Kredito vertinimas: mašininio mokymosi modelių galios atskleidimas

Kredito vertinimas yra esminė šiuolaikinės finansų sistemos dalis. Tai procesas, kurio metu vertinamas asmenų ir verslo kreditingumas, lemiantis jų galimybes gauti paskolas, hipotekas, kredito korteles ir kitus finansinius produktus. Tradiciškai kredito vertinimas rėmėsi statistiniais modeliais, pavyzdžiui, logistine regresija. Tačiau mašininio mokymosi (MM) iškilimas atvėrė naujas galimybes tikslesniam, efektyvesniam ir sudėtingesniam kredito rizikos vertinimui.

Kodėl verta naudoti mašininį mokymąsi kredito vertinimui?

Tradiciniai kredito vertinimo metodai dažnai sunkiai atspindi sudėtingus ryšius tarp įvairių veiksnių, darančių įtaką kreditingumui. Kita vertus, mašininio mokymosi modeliai puikiai atpažįsta netiesinius dėsningumus, apdoroja didelius duomenų rinkinius ir prisitaiko prie kintančių rinkos sąlygų. Štai keletas pagrindinių mašininio mokymosi naudojimo kredito vertinime privalumų:

• Didesnis tikslumas: MM algoritmai gali analizuoti didžiulius duomenų kiekius ir nustatyti subtilius dėsningumus, kurių tradiciniai modeliai gali nepastebėti, todėl rizikos vertinimas tampa tikslesnis.
• Greitesnis apdorojimas: MM modeliai gali automatizuoti kredito vertinimo procesą, sutrumpinti apdorojimo laiką ir pagreitinti paskolų patvirtinimą.
• Patobulintas sukčiavimo aptikimas: MM algoritmai gali efektyviau aptikti apgaulingas paraiškas ir operacijas nei tradiciniai metodai.
• Didesnė įtrauktis: MM modeliai gali įtraukti alternatyvius duomenų šaltinius, tokius kaip socialinių tinklų aktyvumas ir mobiliojo telefono naudojimas, vertinant asmenų, turinčių ribotą kredito istoriją, kreditingumą, taip skatinant finansinę įtrauktį.
• Prisitaikymas: MM modeliai gali nuolat mokytis ir prisitaikyti prie kintančių rinkos sąlygų, užtikrinant, kad kredito balai išliktų tikslūs ir aktualūs laikui bėgant.

Populiarūs mašininio mokymosi modeliai kredito vertinimui

Kredito vertinimui dažniausiai naudojami keli mašininio mokymosi modeliai, kurių kiekvienas turi savų privalumų ir trūkumų. Štai keletas populiariausių variantų:

1. Logistinė regresija

Nors logistinė regresija laikoma tradiciniu statistiniu modeliu, ji vis dar plačiai naudojama kredito vertinime dėl savo paprastumo, interpretuojamumo ir teisinio pripažinimo. Ji prognozuoja įsipareigojimų nevykdymo tikimybę remdamasi įvesties kintamųjų rinkiniu.

Pavyzdys: Bankas Vokietijoje galėtų naudoti logistinę regresiją, kad prognozuotų tikimybę, jog klientas neįvykdys asmeninės paskolos įsipareigojimų, remdamasis jo amžiumi, pajamomis, darbo istorija ir kredito istorija.

2. Sprendimų medžiai

Sprendimų medžiai yra neparametriniai modeliai, kurie skirsto duomenis į poaibius remdamiesi sprendimų taisyklių seka. Jie yra lengvai suprantami ir interpretuojami, todėl yra populiarus pasirinkimas kredito vertinimui.

Pavyzdys: Kredito kortelių bendrovė Brazilijoje galėtų naudoti sprendimų medį, kad nuspręstų, ar patvirtinti naują kredito kortelės paraišką, remdamasi pareiškėjo kredito balu, pajamomis ir skolos bei pajamų santykiu.

3. Atsitiktiniai miškai

Atsitiktiniai miškai yra ansamblinio mokymosi metodas, kuris sujungia kelis sprendimų medžius, siekiant padidinti tikslumą ir patikimumą. Jie yra mažiau linkę į persimokymą nei pavieniai sprendimų medžiai ir gali apdoroti didelių matmenų duomenis.

Pavyzdys: Mikrofinansų institucija Kenijoje galėtų naudoti atsitiktinį mišką, kad įvertintų smulkiųjų verslininkų, neturinčių tradicinės kredito istorijos, kreditingumą, naudodama duomenis iš mobiliojo telefono naudojimo, socialinių tinklų aktyvumo ir bendruomenės reputacijos.

4. Gradientinio pastiprinimo mašinos (GBM)

Gradientinio pastiprinimo mašinos yra dar vienas ansamblinio mokymosi metodas, kuris kuria sprendimų medžių seką, kur kiekvienas medis taiso ankstesnių medžių klaidas. Jos žinomos dėl didelio tikslumo ir yra plačiai naudojamos kredito vertinimo konkursuose.

Pavyzdys: Tarpusavio skolinimo platforma Jungtinėse Valstijose galėtų naudoti gradientinio pastiprinimo mašiną, kad prognozuotų paskolų nevykdymo riziką, naudodama duomenis iš skolininkų profilių, paskolų charakteristikų ir makroekonominių rodiklių.

5. Atraminių vektorių mašinos (SVM)

Atraminių vektorių mašinos yra galingi modeliai, galintys apdoroti tiek tiesinius, tiek netiesinius duomenis. Jų tikslas – rasti optimalią hiperplokštumą, kuri atskirtų skolininkus į geros ir blogos kredito rizikos grupes.

Pavyzdys: Hipotekos skolintojas Australijoje galėtų naudoti SVM, kad įvertintų hipotekos nevykdymo riziką, naudodamas duomenis iš turto vertinimų, skolininko pajamų ir palūkanų normų.

6. Neuroniniai tinklai (gilusis mokymasis)

Neuroniniai tinklai, ypač giluminio mokymosi modeliai, geba išmokti sudėtingus dėsningumus ir ryšius duomenyse. Jie vis dažniau naudojami kredito vertinime, ypač analizuojant nestruktūrizuotus duomenis, tokius kaip tekstas ir vaizdai.

Pavyzdys: „Fintech“ įmonė Singapūre galėtų naudoti neuroninį tinklą, kad analizuotų socialinių tinklų įrašus ir naujienų straipsnius, siekdama įvertinti paskolų prašančių įmonių nuotaikas ir reputaciją.

Kredito vertinimo procesas su mašininiu mokymu

Kredito vertinimo procesas, naudojant mašininį mokymąsi, paprastai apima šiuos etapus:

1. Duomenų rinkimas: Renkami aktualūs duomenys iš įvairių šaltinių, įskaitant kredito biurus, bankus, finansų institucijas ir alternatyvių duomenų teikėjus.
2. Išankstinis duomenų apdorojimas: Duomenų valymas, transformavimas ir paruošimas analizei. Tai gali apimti trūkstamų verčių tvarkymą, išskirčių šalinimą ir požymių mastelio keitimą.
3. Požymių inžinerija: Kuriami nauji požymiai iš esamų, siekiant pagerinti modelio prognozavimo galią. Tai gali apimti kintamųjų derinimą, sąveikos terminų kūrimą arba srities žinių naudojimą prasmingoms įžvalgoms išgauti.
4. Modelio pasirinkimas: Tinkamo mašininio mokymosi modelio pasirinkimas atsižvelgiant į duomenų charakteristikas ir verslo tikslus.
5. Modelio apmokymas: Modelio apmokymas naudojant istorinį skolininkų duomenų rinkinį, pasitelkiant požymius ir žymes (pvz., įsipareigojimų nevykdymas arba įvykdymas), kad būtų išmoktas ryšys tarp jų.
6. Modelio patvirtinimas: Modelio našumo vertinimas naudojant atskirą patvirtinimo duomenų rinkinį, siekiant užtikrinti, kad jis gerai apibendrina naujus duomenis.
7. Modelio diegimas: Apmokyto modelio diegimas gamybinėje aplinkoje, kur jis gali būti naudojamas naujų paskolų paraiškų vertinimui.
8. Modelio stebėjimas: Nuolatinis modelio našumo stebėjimas ir jo pakartotinis apmokymas pagal poreikį, siekiant išlaikyti tikslumą ir aktualumą.

Iššūkiai ir svarstymai

Nors mašininis mokymasis suteikia reikšmingų privalumų kredito vertinimui, jis taip pat kelia keletą iššūkių ir svarstymų, kuriuos reikia spręsti:

1. Duomenų kokybė ir prieinamumas

Mašininio mokymosi modelių tikslumas labai priklauso nuo duomenų kokybės ir prieinamumo. Netikslūs, neišsamūs ar šališki duomenys gali lemti netikslius kredito balus ir nesąžiningus skolinimo sprendimus. Labai svarbu užtikrinti, kad duomenys būtų tikslūs, patikimi ir atspindėtų vertinamą populiaciją.

2. Modelio paaiškinamumas ir interpretuojamumas

Daugelis mašininio mokymosi modelių, ypač giluminio mokymosi modeliai, laikomi "juodosiomis dėžėmis", nes sunku suprasti, kaip jie priima sprendimus. Šis paaiškinamumo trūkumas gali kelti susirūpinimą reguliavimo institucijoms ir vartotojams, kurie gali norėti suprasti kredito sprendimų priežastis.

Siekdami išspręsti šį iššūkį, tyrėjai kuria metodus, kaip pagerinti mašininio mokymosi modelių paaiškinamumą, pavyzdžiui:

• Požymių svarba: Svarbiausių požymių, kurie prisideda prie modelio prognozių, nustatymas.
• SHAP (SHapley Additive exPlanations): Metodas, skirtas paaiškinti bet kurio mašininio mokymosi modelio išvestį, priskiriant kiekvienam požymiui indėlį į prognozę.
• LIME (Local Interpretable Model-agnostic Explanations): Metodas, skirtas paaiškinti bet kurio mašininio mokymosi modelio prognozes, aproksimuojant jį lokaliai paprastesniu, interpretuojamu modeliu.

3. Šališkumas ir sąžiningumas

Mašininio mokymosi modeliai gali netyčia įtvirtinti ar sustiprinti esamą duomenų šališkumą, o tai lemia nesąžiningus ar diskriminacinius skolinimo sprendimus. Svarbu nustatyti ir sumažinti šališkumą duomenyse ir modelyje, siekiant užtikrinti, kad kredito balai būtų sąžiningi ir teisingi.

Šališkumo pavyzdžiai gali būti:

• Istorinis šališkumas: Duomenys, atspindintys praeities diskriminacinę praktiką, gali priversti modelį tęsti šią praktiką.
• Imties šališkumas: Duomenys, neatspindintys populiacijos, gali lemti netikslius apibendrinimus.
• Matavimo šališkumas: Netikslus ar nenuoseklus požymių matavimas gali lemti šališkus rezultatus.

Šališkumo mažinimo metodai apima:

• Duomenų auditas: Kruopštus duomenų tyrimas ieškant galimų šališkumo šaltinių.
• Sąžiningumo metrikos: Metrikų naudojimas modelio prognozių sąžiningumui vertinti skirtingose demografinėse grupėse.
• Algoritminiai koregavimai: Modelio modifikavimas siekiant sumažinti šališkumą.

4. Atitiktis teisės aktams

Kredito vertinimui taikomi įvairūs teisės aktai, pavyzdžiui, Sąžiningo kredito ataskaitų teikimo aktas (FCRA) Jungtinėse Valstijose ir Bendrasis duomenų apsaugos reglamentas (BDAR) Europos Sąjungoje. Svarbu užtikrinti, kad mašininio mokymosi modeliai atitiktų šiuos reglamentus ir kad kredito sprendimai būtų skaidrūs, sąžiningi ir tikslūs.

Pavyzdžiui, BDAR reikalauja, kad asmenys turėtų teisę susipažinti su savo asmens duomenimis ir juos ištaisyti, taip pat teisę į automatizuotų sprendimų paaiškinimą. Tai gali būti sudėtinga įgyvendinti naudojant sudėtingus mašininio mokymosi modelius.

5. Modelio dreifas

Mašininio mokymosi modelių našumas laikui bėgant gali prastėti dėl duomenų ar pagrindinės populiacijos pokyčių. Šis reiškinys vadinamas modelio dreifu. Svarbu nuolat stebėti modelio našumą ir prireikus jį iš naujo apmokyti, kad būtų išlaikytas tikslumas ir aktualumas.

Etiniai aspektai

Mašininio mokymosi naudojimas kredito vertinime kelia keletą etinių klausimų, kuriuos reikia spręsti:

• Skaidrumas: Užtikrinti, kad kredito sprendimai būtų skaidrūs ir skolininkai suprastų jų priežastis.
• Sąžiningumas: Užtikrinti, kad kredito balai būtų sąžiningi ir teisingi skirtingose demografinėse grupėse.
• Atskaitomybė: Nustatyti aiškias atsakomybės ribas už mašininio mokymosi naudojimą kredito vertinime.
• Privatumas: Apsaugoti skolininkų duomenų privatumą.
• Žmogaus priežiūra: Išlaikyti žmogaus priežiūrą mašininio mokymosi modeliams, siekiant išvengti nenumatytų pasekmių.

Kredito vertinimo ateitis su mašininiu mokymu

Mašininis mokymasis yra pasirengęs pakeisti kredito vertinimo ateitį. Didėjant duomenų kiekiui ir tobulėjant algoritmams, mašininio mokymosi modeliai taps dar tikslesni, efektyvesni ir įtraukesni. Štai keletas pagrindinių tendencijų, kurias verta stebėti:

• Didesnis alternatyvių duomenų naudojimas: Mašininio mokymosi modeliai vis dažniau naudos alternatyvius duomenų šaltinius, tokius kaip socialinių tinklų aktyvumas, mobiliojo telefono naudojimas ir elgesys internete, vertinant asmenų, turinčių ribotą kredito istoriją, kreditingumą.
• Kredito vertinimas realiuoju laiku: Mašininio mokymosi modeliai leis vertinti kreditą realiuoju laiku, suteikdami skolintojams galimybę priimti momentinius sprendimus dėl paskolų.
• Personalizuotas kredito vertinimas: Mašininio mokymosi modeliai personalizuos kredito balus atsižvelgiant į individualias aplinkybes ir pageidavimus.
• Automatizuotas kredito stebėjimas: Mašininio mokymosi modeliai automatizuos kredito stebėjimą, įspėdami skolintojus apie galimas rizikas ir galimybes.
• Paaiškinamas dirbtinis intelektas (XAI): XAI metodų kūrimas ir pritaikymas taps vis svarbesnis siekiant užtikrinti skaidrumą ir pasitikėjimą mašininio mokymosi pagrįstomis kredito vertinimo sistemomis.

Pasauliniai mašininio mokymosi kredito vertinime pavyzdžiai

Mašininio mokymosi pritaikymas kredito vertinime vyksta visame pasaulyje. Štai keli pavyzdžiai iš skirtingų regionų:

• Kinija: „Ant Financial“ plačiai naudoja mašininį mokymąsi savo „Sesame Credit“ vertinimo sistemoje, pasitelkdama duomenis iš savo „Alipay“ mokėjimų platformos ir kitų šaltinių kreditingumui vertinti.
• Indija: Kelios „fintech“ įmonės Indijoje naudoja mašininį mokymąsi, kad suteiktų paskolas asmenims ir smulkiam verslui, neturintiems tradicinės kredito istorijos.
• Jungtinė Karalystė: „Credit Kudos“ naudoja atvirosios bankininkystės duomenis, kad pateiktų išsamesnį ir tikslesnį kreditingumo vertinimą.
• Nigerija: Daugybė įmonių naudoja mobiliuosius duomenis ir kitus alternatyvius šaltinius, kad teiktų kredito vertinimo paslaugas gyventojams, nesinaudojantiems bankų paslaugomis.
• Jungtinės Valstijos: „Zest AI“ naudoja mašininį mokymąsi, kad padėtų skolintojams priimti tikslesnius ir sąžiningesnius skolinimo sprendimus.

Praktinės įžvalgos

Verslui ir asmenims, norintiems pasinaudoti mašininiu mokymu kredito vertinime, pateikiame keletą praktinių įžvalgų:

• Investuokite į duomenų kokybę: Užtikrinkite, kad jūsų duomenys būtų tikslūs, išsamūs ir atspindėtų vertinamą populiaciją.
• Teikite pirmenybę modelio paaiškinamumui: Rinkitės paaiškinamus ir interpretuojamus modelius bei naudokite metodus, siekdami pagerinti sudėtingų modelių paaiškinamumą.
• Spręskite šališkumo ir sąžiningumo problemas: Nustatykite ir mažinkite šališkumą savo duomenyse ir modeliuose, kad užtikrintumėte sąžiningą ir teisingą kredito balų skaičiavimą.
• Laikykitės teisės aktų: Užtikrinkite, kad jūsų modeliai atitiktų visus susijusius teisės aktus ir kad kredito sprendimai būtų skaidrūs ir tikslūs.
• Stebėkite modelio našumą: Nuolat stebėkite savo modelių našumą ir prireikus juos iš naujo apmokykite, kad išlaikytumėte tikslumą ir aktualumą.
• Kreipkitės į ekspertus: Konsultuokitės su mašininio mokymosi ir kredito vertinimo ekspertais, kad užtikrintumėte, jog naudojate geriausią praktiką.

Išvada

Mašininis mokymasis keičia kredito vertinimą, suteikdamas galimybę atlikti tikslesnius, efektyvesnius ir įtraukesnius rizikos vertinimus. Suprasdami skirtingus modelius, iššūkius ir etinius aspektus, verslas ir asmenys gali panaudoti mašininio mokymosi galią geresniems skolinimo sprendimams priimti ir skatinti finansinę įtrauktį. Technologijoms toliau vystantis, labai svarbu būti informuotiems apie naujausias tendencijas ir geriausią praktiką, siekiant užtikrinti, kad mašininis mokymasis būtų naudojamas atsakingai ir etiškai kredito vertinime.