣ ಅಥವಾ ಪಕ್ಷಪಾತದ ಡೇಟಾವು ನಿಖರವಾದ ಕ್ರೆಡಿಟ್ ಸ್ಕೋರ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಅನುಚಿತ ಸಾಲ ನೀಡುವ ನಿರ್ಧಾರಗಳಿಗೆ ಕಾರಣವಾಗಬಹುದು. ಡೇಟಾವು ನಿಖರವಾಗಿದೆ, ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹವಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡಲಾಗುತ್ತಿರುವ ಜನಸಂಖ್ಯೆಗೆ ಪ್ರತಿನಿಧಿಯಾಗಿದೆ ಎಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳುವುದು ನಿರ್ಣಾಯಕವಾಗಿದೆ.

2. ಮಾದರಿ ವಿವರಣೆ ಮತ್ತು ಅರ್ಥೈಸಿಕೊಳ್ಳುವಿಕೆ

ಅನೇಕ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ಮಾದರಿಗಳು, ನಿರ್ದಿಷ್ಟವಾಗಿ ಡೀಪ್ ಲರ್ನಿಂಗ್ ಮಾದರಿಗಳು, ಅವುಗಳ ಮುನ್ಸೂಚನೆಗಳಿಗೆ ಹೇಗೆ ಬರುತ್ತಾರೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವುದು ಕಷ್ಟಕರವಾಗಿರುವುದರಿಂದ "ಕಪ್ಪು ಪೆಟ್ಟಿಗೆಗಳು" ಎಂದು ಪರಿಗಣಿಸಲ್ಪಡುತ್ತವೆ. ವಿವರಣೆಯ ಈ ಕೊರತೆಯು ನಿಯಂತ್ರಕರು ಮತ್ತು ಗ್ರಾಹಕರಿಗೆ ಕಾಳಜಿಯನ್ನು ಉಂಟುಮಾಡಬಹುದು, ಅವರು ಕ್ರೆಡಿಟ್ ನಿರ್ಧಾರಗಳ ಹಿಂದಿನ ಕಾರಣಗಳನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ಬಯಸಬಹುದು.

ಈ ಸಮಸ್ಯೆಯನ್ನು ಪರಿಹರಿಸಲು, ಸಂಶೋಧಕರು ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ಮಾದರಿಗಳ ವಿವರಣೆಯನ್ನು ಸುಧಾರಿಸಲು ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸುತ್ತಿದ್ದಾರೆ, ಅವುಗಳೆಂದರೆ:

ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯ ಪ್ರಾಮುಖ್ಯತೆ: ಮಾದರಿಯ ಮುನ್ಸೂಚನೆಗಳಿಗೆ ಕೊಡುಗೆ ನೀಡುವ ಪ್ರಮುಖ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸುವುದು.
SHAP (SHapley Additive exPlanations): ಯಾವುದೇ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ಮಾದರಿಯ ಔಟ್‌ಪುಟ್ ಅನ್ನು ವಿವರಿಸಲು ಪ್ರತಿಯೊಂದು ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯವನ್ನು ಮುನ್ಸೂಚನೆಗೆ ಕೊಡುಗೆಯನ್ನು ನಿಯೋಜಿಸುವ ವಿಧಾನ.
LIME (ಸ್ಥಳೀಯ ಅರ್ಥೈಸಬಹುದಾದ ಮಾಡೆಲ್-ಅಜ್ಞೇಯತಾವಾದಿ ವಿವರಣೆಗಳು): ಸರಳವಾದ, ಅರ್ಥೈಸಬಹುದಾದ ಮಾದರಿಯೊಂದಿಗೆ ಸ್ಥಳೀಯವಾಗಿ ಅಂದಾಜು ಮಾಡುವ ಮೂಲಕ ಯಾವುದೇ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ಮಾದರಿಯ ಮುನ್ಸೂಚನೆಗಳನ್ನು ವಿವರಿಸುವ ವಿಧಾನ.

3. ಪಕ್ಷಪಾತ ಮತ್ತು ನ್ಯಾಯಸಮ್ಮತತೆ

ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ಮಾದರಿಗಳು ಮಾಹಿತಿಯಲ್ಲಿನ ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿರುವ ಪಕ್ಷಪಾತಗಳನ್ನು ಆಕಸ್ಮಿಕವಾಗಿ ಶಾಶ್ವತಗೊಳಿಸಬಹುದು ಅಥವಾ ವರ್ಧಿಸಬಹುದು, ಇದು ಅನುಚಿತ ಅಥವಾ ತಾರತಮ್ಯದ ಸಾಲ ನೀಡುವ ನಿರ್ಧಾರಗಳಿಗೆ ಕಾರಣವಾಗುತ್ತದೆ. ಕ್ರೆಡಿಟ್ ಸ್ಕೋರ್‌ಗಳು ನ್ಯಾಯಯುತ ಮತ್ತು ಸಮಾನವಾಗಿವೆ ಎಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಲು ಡೇಟಾ ಮತ್ತು ಮಾದರಿಯಲ್ಲಿ ಪಕ್ಷಪಾತವನ್ನು ಗುರುತಿಸುವುದು ಮತ್ತು ತಗ್ಗಿಸುವುದು ಮುಖ್ಯವಾಗಿದೆ.

ಪಕ್ಷಪಾತದ ಉದಾಹರಣೆಗಳು ಸೇರಿವೆ:

ಐತಿಹಾಸಿಕ ಪಕ್ಷಪಾತ: ಹಿಂದಿನ ತಾರತಮ್ಯದ ಅಭ್ಯಾಸಗಳನ್ನು ಪ್ರತಿಬಿಂಬಿಸುವ ಡೇಟಾವು ಆ ಅಭ್ಯಾಸಗಳನ್ನು ಶಾಶ್ವತಗೊಳಿಸಲು ಮಾದರಿಗೆ ಕಾರಣವಾಗಬಹುದು.
ಮಾದರಿ ಪಕ್ಷಪಾತ: ಜನಸಂಖ್ಯೆಗೆ ಪ್ರತಿನಿಧಿಯಲ್ಲದ ಡೇಟಾವು ನಿಖರವಾದ ಸಾಮಾನ್ಯೀಕರಣಗಳಿಗೆ ಕಾರಣವಾಗಬಹುದು.
ಮಾಪನ ಪಕ್ಷಪಾತ: ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳ ನಿಖರ ಅಥವಾ ಅಸಮಂಜಸವಾದ ಅಳತೆಯು ಪಕ್ಷಪಾತದ ಫಲಿತಾಂಶಗಳಿಗೆ ಕಾರಣವಾಗಬಹುದು.

ಪಕ್ಷಪಾತವನ್ನು ತಗ್ಗಿಸಲು ತಂತ್ರಗಳು ಸೇರಿವೆ:

ಡೇಟಾ ಆಡಿಟಿಂಗ್: ಪಕ್ಷಪಾತದ ಸಂಭಾವ್ಯ ಮೂಲಗಳಿಗಾಗಿ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ಪರಿಶೀಲಿಸುವುದು.
ನ್ಯಾಯಸಮ್ಮತತೆಯ ಮೆಟ್ರಿಕ್ಸ್: ವಿಭಿನ್ನ ಜನಸಂಖ್ಯಾ ಗುಂಪುಗಳಲ್ಲಿ ಮಾದರಿಯ ಮುನ್ಸೂಚನೆಗಳ ನ್ಯಾಯಸಮ್ಮತತೆಯನ್ನು ನಿರ್ಣಯಿಸಲು ಮೆಟ್ರಿಕ್‌ಗಳನ್ನು ಬಳಸುವುದು.
ಅಲ್ಗಾರಿದಮಿಕ್ ಹೊಂದಾಣಿಕೆಗಳು: ಪಕ್ಷಪಾತವನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಲು ಮಾದರಿಯನ್ನು ಮಾರ್ಪಡಿಸುವುದು.

4. ನಿಯಂತ್ರಕ ಅನುಸರಣೆ

ಕ್ರೆಡಿಟ್ ಸ್ಕೋರಿಂಗ್ ಯುನೈಟೆಡ್ ಸ್ಟೇಟ್ಸ್‌ನಲ್ಲಿನ ಫೇರ್ ಕ್ರೆಡಿಟ್ ರಿಪೋರ್ಟಿಂಗ್ ಆಕ್ಟ್ (FCRA) ಮತ್ತು ಯುರೋಪಿಯನ್ ಒಕ್ಕೂಟದಲ್ಲಿನ ಜನರಲ್ ಡೇಟಾ ಪ್ರೊಟೆಕ್ಷನ್ ರೆಗ್ಯುಲೇಷನ್ (GDPR) ನಂತಹ ವಿವಿಧ ನಿಯಮಗಳಿಗೆ ಒಳಪಟ್ಟಿರುತ್ತದೆ. ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ಮಾದರಿಗಳು ಈ ನಿಯಮಗಳಿಗೆ ಅನುಗುಣವಾಗಿವೆ ಮತ್ತು ಕ್ರೆಡಿಟ್ ನಿರ್ಧಾರಗಳು ಪಾರದರ್ಶಕ, ನ್ಯಾಯಯುತ ಮತ್ತು ನಿಖರವಾಗಿವೆ ಎಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳುವುದು ಮುಖ್ಯವಾಗಿದೆ.

ಉದಾಹರಣೆಗೆ, GDPR ವ್ಯಕ್ತಿಗಳು ತಮ್ಮ ವೈಯಕ್ತಿಕ ಡೇಟಾವನ್ನು ಪ್ರವೇಶಿಸುವ ಮತ್ತು ಸರಿಪಡಿಸುವ ಹಕ್ಕನ್ನು ಹೊಂದಿರಬೇಕು, ಜೊತೆಗೆ ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ನಿರ್ಧಾರಗಳ ವಿವರಣೆಯನ್ನು ಪಡೆಯುವ ಹಕ್ಕನ್ನು ಹೊಂದಿರಬೇಕು. ಇದು ಸಂಕೀರ್ಣ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ಮಾದರಿಗಳೊಂದಿಗೆ ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸಲು ಸವಾಲಾಗಿರಬಹುದು.

5. ಮಾದರಿ ಡ್ರಿಫ್ಟ್

ಡೇಟಾ ಅಥವಾ ಮೂಲ ಜನಸಂಖ್ಯೆಯಲ್ಲಿನ ಬದಲಾವಣೆಗಳಿಂದಾಗಿ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ಮಾದರಿಗಳ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆ ಕಾಲಾನಂತರದಲ್ಲಿ ಕ್ಷೀಣಿಸಬಹುದು. ಈ ವಿದ್ಯಮಾನವನ್ನು ಮಾದರಿ ಡ್ರಿಫ್ಟ್ ಎಂದು ಕರೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ. ನಿಖರತೆ ಮತ್ತು ಪ್ರಸ್ತುತತೆಯನ್ನು ಕಾಪಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ಅಗತ್ಯವಿರುವಂತೆ ಮಾದರಿಯ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ನಿರಂತರವಾಗಿ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ ಮಾಡುವುದು ಮತ್ತು ಮರುತರಬೇತಿ ನೀಡುವುದು ಮುಖ್ಯವಾಗಿದೆ.

ನೈತಿಕ ಪರಿಗಣನೆಗಳು

ಕ್ರೆಡಿಟ್ ಸ್ಕೋರಿಂಗ್‌ನಲ್ಲಿ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ಬಳಕೆಯು ಹಲವಾರು ನೈತಿಕ ಪರಿಗಣನೆಗಳನ್ನು ಎತ್ತುತ್ತದೆ, ಅದನ್ನು ಪರಿಹರಿಸಬೇಕಾಗಿದೆ:

ಪಾರದರ್ಶಕತೆ: ಕ್ರೆಡಿಟ್ ನಿರ್ಧಾರಗಳು ಪಾರದರ್ಶಕವಾಗಿವೆ ಮತ್ತು ಸಾಲಗಾರರು ಅವುಗಳ ಹಿಂದಿನ ಕಾರಣಗಳನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುತ್ತಾರೆ ಎಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸುವುದು.
ನ್ಯಾಯಸಮ್ಮತತೆ: ಕ್ರೆಡಿಟ್ ಸ್ಕೋರ್‌ಗಳು ವಿಭಿನ್ನ ಜನಸಂಖ್ಯಾ ಗುಂಪುಗಳಲ್ಲಿ ನ್ಯಾಯಯುತ ಮತ್ತು ಸಮಾನವಾಗಿವೆ ಎಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸುವುದು.
ಜವಾಬ್ದಾರಿಯುತತೆ: ಕ್ರೆಡಿಟ್ ಸ್ಕೋರಿಂಗ್‌ನಲ್ಲಿ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯನ್ನು ಬಳಸುವುದಕ್ಕಾಗಿ ಸ್ಪಷ್ಟವಾದ ಜವಾಬ್ದಾರಿಯುತತೆಯ ರೇಖೆಗಳನ್ನು ಸ್ಥಾಪಿಸುವುದು.
ಗೌಪ್ಯತೆ: ಸಾಲಗಾರರ ಡೇಟಾದ ಗೌಪ್ಯತೆಯನ್ನು ರಕ್ಷಿಸುವುದು.
ಮಾನವ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ: ಅನಪೇಕ್ಷಿತ ಪರಿಣಾಮಗಳನ್ನು ತಡೆಯಲು ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ಮಾದರಿಗಳ ಮಾನವ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುವುದು.

ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯೊಂದಿಗೆ ಕ್ರೆಡಿಟ್ ಸ್ಕೋರಿಂಗ್‌ನ ಭವಿಷ್ಯ

ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯು ಕ್ರೆಡಿಟ್ ಸ್ಕೋರಿಂಗ್‌ನ ಭವಿಷ್ಯವನ್ನು ಪರಿವರ್ತಿಸಲು ಸಿದ್ಧವಾಗಿದೆ. ಡೇಟಾವು ಹೇರಳವಾಗುತ್ತಿದ್ದಂತೆ ಮತ್ತು ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳು ಹೆಚ್ಚು ಸಂಕೀರ್ಣವಾಗುತ್ತಿದ್ದಂತೆ, ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ಮಾದರಿಗಳು ಇನ್ನಷ್ಟು ನಿಖರ, ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ ಮತ್ತು ಅಂತರ್ಗತವಾಗುತ್ತವೆ. ಗಮನಿಸಬೇಕಾದ ಕೆಲವು ಪ್ರಮುಖ ಪ್ರವೃತ್ತಿಗಳು ಇಲ್ಲಿವೆ:

ಪರ್ಯಾಯ ಡೇಟಾದ ಹೆಚ್ಚಿದ ಬಳಕೆ: ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ಮಾದರಿಗಳು ಮಿತ ಕ್ರೆಡಿಟ್ ಇತಿಹಾಸ ಹೊಂದಿರುವ ವ್ಯಕ್ತಿಗಳ ಕ್ರೆಡಿಟ್ ಅರ್ಹತೆಯನ್ನು ನಿರ್ಣಯಿಸಲು ಸಾಮಾಜಿಕ ಮಾಧ್ಯಮ ಚಟುವಟಿಕೆ, ಮೊಬೈಲ್ ಫೋನ್ ಬಳಕೆ ಮತ್ತು ಆನ್‌ಲೈನ್ ನಡವಳಿಕೆಯಂತಹ ಪರ್ಯಾಯ ಡೇಟಾ ಮೂಲಗಳನ್ನು ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ಸಂಯೋಜಿಸುತ್ತದೆ.
ನೈಜ-ಸಮಯದ ಕ್ರೆಡಿಟ್ ಸ್ಕೋರಿಂಗ್: ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ಮಾದರಿಗಳು ನೈಜ-ಸಮಯದ ಕ್ರೆಡಿಟ್ ಸ್ಕೋರಿಂಗ್ ಅನ್ನು ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ, ಸಾಲದಾತರು ತಕ್ಷಣದ ಸಾಲದ ನಿರ್ಧಾರಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಲು ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ.
ವೈಯಕ್ತೀಕರಿಸಿದ ಕ್ರೆಡಿಟ್ ಸ್ಕೋರಿಂಗ್: ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ಮಾದರಿಗಳು ವೈಯಕ್ತಿಕ ಸಂದರ್ಭಗಳು ಮತ್ತು ಆದ್ಯತೆಗಳ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಕ್ರೆಡಿಟ್ ಸ್ಕೋರ್‌ಗಳನ್ನು ವೈಯಕ್ತೀಕರಿಸುತ್ತವೆ.
ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ಕ್ರೆಡಿಟ್ ಮಾನಿಟರಿಂಗ್: ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ಮಾದರಿಗಳು ಕ್ರೆಡಿಟ್ ಮಾನಿಟರಿಂಗ್ ಅನ್ನು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ, ಸಂಭಾವ್ಯ ಅಪಾಯಗಳು ಮತ್ತು ಅವಕಾಶಗಳ ಬಗ್ಗೆ ಸಾಲದಾತರಿಗೆ ಎಚ್ಚರಿಕೆ ನೀಡುತ್ತದೆ.
ವಿವರಣಾತ್ಮಕ AI (XAI): ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ-ಆಧಾರಿತ ಕ್ರೆಡಿಟ್ ಸ್ಕೋರಿಂಗ್ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳಲ್ಲಿ ಪಾರದರ್ಶಕತೆ ಮತ್ತು ನಂಬಿಕೆಯನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಲು XAI ತಂತ್ರಗಳ ಅಭಿವೃದ್ಧಿ ಮತ್ತು ಅಳವಡಿಕೆಯು ಹೆಚ್ಚಾಗುತ್ತಲೇ ಇರುತ್ತದೆ.

ಕ್ರೆಡಿಟ್ ಸ್ಕೋರಿಂಗ್‌ನಲ್ಲಿ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ಜಾಗತಿಕ ಉದಾಹರಣೆಗಳು

ಕ್ರೆಡಿಟ್ ಸ್ಕೋರಿಂಗ್‌ನಲ್ಲಿ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ಅಳವಡಿಕೆಯು ಜಾಗತಿಕವಾಗಿ ನಡೆಯುತ್ತಿದೆ. ವಿಭಿನ್ನ ಪ್ರದೇಶಗಳಿಂದ ಕೆಲವು ಉದಾಹರಣೆಗಳು ಇಲ್ಲಿವೆ:

ಚೀನಾ: ಆಂಟ್ ಫೈನಾನ್ಶಿಯಲ್ ತನ್ನ ಸೆಸೇಮ್ ಕ್ರೆಡಿಟ್ ಸ್ಕೋರಿಂಗ್ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯಲ್ಲಿ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯನ್ನು ವಿಸ್ತಾರವಾಗಿ ಬಳಸುತ್ತದೆ, ಕ್ರೆಡಿಟ್ ಅರ್ಹತೆಯನ್ನು ನಿರ್ಣಯಿಸಲು ತನ್ನ ಆಲಿಪೇ ಪಾವತಿ ವೇದಿಕೆ ಮತ್ತು ಇತರ ಮೂಲಗಳಿಂದ ಡೇಟಾವನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ.
ಭಾರತ: ಭಾರತದಲ್ಲಿನ ಹಲವಾರು ಫಿನ್‌ಟೆಕ್ ಕಂಪನಿಗಳು ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ ಕ್ರೆಡಿಟ್ ಇತಿಹಾಸವನ್ನು ಹೊಂದಿರದ ವ್ಯಕ್ತಿಗಳು ಮತ್ತು ಸಣ್ಣ ವ್ಯವಹಾರಗಳಿಗೆ ಸಾಲವನ್ನು ಒದಗಿಸಲು ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯನ್ನು ಬಳಸುತ್ತಿವೆ.
ಯುನೈಟೆಡ್ ಕಿಂಗ್‌ಡಮ್: ಕ್ರೆಡಿಟ್ ಕುಡೋಸ್ ಕ್ರೆಡಿಟ್ ಅರ್ಹತೆಯ ಹೆಚ್ಚು ಸಮಗ್ರ ಮತ್ತು ನಿಖರವಾದ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನವನ್ನು ಒದಗಿಸಲು ಓಪನ್ ಬ್ಯಾಂಕಿಂಗ್ ಡೇಟಾವನ್ನು ಬಳಸುತ್ತದೆ.
ನೈಜೀರಿಯಾ: ಬ್ಯಾಂಕ್ ಮಾಡದ ಜನಸಂಖ್ಯೆಗೆ ಕ್ರೆಡಿಟ್ ಸ್ಕೋರಿಂಗ್ ಸೇವೆಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸಲು ಅನೇಕ ಕಂಪನಿಗಳು ಮೊಬೈಲ್ ಡೇಟಾ ಮತ್ತು ಇತರ ಪರ್ಯಾಯ ಮೂಲಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಳ್ಳುತ್ತಿವೆ.
ಯುನೈಟೆಡ್ ಸ್ಟೇಟ್ಸ್: ಜೆಸ್ಟ್ AI ಸಾಲದಾತರು ಹೆಚ್ಚು ನಿಖರ ಮತ್ತು ನ್ಯಾಯಯುತ ಸಾಲ ನೀಡುವ ನಿರ್ಧಾರಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡಲು ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯನ್ನು ಬಳಸುತ್ತದೆ.

ಕ್ರಿಯಾತ್ಮಕ ಒಳನೋಟಗಳು

ಕ್ರೆಡಿಟ್ ಸ್ಕೋರಿಂಗ್‌ನಲ್ಲಿ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಳ್ಳಲು ಬಯಸುವ ವ್ಯವಹಾರಗಳು ಮತ್ತು ವ್ಯಕ್ತಿಗಳಿಗೆ, ಕೆಲವು ಕ್ರಿಯಾತ್ಮಕ ಒಳನೋಟಗಳು ಇಲ್ಲಿವೆ:

ಡೇಟಾ ಗುಣಮಟ್ಟದಲ್ಲಿ ಹೂಡಿಕೆ ಮಾಡಿ: ನಿಮ್ಮ ಡೇಟಾವು ನಿಖರವಾಗಿದೆ, ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ನೀವು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡುತ್ತಿರುವ ಜನಸಂಖ್ಯೆಗೆ ಪ್ರತಿನಿಧಿಯಾಗಿದೆ ಎಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಿ.
ಮಾದರಿ ವಿವರಣೆಗೆ ಆದ್ಯತೆ ನೀಡಿ: ವಿವರಣಾತ್ಮಕ ಮತ್ತು ಅರ್ಥೈಸಬಹುದಾದ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಆರಿಸಿ ಮತ್ತು ಸಂಕೀರ್ಣ ಮಾದರಿಗಳ ವಿವರಣೆಯನ್ನು ಸುಧಾರಿಸಲು ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ಬಳಸಿ.
ಪಕ್ಷಪಾತ ಮತ್ತು ನ್ಯಾಯಸಮ್ಮತತೆಯನ್ನು ತಿಳಿಸಿ: ಕ್ರೆಡಿಟ್ ಸ್ಕೋರ್‌ಗಳು ನ್ಯಾಯಯುತ ಮತ್ತು ಸಮಾನವಾಗಿವೆ ಎಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಲು ನಿಮ್ಮ ಡೇಟಾ ಮತ್ತು ಮಾದರಿಗಳಲ್ಲಿ ಪಕ್ಷಪಾತವನ್ನು ಗುರುತಿಸಿ ಮತ್ತು ತಗ್ಗಿಸಿ.
ನಿಯಮಗಳಿಗೆ ಅನುಸಾರವಾಗಿರಿ: ನಿಮ್ಮ ಮಾದರಿಗಳು ಎಲ್ಲಾ ಸಂಬಂಧಿತ ನಿಯಮಗಳಿಗೆ ಅನುಗುಣವಾಗಿವೆ ಮತ್ತು ಕ್ರೆಡಿಟ್ ನಿರ್ಧಾರಗಳು ಪಾರದರ್ಶಕ ಮತ್ತು ನಿಖರವಾಗಿವೆ ಎಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಿ.
ಮಾದರಿ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ ಮಾಡಿ: ನಿಮ್ಮ ಮಾದರಿಗಳ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ನಿರಂತರವಾಗಿ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ ಮಾಡಿ ಮತ್ತು ನಿಖರತೆ ಮತ್ತು ಪ್ರಸ್ತುತತೆಯನ್ನು ಕಾಪಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ಅಗತ್ಯವಿರುವಂತೆ ಅವುಗಳನ್ನು ಮರುತರಬೇತಿ ನೀಡಿ.
ತಜ್ಞರ ಸಲಹೆ ಪಡೆಯಿರಿ: ಉತ್ತಮ ಅಭ್ಯಾಸಗಳನ್ನು ನೀವು ಬಳಸುತ್ತಿದ್ದೀರಿ ಎಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಲು ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ಮತ್ತು ಕ್ರೆಡಿಟ್ ಸ್ಕೋರಿಂಗ್‌ನಲ್ಲಿ ತಜ್ಞರೊಂದಿಗೆ ಸಮಾಲೋಚಿಸಿ.

ತೀರ್ಮಾನ

ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯು ಕ್ರೆಡಿಟ್ ಸ್ಕೋರಿಂಗ್‌ನಲ್ಲಿ ಕ್ರಾಂತಿಯನ್ನುಂಟುಮಾಡುತ್ತಿದೆ, ಹೆಚ್ಚು ನಿಖರ, ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ ಮತ್ತು ಅಂತರ್ಗತ ಅಪಾಯದ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನಗಳಿಗೆ ಅವಕಾಶ ನೀಡುತ್ತದೆ. ವಿಭಿನ್ನ ಮಾದರಿಗಳು, ಸವಾಲುಗಳು ಮತ್ತು ನೈತಿಕ ಪರಿಗಣನೆಗಳನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವ ಮೂಲಕ, ವ್ಯವಹಾರಗಳು ಮತ್ತು ವ್ಯಕ್ತಿಗಳು ಉತ್ತಮ ಸಾಲ ನೀಡುವ ನಿರ್ಧಾರಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಲು ಮತ್ತು ಆರ್ಥಿಕ ಒಳಗೊಳ್ಳುವಿಕೆಯನ್ನು ಉತ್ತೇಜಿಸಲು ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ಶಕ್ತಿಯನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಳ್ಳಬಹುದು. ತಂತ್ರಜ್ಞಾನವು ವಿಕಸನಗೊಳ್ಳುವುದನ್ನು ಮುಂದುವರಿಸಿದಂತೆ, ಕ್ರೆಡಿಟ್ ಸ್ಕೋರಿಂಗ್‌ನಲ್ಲಿ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯನ್ನು ಜವಾಬ್ದಾರಿಯುತವಾಗಿ ಮತ್ತು ನೈತಿಕವಾಗಿ ಬಳಸಲಾಗಿದೆಯೆ ಎಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಲು ಇತ್ತೀಚಿನ ಪ್ರವೃತ್ತಿಗಳು ಮತ್ತು ಉತ್ತಮ ಅಭ್ಯಾಸಗಳ ಬಗ್ಗೆ ತಿಳಿದಿರಬೇಕು.