Kredītreitings: Mašīnmācīšanās modeļu potenciāla atraisīšana

Kredītreitings ir būtiska mūsdienu finanšu sistēmas sastāvdaļa. Tas ir process, kurā tiek novērtēta privātpersonu un uzņēmumu kredītspēja, kas nosaka viņu piekļuvi aizdevumiem, hipotekārajiem kredītiem, kredītkartēm un citiem finanšu produktiem. Tradicionāli kredītreitings ir balstījies uz statistiskiem modeļiem, piemēram, loģistisko regresiju. Tomēr mašīnmācīšanās (ML) attīstība ir pavērusi jaunas iespējas precīzākai, efektīvākai un sarežģītākai kredītriska novērtēšanai.

Kāpēc izmantot mašīnmācīšanos kredītreitingam?

Tradicionālās kredītreitinga metodes bieži nespēj uztvert sarežģītās attiecības starp dažādiem faktoriem, kas ietekmē kredītspēju. Savukārt mašīnmācīšanās modeļi lieliski identificē nelineārus modeļus, apstrādā lielas datu kopas un pielāgojas mainīgajiem tirgus apstākļiem. Šeit ir dažas galvenās priekšrocības, izmantojot mašīnmācīšanos kredītreitingā:

• Uzlabota precizitāte: ML algoritmi var analizēt milzīgu datu apjomu un identificēt smalkus modeļus, ko tradicionālie modeļi varētu nepamanīt, tādējādi nodrošinot precīzākus riska novērtējumus.
• Ātrāka apstrāde: ML modeļi var automatizēt kredītreitinga procesu, samazinot apstrādes laiku un nodrošinot ātrāku aizdevumu apstiprināšanu.
• Uzlabota krāpšanas atklāšana: ML algoritmi spēj efektīvāk atklāt krāpnieciskus pieteikumus un darījumus nekā tradicionālās metodes.
• Lielāka iekļaušana: ML modeļi var iekļaut alternatīvus datu avotus, piemēram, sociālo mediju aktivitāti un mobilo tālruņu lietošanas datus, lai novērtētu personu ar ierobežotu kredītvēsturi kredītspēju, veicinot finanšu iekļaušanu.
• Pielāgošanās spēja: ML modeļi var nepārtraukti mācīties un pielāgoties mainīgajiem tirgus apstākļiem, nodrošinot, ka kredītreitingi laika gaitā paliek precīzi un atbilstoši.

Populāri mašīnmācīšanās modeļi kredītreitingam

Kredītreitingam parasti tiek izmantoti vairāki mašīnmācīšanās modeļi, katram no tiem ir savas stiprās un vājās puses. Šeit ir pārskats par dažām no populārākajām iespējām:

1. Loģistiskā regresija

Lai gan loģistiskā regresija tiek uzskatīta par tradicionālu statistisku modeli, to joprojām plaši izmanto kredītreitingā tās vienkāršības, interpretējamības un normatīvās atbilstības dēļ. Tā prognozē saistību neizpildes varbūtību, pamatojoties uz ievades mainīgo kopu.

Piemērs: Banka Vācijā varētu izmantot loģistisko regresiju, lai prognozētu klienta saistību neizpildes iespējamību attiecībā uz personīgo aizdevumu, pamatojoties uz viņa vecumu, ienākumiem, nodarbinātības vēsturi un kredītvēsturi.

2. Lēmumu koki

Lēmumu koki ir neparametriski modeļi, kas sadala datus apakškopās, pamatojoties uz lēmumu pieņemšanas noteikumu sēriju. Tie ir viegli saprotami un interpretējami, padarot tos par populāru izvēli kredītreitingam.

Piemērs: Kredītkaršu uzņēmums Brazīlijā varētu izmantot lēmumu koku, lai noteiktu, vai apstiprināt jaunu kredītkartes pieteikumu, pamatojoties uz pieteikuma iesniedzēja kredītreitingu, ienākumiem un parāda un ienākumu attiecību.

3. Nejaušie meži

Nejaušie meži ir ansambļa mācīšanās metode, kas apvieno vairākus lēmumu kokus, lai uzlabotu precizitāti un robustumu. Tie ir mazāk pakļauti pārmērīgai pielāgošanai nekā atsevišķi lēmumu koki un spēj apstrādāt daudzdimensionālus datus.

Piemērs: Mikrofinansēšanas iestāde Kenijā varētu izmantot nejaušo mežu, lai novērtētu mazo uzņēmumu īpašnieku kredītspēju, kuriem trūkst tradicionālas kredītvēstures, izmantojot datus no mobilo tālruņu lietošanas, sociālo mediju aktivitātes un kopienas reputācijas.

4. Gradienta pastiprināšanas mašīnas (GBM)

Gradienta pastiprināšanas mašīnas ir vēl viena ansambļa mācīšanās metode, kas veido lēmumu koku secību, kur katrs koks labo iepriekšējo koku kļūdas. Tās ir pazīstamas ar savu augsto precizitāti un tiek plaši izmantotas kredītreitinga konkursos.

Piemērs: Savstarpējo aizdevumu platforma Amerikas Savienotajās Valstīs varētu izmantot gradienta pastiprināšanas mašīnu, lai prognozētu aizdevumu saistību neizpildes risku, izmantojot datus no aizņēmēju profiliem, aizdevumu raksturlielumiem un makroekonomiskajiem rādītājiem.

5. Atbalsta vektoru mašīnas (SVM)

Atbalsta vektoru mašīnas ir jaudīgi modeļi, kas spēj apstrādāt gan lineārus, gan nelineārus datus. To mērķis ir atrast optimālo hiperplakni, kas sadala aizņēmējus labos un sliktos kredītriskos.

Piemērs: Hipotekāro kredītu aizdevējs Austrālijā varētu izmantot SVM, lai novērtētu hipotekārā kredīta saistību neizpildes risku, izmantojot datus par īpašuma vērtējumiem, aizņēmēja ienākumiem un procentu likmēm.

6. Neironu tīkli (dziļā mācīšanās)

Neironu tīkli, īpaši dziļās mācīšanās modeļi, spēj mācīties sarežģītus modeļus un attiecības datos. Tos arvien vairāk izmanto kredītreitingā, īpaši nestrukturētu datu, piemēram, teksta un attēlu, analīzei.

Piemērs: Finanšu tehnoloģiju uzņēmums Singapūrā varētu izmantot neironu tīklu, lai analizētu sociālo mediju ierakstus un ziņu rakstus, lai novērtētu uzņēmumu, kas piesakās aizdevumiem, noskaņojumu un reputāciju.

Kredītreitinga process ar mašīnmācīšanos

Kredītreitinga process, izmantojot mašīnmācīšanos, parasti ietver šādus soļus:

1. Datu vākšana: Attiecīgo datu vākšana no dažādiem avotiem, tostarp kredītbirojiem, bankām, finanšu iestādēm un alternatīvo datu sniedzējiem.
2. Datu priekšapstrāde: Datu tīrīšana, pārveidošana un sagatavošana analīzei. Tas var ietvert trūkstošo vērtību apstrādi, anomāliju noņemšanu un pazīmju mērogošanu.
3. Pazīmju inženierija: Jaunu pazīmju izveide no esošajām, lai uzlabotu modeļa prognozēšanas spēju. Tas varētu ietvert mainīgo apvienošanu, mijiedarbības terminu izveidi vai jomas zināšanu izmantošanu, lai iegūtu jēgpilnas atziņas.
4. Modeļa izvēle: Piemērota mašīnmācīšanās modeļa izvēle, pamatojoties uz datu īpašībām un biznesa mērķiem.
5. Modeļa apmācība: Modeļa apmācība uz vēsturisku aizņēmēju datu kopas, izmantojot pazīmes un etiķetes (piemēram, saistību neizpilde vai izpilde), lai apgūtu saistību starp tām.
6. Modeļa validācija: Modeļa veiktspējas novērtēšana uz atsevišķas validācijas datu kopas, lai nodrošinātu, ka tas labi vispārina jaunus datus.
7. Modeļa ieviešana: Apmācītā modeļa ieviešana produkcijas vidē, kur to var izmantot jaunu aizdevumu pieteikumu novērtēšanai.
8. Modeļa uzraudzība: Nepārtraukta modeļa veiktspējas uzraudzība un tā atkārtota apmācība pēc nepieciešamības, lai uzturētu precizitāti un atbilstību.

Izaicinājumi un apsvērumi

Lai gan mašīnmācīšanās piedāvā būtiskas priekšrocības kredītreitingam, tā rada arī vairākus izaicinājumus un apsvērumus, kas jārisina:

1. Datu kvalitāte un pieejamība

Mašīnmācīšanās modeļu precizitāte lielā mērā ir atkarīga no datu kvalitātes un pieejamības. Neprecīzi, nepilnīgi vai neobjektīvi dati var novest pie neprecīziem kredītreitingiem un negodīgiem aizdevumu lēmumiem. Ir būtiski nodrošināt, lai dati būtu precīzi, uzticami un reprezentatīvi attiecībā uz novērtējamo populāciju.

2. Modeļa izskaidrojamība un interpretējamība

Daudzi mašīnmācīšanās modeļi, īpaši dziļās mācīšanās modeļi, tiek uzskatīti par "melnajām kastēm", jo ir grūti saprast, kā tie nonāk pie savām prognozēm. Šī izskaidrojamības trūkums var radīt bažas regulatoriem un patērētājiem, kuri var vēlēties saprast kredītlēmumu iemeslus.

Lai risinātu šo izaicinājumu, pētnieki izstrādā metodes, lai uzlabotu mašīnmācīšanās modeļu izskaidrojamību, piemēram:

• Pazīmju svarīgums: Svarīgāko pazīmju identificēšana, kas veicina modeļa prognozes.
• SHAP (SHapley Additive exPlanations): Metode jebkura mašīnmācīšanās modeļa izvades izskaidrošanai, katrai pazīmei piešķirot ieguldījumu prognozē.
• LIME (Local Interpretable Model-agnostic Explanations): Metode jebkura mašīnmācīšanās modeļa prognožu izskaidrošanai, lokāli to tuvinot ar vienkāršāku, interpretējamu modeli.

3. Neobjektivitāte un godīgums

Mašīnmācīšanās modeļi var netīši uzturēt vai pastiprināt esošos neobjektivitātes datus, novedot pie negodīgiem vai diskriminējošiem aizdevumu lēmumiem. Ir būtiski identificēt un mazināt neobjektivitāti datos un modelī, lai nodrošinātu, ka kredītreitingi ir godīgi un taisnīgi.

Neobjektivitātes piemēri var ietvert:

• Vēsturiskā neobjektivitāte: Dati, kas atspoguļo pagātnes diskriminējošas prakses, var likt modelim turpināt šīs prakses.
• Izlases neobjektivitāte: Dati, kas nav reprezentatīvi populācijai, var novest pie neprecīziem vispārinājumiem.
• Mērījumu neobjektivitāte: Neprecīzi vai nekonsekventi pazīmju mērījumi var novest pie neobjektīviem rezultātiem.

Metodes neobjektivitātes mazināšanai ietver:

• Datu audits: Rūpīga datu pārbaude, meklējot iespējamos neobjektivitātes avotus.
• Godīguma metrikas: Metriku izmantošana, lai novērtētu modeļa prognožu godīgumu dažādās demogrāfiskajās grupās.
• Algoritmiskās korekcijas: Modeļa modificēšana, lai samazinātu neobjektivitāti.

4. Normatīvā atbilstība

Kredītreitings ir pakļauts dažādiem noteikumiem, piemēram, Likumam par godīgu kredītinformācijas sniegšanu (FCRA) Amerikas Savienotajās Valstīs un Vispārīgajai datu aizsardzības regulai (GDPR) Eiropas Savienībā. Ir svarīgi nodrošināt, lai mašīnmācīšanās modeļi atbilstu šiem noteikumiem un lai kredītlēmumi būtu pārredzami, godīgi un precīzi.

Piemēram, GDPR pieprasa, lai indivīdiem būtu tiesības piekļūt saviem personas datiem un tos labot, kā arī tiesības saņemt skaidrojumu par automatizētiem lēmumiem. To var būt grūti īstenot ar sarežģītiem mašīnmācīšanās modeļiem.

5. Modeļa novirze

Mašīnmācīšanās modeļu veiktspēja laika gaitā var pasliktināties datu vai pamatā esošās populācijas izmaiņu dēļ. Šo parādību sauc par modeļa novirzi. Ir svarīgi nepārtraukti uzraudzīt modeļa veiktspēju un pēc nepieciešamības to atkārtoti apmācīt, lai uzturētu precizitāti un atbilstību.

Ētiskie apsvērumi

Mašīnmācīšanās izmantošana kredītreitingā rada vairākus ētiskus apsvērumus, kas jārisina:

• Pārredzamība: Nodrošināt, ka kredītlēmumi ir pārredzami un aizņēmēji saprot to iemeslus.
• Godīgums: Nodrošināt, ka kredītreitingi ir godīgi un taisnīgi dažādās demogrāfiskajās grupās.
• Atbildība: Skaidru atbildības līniju noteikšana par mašīnmācīšanās izmantošanu kredītreitingā.
• Privātums: Aizņēmēju datu privātuma aizsardzība.
• Cilvēka uzraudzība: Cilvēka uzraudzības uzturēšana pār mašīnmācīšanās modeļiem, lai novērstu neparedzētas sekas.

Kredītreitinga nākotne ar mašīnmācīšanos

Mašīnmācīšanās ir gatava pārveidot kredītreitinga nākotni. Tā kā datu kļūst arvien vairāk un algoritmi kļūst sarežģītāki, mašīnmācīšanās modeļi kļūs vēl precīzāki, efektīvāki un iekļaujošāki. Šeit ir dažas galvenās tendences, kurām sekot līdzi:

• Alternatīvo datu plašāka izmantošana: Mašīnmācīšanās modeļi arvien vairāk iekļaus alternatīvus datu avotus, piemēram, sociālo mediju aktivitāti, mobilo tālruņu lietošanas datus un tiešsaistes uzvedību, lai novērtētu personu ar ierobežotu kredītvēsturi kredītspēju.
• Reāllaika kredītreitings: Mašīnmācīšanās modeļi nodrošinās reāllaika kredītreitingu, ļaujot aizdevējiem pieņemt tūlītējus aizdevumu lēmumus.
• Personalizēts kredītreitings: Mašīnmācīšanās modeļi personalizēs kredītreitingus, pamatojoties uz individuālajiem apstākļiem un vēlmēm.
• Automatizēta kredītu uzraudzība: Mašīnmācīšanās modeļi automatizēs kredītu uzraudzību, brīdinot aizdevējus par potenciālajiem riskiem un iespējām.
• Izskaidrojamais MI (XAI): XAI metožu izstrāde un pieņemšana kļūs arvien svarīgāka, lai nodrošinātu pārredzamību un uzticēšanos uz mašīnmācīšanos balstītām kredītreitinga sistēmām.

Globāli piemēri mašīnmācīšanās izmantošanai kredītreitingā

Mašīnmācīšanās ieviešana kredītreitingā notiek visā pasaulē. Šeit ir daži piemēri no dažādiem reģioniem:

• Ķīna: Ant Financial plaši izmanto mašīnmācīšanos savā Sesame Credit reitingu sistēmā, izmantojot datus no savas Alipay maksājumu platformas un citiem avotiem, lai novērtētu kredītspēju.
• Indija: Vairāki finanšu tehnoloģiju uzņēmumi Indijā izmanto mašīnmācīšanos, lai sniegtu aizdevumus personām un maziem uzņēmumiem, kuriem trūkst tradicionālas kredītvēstures.
• Apvienotā Karaliste: Credit Kudos izmanto atvērtās banku sistēmas datus, lai sniegtu visaptverošāku un precīzāku kredītspējas novērtējumu.
• Nigērija: Daudzi uzņēmumi izmanto mobilo sakaru datus un citus alternatīvus avotus, lai sniegtu kredītreitinga pakalpojumus iedzīvotājiem bez bankas konta.
• Amerikas Savienotās Valstis: Zest AI izmanto mašīnmācīšanos, lai palīdzētu aizdevējiem pieņemt precīzākus un godīgākus aizdevumu lēmumus.

Praktiski ieteikumi

Uzņēmumiem un privātpersonām, kas vēlas izmantot mašīnmācīšanos kredītreitingā, šeit ir daži praktiski ieteikumi:

• Ieguldiet datu kvalitātē: Nodrošiniet, lai jūsu dati būtu precīzi, pilnīgi un reprezentatīvi attiecībā uz populāciju, kuru novērtējat.
• Piešķiriet prioritāti modeļa izskaidrojamībai: Izvēlieties modeļus, kas ir izskaidrojami un interpretējami, un izmantojiet metodes, lai uzlabotu sarežģītu modeļu izskaidrojamību.
• Risiniet neobjektivitātes un godīguma jautājumus: Identificējiet un maziniet neobjektivitāti savos datos un modeļos, lai nodrošinātu, ka kredītreitingi ir godīgi un taisnīgi.
• Ievērojiet noteikumus: Nodrošiniet, ka jūsu modeļi atbilst visiem attiecīgajiem noteikumiem un ka kredītlēmumi ir pārredzami un precīzi.
• Uzraugiet modeļa veiktspēju: Nepārtraukti uzraugiet savu modeļu veiktspēju un pēc nepieciešamības tos atkārtoti apmāciet, lai uzturētu precizitāti un atbilstību.
• Meklējiet ekspertu padomu: Konsultējieties ar ekspertiem mašīnmācīšanās un kredītreitinga jomā, lai nodrošinātu, ka izmantojat labāko praksi.

Noslēgums

Mašīnmācīšanās revolucionizē kredītreitingu, piedāvājot potenciālu precīzākiem, efektīvākiem un iekļaujošākiem riska novērtējumiem. Izprotot dažādos modeļus, izaicinājumus un ētiskos apsvērumus, uzņēmumi un privātpersonas var izmantot mašīnmācīšanās spēku, lai pieņemtu labākus aizdevumu lēmumus un veicinātu finanšu iekļaušanu. Tā kā tehnoloģija turpina attīstīties, ir svarīgi būt informētam par jaunākajām tendencēm un labāko praksi, lai nodrošinātu, ka mašīnmācīšanās tiek izmantota atbildīgi un ētiski kredītreitingā.