கடன் மதிப்பெண் நிர்ணயம்: இயந்திர கற்றல் மாதிரிகளின் சக்தியை கட்டவிழ்த்து விடுதல்

கடன் மதிப்பெண் நிர்ணயம் நவீன நிதி அமைப்பின் ஒரு முக்கிய அங்கமாகும். இது தனிநபர்கள் மற்றும் வணிகங்களின் கடன் தகுதியை மதிப்பிடும் செயல்முறையாகும், இது அவர்களுக்கு கடன், அடமானங்கள், கிரெடிட் கார்டுகள் மற்றும் பிற நிதி தயாரிப்புகளுக்கான அணுகலைத் தீர்மானிக்கிறது. பாரம்பரியமாக, கடன் மதிப்பெண் நிர்ணயம் லாஜிஸ்டிக் பின்னடைவு போன்ற புள்ளிவிவர மாதிரிகளை நம்பியுள்ளது. இருப்பினும், இயந்திர கற்றல் (ML) எழுச்சி மிகவும் துல்லியமான, திறமையான மற்றும் அதிநவீன கடன் இடர் மதிப்பீட்டிற்கான புதிய சாத்தியக்கூறுகளைத் திறந்துவிட்டுள்ளது.

கடன் மதிப்பெண் நிர்ணயத்திற்கு இயந்திர கற்றல் ஏன்?

பாரம்பரிய கடன் மதிப்பெண் நிர்ணய முறைகள் கடன் தகுதியை பாதிக்கும் பல்வேறு காரணிகளுக்கு இடையிலான சிக்கலான உறவுகளைக் கண்டறிய பெரும்பாலும் போராடுகின்றன. மறுபுறம், இயந்திர கற்றல் மாதிரிகள் நேரியல் அல்லாத வடிவங்களைக் கண்டறிவதிலும், பெரிய தரவுத்தொகுப்புகளைக் கையாள்வதிலும், மாறிவரும் சந்தை நிலைமைகளுக்கு ஏற்ப தகவமைத்துக் கொள்வதிலும் சிறந்தவை. கடன் மதிப்பெண் நிர்ணயத்தில் இயந்திர கற்றலைப் பயன்படுத்துவதன் சில முக்கிய நன்மைகள் இங்கே:

• மேம்படுத்தப்பட்ட துல்லியம்: ML அல்காரிதம்கள் அதிக அளவிலான தரவுகளை பகுப்பாய்வு செய்து, பாரம்பரிய மாதிரிகள் தவறவிடக்கூடிய நுட்பமான வடிவங்களைக் கண்டறிய முடியும், இது மிகவும் துல்லியமான இடர் மதிப்பீடுகளுக்கு வழிவகுக்கிறது.
• வேகமான செயலாக்கம்: ML மாதிரிகள் கடன் மதிப்பெண் நிர்ணய செயல்முறையை தானியங்குபடுத்தி, செயலாக்க நேரங்களைக் குறைத்து, விரைவான கடன் ஒப்புதல்களை சாத்தியமாக்கும்.
• மேம்படுத்தப்பட்ட மோசடி கண்டறிதல்: பாரம்பரிய முறைகளை விட ML அல்காரிதம்கள் மோசடி விண்ணப்பங்கள் மற்றும் பரிவர்த்தனைகளை மிகவும் திறம்பட கண்டறிய முடியும்.
• அதிக உள்ளடக்கம்: ML மாதிரிகள் சமூக ஊடக செயல்பாடு மற்றும் மொபைல் போன் பயன்பாடு போன்ற மாற்று தரவு ஆதாரங்களை இணைத்து, குறைந்த கடன் வரலாறு உள்ள தனிநபர்களின் கடன் தகுதியை மதிப்பிட முடியும், நிதி உள்ளடக்கத்தை ஊக்குவிக்கும்.
• தகவமைக்கும் தன்மை: ML மாதிரிகள் தொடர்ந்து கற்றுக்கொண்டு மாறிவரும் சந்தை நிலைமைகளுக்கு ஏற்ப தகவமைத்துக் கொள்ள முடியும், இது கடன் மதிப்பெண்கள் காலப்போக்கில் துல்லியமாகவும் பொருத்தமானதாகவும் இருப்பதை உறுதி செய்கிறது.

கடன் மதிப்பெண் நிர்ணயத்திற்கான பிரபலமான இயந்திர கற்றல் மாதிரிகள்

பல இயந்திர கற்றல் மாதிரிகள் பொதுவாக கடன் மதிப்பெண் நிர்ணயத்திற்குப் பயன்படுத்தப்படுகின்றன, ஒவ்வொன்றிற்கும் அதன் சொந்த பலம் மற்றும் பலவீனங்கள் உள்ளன. மிகவும் பிரபலமான விருப்பங்களில் சிலவற்றின் சுருக்கம் இங்கே:

1. லாஜிஸ்டிக் பின்னடைவு

பாரம்பரிய புள்ளிவிவர மாதிரியாகக் கருதப்பட்டாலும், லாஜிஸ்டிக் பின்னடைவு அதன் எளிமை, விளக்கத்தன்மை மற்றும் நிறுவப்பட்ட ஒழுங்குமுறை ஒப்புதல் காரணமாக கடன் மதிப்பெண் நிர்ணயத்தில் இன்னும் பரவலாகப் பயன்படுத்தப்படுகிறது. இது உள்ளீட்டு மாறிகளின் தொகுப்பின் அடிப்படையில் இயல்புநிலை நிகழ்தகவைக் கணிக்கிறது.

உதாரணம்: ஜெர்மனியில் உள்ள ஒரு வங்கி ஒரு வாடிக்கையாளர் தனிநபர் கடனைத் திருப்பிச் செலுத்தத் தவறக்கூடிய நிகழ்தகவை அவர்களின் வயது, வருமானம், வேலைவாய்ப்பு வரலாறு மற்றும் கடன் வரலாறு ஆகியவற்றின் அடிப்படையில் கணிக்க லாஜிஸ்டிக் பின்னடைவைப் பயன்படுத்தலாம்.

2. முடிவு மரங்கள்

முடிவு மரங்கள் என்பது தரவுகளை தொடர்ச்சியான முடிவு விதிகளை அடிப்படையாகக் கொண்டு துணைத்தொகுப்புகளாகப் பிரிக்கும் அளவுருவற்ற மாதிரிகள் ஆகும். அவை புரிந்துகொள்ளவும் விளக்கமளிக்கவும் எளிதானவை, இதனால் அவை கடன் மதிப்பெண் நிர்ணயத்திற்கு ஒரு பிரபலமான தேர்வாக அமைகின்றன.

உதாரணம்: பிரேசிலில் உள்ள ஒரு கிரெடிட் கார்டு நிறுவனம், விண்ணப்பதாரரின் கடன் மதிப்பெண், வருமானம் மற்றும் கடன்-வருமான விகிதத்தின் அடிப்படையில் ஒரு புதிய கிரெடிட் கார்டு விண்ணப்பத்தை அங்கீகரிப்பதா இல்லையா என்பதை தீர்மானிக்க ஒரு முடிவு மரத்தைப் பயன்படுத்தலாம்.

3. ரேண்டம் ஃபாரஸ்ட்ஸ்

ரேண்டம் ஃபாரஸ்ட்ஸ் என்பது துல்லியம் மற்றும் வலிமையை மேம்படுத்த பல முடிவு மரங்களை இணைக்கும் ஒரு ஒருங்கிணைந்த கற்றல் முறையாகும். அவை தனிப்பட்ட முடிவு மரங்களை விட அதிகப்படியான பொருத்தம் அடைவதற்கு வாய்ப்புகள் குறைவு மற்றும் உயர் பரிமாண தரவுகளை கையாள முடியும்.

உதாரணம்: கென்யாவில் உள்ள ஒரு நுண்நிதி நிறுவனம், பாரம்பரிய கடன் வரலாறு இல்லாத சிறு வணிக உரிமையாளர்களின் கடன் தகுதியை மதிப்பிட, மொபைல் போன் பயன்பாடு, சமூக ஊடக செயல்பாடு மற்றும் சமூக நற்பெயர் ஆகியவற்றிலிருந்து தரவைப் பயன்படுத்தி ஒரு ரேண்டம் ஃபாரஸ்ட்டைப் பயன்படுத்தலாம்.

4. கிராடியன்ட் பூஸ்டிங் இயந்திரங்கள் (GBM)

கிராடியன்ட் பூஸ்டிங் இயந்திரங்கள் மற்றொரு ஒருங்கிணைந்த கற்றல் முறையாகும், இது முடிவு மரங்களின் வரிசையை உருவாக்குகிறது, இதில் ஒவ்வொரு மரமும் முந்தைய மரங்களின் பிழைகளை சரிசெய்கிறது. அவை அவற்றின் உயர் துல்லியத்திற்காக அறியப்படுகின்றன மற்றும் கடன் மதிப்பெண் நிர்ணய போட்டிகளில் பரவலாகப் பயன்படுத்தப்படுகின்றன.

உதாரணம்: அமெரிக்காவில் உள்ள ஒரு பியர்-டு-பியர் கடன் வழங்கும் தளம், கடன் வாங்குபவரின் சுயவிவரங்கள், கடன் பண்புகள் மற்றும் பொருளாதார குறியீடுகளிலிருந்து தரவைப் பயன்படுத்தி, கடன்களுக்கான இயல்புநிலை அபாயத்தை கணிக்க ஒரு கிராடியன்ட் பூஸ்டிங் இயந்திரத்தைப் பயன்படுத்தலாம்.

5. ஆதரவு திசையன் இயந்திரங்கள் (SVM)

ஆதரவு திசையன் இயந்திரங்கள் நேரியல் மற்றும் நேரியல் அல்லாத தரவுகளை கையாளக்கூடிய சக்திவாய்ந்த மாதிரிகள் ஆகும். கடன் வாங்குபவர்களை நல்ல மற்றும் கெட்ட கடன் அபாயங்களாகப் பிரிக்கும் உகந்த ஹைப்பர்ப்ளேனைக் கண்டறிவதை அவை நோக்கமாகக் கொண்டுள்ளன.

உதாரணம்: ஆஸ்திரேலியாவில் உள்ள ஒரு அடமானக் கடன் வழங்குபவர், சொத்து மதிப்பீடுகள், கடன் வாங்குபவரின் வருமானம் மற்றும் வட்டி விகிதங்களிலிருந்து தரவைப் பயன்படுத்தி, அடமான இயல்புநிலை அபாயத்தை மதிப்பிட ஒரு SVM ஐப் பயன்படுத்தலாம்.

6. நியூரல் நெட்வொர்க்குகள் (ஆழமான கற்றல்)

நியூரல் நெட்வொர்க்குகள், குறிப்பாக ஆழமான கற்றல் மாதிரிகள், தரவுகளில் சிக்கலான வடிவங்கள் மற்றும் உறவுகளைக் கற்கக்கூடியவை. அவை கடன் மதிப்பெண் நிர்ணயத்தில் அதிகரித்து வருகின்றன, குறிப்பாக உரை மற்றும் படங்கள் போன்ற ஒழுங்கற்ற தரவுகளை பகுப்பாய்வு செய்ய.

உதாரணம்: சிங்கப்பூரில் உள்ள ஒரு ஃபின்டெக் நிறுவனம், கடன் கோரும் வணிகங்களின் உணர்வு மற்றும் நற்பெயரை மதிப்பிட சமூக ஊடக இடுகைகள் மற்றும் செய்தி கட்டுரைகளை பகுப்பாய்வு செய்ய ஒரு நியூரல் நெட்வொர்க்கைப் பயன்படுத்தலாம்.

இயந்திர கற்றலுடன் கடன் மதிப்பெண் நிர்ணய செயல்முறை

இயந்திர கற்றலைப் பயன்படுத்தி கடன் மதிப்பெண் நிர்ணய செயல்முறை பொதுவாக பின்வரும் படிகளை உள்ளடக்கியது:

1. தரவு சேகரிப்பு: கடன் பணியகங்கள், வங்கிகள், நிதி நிறுவனங்கள் மற்றும் மாற்று தரவு வழங்குநர்கள் உட்பட பல்வேறு ஆதாரங்களில் இருந்து தொடர்புடைய தரவுகளை சேகரித்தல்.
2. தரவு முன் செயலாக்கம்: பகுப்பாய்வுக்காக தரவுகளை சுத்தம் செய்தல், மாற்றுதல் மற்றும் தயாரித்தல். இதில் விடுபட்ட மதிப்புகளைக் கையாளுதல், வெளிப்படையானவற்றை நீக்குதல் மற்றும் அம்சங்களை அளவிடுதல் ஆகியவை அடங்கும்.
3. அம்சப் பொறியியல்: மாதிரியின் கணிப்பு சக்தியை மேம்படுத்த, தற்போதுள்ள அம்சங்களிலிருந்து புதிய அம்சங்களை உருவாக்குதல். இது மாறிகளை இணைத்தல், தொடர்பு விதிமுறைகளை உருவாக்குதல் அல்லது அர்த்தமுள்ள நுண்ணறிவுகளைப் பிரித்தெடுக்க கள நிபுணத்துவத்தைப் பயன்படுத்துதல் ஆகியவற்றை உள்ளடக்கியது.
4. மாதரி தேர்வு: தரவு மற்றும் வணிக நோக்கங்களின் பண்புகளின் அடிப்படையில் பொருத்தமான இயந்திர கற்றல் மாதிரியைத் தேர்ந்தெடுத்தல்.
5. மாதிரி பயிற்சி: கடன் வாங்குபவர்களின் வரலாற்று தரவுத்தொகுப்பில் மாதிரியைப் பயிற்றுவித்தல், அவற்றிற்கு இடையிலான உறவைக் கற்றுக்கொள்ள அம்சங்கள் மற்றும் லேபிள்களைப் (எ.கா., இயல்புநிலை அல்லது இயல்புநிலை அல்லாத) பயன்படுத்துதல்.
6. மாதிரி சரிபார்ப்பு: புதிய தரவுகளுக்கு மாதிரி நன்றாகப் பொதுமைப்படுத்தப்படுவதை உறுதிசெய்ய, தனி சரிபார்ப்பு தரவுத்தொகுப்பில் மாதிரியின் செயல்திறனை மதிப்பீடு செய்தல்.
7. மாதிரி வரிசைப்படுத்துதல்: பயிற்சி பெற்ற மாதிரியை உற்பத்தி சூழலுக்கு வரிசைப்படுத்துதல், அங்கு புதிய கடன் விண்ணப்பங்களை மதிப்பெண் செய்ய பயன்படுத்தலாம்.
8. மாதிரி கண்காணிப்பு: மாதிரியின் செயல்திறனை தொடர்ந்து கண்காணித்தல் மற்றும் துல்லியம் மற்றும் பொருத்தத்தை பராமரிக்க தேவைக்கேற்ப அதை மீண்டும் பயிற்றுவித்தல்.

சவால்கள் மற்றும் கருத்தாய்வுகள்

இயந்திர கற்றல் கடன் மதிப்பெண் நிர்ணயத்திற்கு குறிப்பிடத்தக்க நன்மைகளை வழங்கினாலும், அது பல சவால்கள் மற்றும் கருத்தாய்வுகளையும் முன்வைக்கிறது, அவை கவனிக்கப்பட வேண்டும்:

1. தரவு தரம் மற்றும் கிடைக்கும் தன்மை

இயந்திர கற்றல் மாதிரிகளின் துல்லியம் தரவின் தரம் மற்றும் கிடைக்கும் தன்மையைப் பொறுத்தது. தவறான, முழுமையற்ற அல்லது சார்புடைய தரவு தவறான கடன் மதிப்பெண்கள் மற்றும் நியாயமற்ற கடன் முடிவுகளுக்கு வழிவகுக்கும். தரவு துல்லியமானது, நம்பகமானது மற்றும் மதிப்பிடப்படும் மக்கள்தொகையைப் பிரதிபலிப்பது முக்கியம்.

2. மாதிரி விளக்கத்தன்மை மற்றும் புரிந்துகொள்ளும் தன்மை

பல இயந்திர கற்றல் மாதிரிகள், குறிப்பாக ஆழமான கற்றல் மாதிரிகள், "கருப்புப் பெட்டிகள்" என்று கருதப்படுகின்றன, ஏனெனில் அவை தங்கள் கணிப்புகளை எவ்வாறு அடைகின்றன என்பதைப் புரிந்துகொள்வது கடினம். இந்த விளக்கத்தன்மை இல்லாதது, கடன் முடிவுகளுக்குப் பின்னால் உள்ள காரணங்களைப் புரிந்துகொள்ள விரும்பும் ஒழுங்குபடுத்துபவர்கள் மற்றும் நுகர்வோருக்கு கவலையாக இருக்கலாம்.

இந்த சவாலை எதிர்கொள்ள, ஆராய்ச்சியாளர்கள் இயந்திர கற்றல் மாதிரிகளின் விளக்கத்தன்மையை மேம்படுத்தும் நுட்பங்களை உருவாக்கி வருகின்றனர், அவை:

• அம்ச முக்கியத்துவம்: மாதிரியின் கணிப்புகளுக்கு பங்களிக்கும் மிக முக்கியமான அம்சங்களைக் கண்டறிதல்.
• SHAP (SHapley Additive exPlanations): ஒவ்வொரு அம்சத்திற்கும் கணிப்புக்கு ஒரு பங்களிப்பை ஒதுக்குவதன் மூலம் எந்தவொரு இயந்திர கற்றல் மாதிரியின் வெளியீட்டையும் விளக்கும் ஒரு முறை.
• LIME (Local Interpretable Model-agnostic Explanations): எந்தவொரு இயந்திர கற்றல் மாதிரியின் கணிப்புகளையும் ஒரு எளிய, விளக்கக்கூடிய மாதிரியுடன் உள்ளூரில் தோராயமாக்குவதன் மூலம் விளக்கும் ஒரு முறை.

3. சார்பு மற்றும் நியாயம்

இயந்திர கற்றல் மாதிரிகள் தரவுகளில் உள்ள ஏற்கனவே உள்ள சார்புகளை கவனக்குறைவாக நிலைநிறுத்தலாம் அல்லது பெருக்கலாம், இதனால் நியாயமற்ற அல்லது பாகுபாடான கடன் முடிவுகளுக்கு வழிவகுக்கும். கடன் மதிப்பெண்கள் நியாயமானதாகவும் சமமானதாகவும் இருப்பதை உறுதிசெய்ய, தரவு மற்றும் மாதிரியில் உள்ள சார்புகளைக் கண்டறிந்து குறைக்க வேண்டியது அவசியம்.

சார்புக்கான எடுத்துக்காட்டுகள் பின்வருமாறு:

• வரலாற்று சார்பு: கடந்தகால பாகுபாடுடைய நடைமுறைகளை பிரதிபலிக்கும் தரவு மாதிரியை அந்த நடைமுறைகளை நிலைநிறுத்த வழிவகுக்கும்.
• மாதிரி சார்பு: மக்கள்தொகையைப் பிரதிநிதித்துவப்படுத்தாத தரவு தவறான பொதுமைப்படுத்தல்களுக்கு வழிவகுக்கும்.
• அளவீட்டு சார்பு: அம்சங்களின் தவறான அல்லது சீரற்ற அளவீடு சார்புடைய விளைவுகளுக்கு வழிவகுக்கும்.

சார்பைக் குறைப்பதற்கான நுட்பங்கள் பின்வருமாறு:

• தரவு தணிக்கை: சார்பின் சாத்தியமான ஆதாரங்களுக்காக தரவுகளை முழுமையாக ஆராய்வது.
• நியாய அளவீடுகள்: வெவ்வேறு மக்கள்தொகை குழுக்களில் மாதிரியின் கணிப்புகளின் நியாயத்தன்மையை மதிப்பிடுவதற்கு அளவீடுகளைப் பயன்படுத்துவது.
• அல்காரிதமிக் சரிசெய்தல்கள்: சார்பைக் குறைக்க மாதிரியை மாற்றுவது.

4. ஒழுங்குமுறை இணக்கம்

கடன் மதிப்பெண் நிர்ணயம், அமெரிக்காவில் உள்ள நியாயமான கடன் அறிக்கையிடல் சட்டம் (FCRA) மற்றும் ஐரோப்பிய ஒன்றியத்தில் உள்ள பொது தரவு பாதுகாப்பு ஒழுங்குமுறை (GDPR) போன்ற பல்வேறு விதிமுறைகளுக்கு உட்பட்டது. இயந்திர கற்றல் மாதிரிகள் இந்த விதிமுறைகளுக்கு இணங்குவதையும், கடன் முடிவுகள் வெளிப்படையான, நியாயமான மற்றும் துல்லியமானதாக இருப்பதையும் உறுதி செய்வது முக்கியம்.

எடுத்துக்காட்டாக, GDPR தனிநபர்களுக்கு தங்கள் தனிப்பட்ட தரவை அணுகவும் சரிசெய்யவும், அத்துடன் தானியங்கு முடிவுகளுக்கு விளக்கம் பெறும் உரிமையையும் கோருகிறது. சிக்கலான இயந்திர கற்றல் மாதிரிகள் மூலம் இதை செயல்படுத்துவது சவாலாக இருக்கலாம்.

5. மாதிரி நகர்வு

தரவு அல்லது அடிப்படையான மக்கள்தொகையில் ஏற்படும் மாற்றங்கள் காரணமாக இயந்திர கற்றல் மாதிரிகளின் செயல்திறன் காலப்போக்கில் குறையலாம். இந்த நிகழ்வு மாதிரி நகர்வு என்று அழைக்கப்படுகிறது. மாதிரியின் செயல்திறனை தொடர்ந்து கண்காணிப்பதும், துல்லியம் மற்றும் பொருத்தத்தை பராமரிக்க தேவைக்கேற்ப அதை மீண்டும் பயிற்றுவிப்பதும் முக்கியம்.

நெறிமுறை கருத்தாய்வுகள்

கடன் மதிப்பெண் நிர்ணயத்தில் இயந்திர கற்றலைப் பயன்படுத்துவது கவனிக்கப்பட வேண்டிய பல நெறிமுறை கருத்தாய்வுகளை எழுப்புகிறது:

• வெளிப்படைத்தன்மை: கடன் முடிவுகள் வெளிப்படையானவை என்பதையும், கடன் வாங்குபவர்கள் அவற்றிற்குப் பின்னால் உள்ள காரணங்களைப் புரிந்துகொள்வதையும் உறுதி செய்தல்.
• நியாயம்: கடன் மதிப்பெண்கள் வெவ்வேறு மக்கள்தொகை குழுக்களில் நியாயமானதாகவும் சமமானதாகவும் இருப்பதை உறுதி செய்தல்.
• பொறுப்புடைமை: கடன் மதிப்பெண் நிர்ணயத்தில் இயந்திர கற்றலைப் பயன்படுத்துவதற்கான தெளிவான பொறுப்புடைமைக் கோடுகளை நிறுவுதல்.
• தனியுரிமை: கடன் வாங்குபவர்களின் தரவுகளின் தனியுரிமையைப் பாதுகாத்தல்.
• மனித மேற்பார்வை: எதிர்பாராத விளைவுகளைத் தடுக்க இயந்திர கற்றல் மாதிரிகளின் மனித மேற்பார்வையை பராமரித்தல்.

இயந்திர கற்றலுடன் கடன் மதிப்பெண் நிர்ணயத்தின் எதிர்காலம்

இயந்திர கற்றல் கடன் மதிப்பெண் நிர்ணயத்தின் எதிர்காலத்தை மாற்றியமைக்க தயாராக உள்ளது. தரவு அதிகமாகவும் அல்காரிதம்கள் மிகவும் அதிநவீனமாகவும் மாறும் போது, இயந்திர கற்றல் மாதிரிகள் இன்னும் துல்லியமானதாகவும், திறமையானதாகவும், உள்ளடக்கியதாகவும் மாறும். கவனிக்க வேண்டிய சில முக்கிய போக்குகள் இங்கே:

• மாற்று தரவுகளின் அதிகரித்த பயன்பாடு: இயந்திர கற்றல் மாதிரிகள் சமூக ஊடக செயல்பாடு, மொபைல் போன் பயன்பாடு மற்றும் ஆன்லைன் நடத்தை போன்ற மாற்று தரவு ஆதாரங்களை அதிகரித்து, குறைந்த கடன் வரலாறு உள்ள தனிநபர்களின் கடன் தகுதியை மதிப்பிட உதவும்.
• நிகழ்நேர கடன் மதிப்பெண் நிர்ணயம்: இயந்திர கற்றல் மாதிரிகள் நிகழ்நேர கடன் மதிப்பெண் நிர்ணயத்தை செயல்படுத்தும், இது கடன் வழங்குநர்கள் உடனடி கடன் முடிவுகளை எடுக்க அனுமதிக்கும்.
• தனிப்பயனாக்கப்பட்ட கடன் மதிப்பெண் நிர்ணயம்: இயந்திர கற்றல் மாதிரிகள் தனிப்பட்ட சூழ்நிலைகள் மற்றும் விருப்பங்களின் அடிப்படையில் கடன் மதிப்பெண்களை தனிப்பயனாக்கும்.
• தானியங்கு கடன் கண்காணிப்பு: இயந்திர கற்றல் மாதிரிகள் கடன் கண்காணிப்பை தானியங்குபடுத்தும், கடன் வழங்குநர்களுக்கு சாத்தியமான அபாயங்கள் மற்றும் வாய்ப்புகள் குறித்து எச்சரிக்கை செய்யும்.
• விளக்கக்கூடிய AI (XAI): இயந்திர கற்றல் அடிப்படையிலான கடன் மதிப்பெண் நிர்ணய அமைப்புகளில் வெளிப்படைத்தன்மை மற்றும் நம்பிக்கையை உறுதிப்படுத்த XAI நுட்பங்களின் வளர்ச்சி மற்றும் தத்தெடுப்பு மிகவும் முக்கியத்துவம் வாய்ந்ததாக மாறும்.

கடன் மதிப்பெண் நிர்ணயத்தில் இயந்திர கற்றலின் உலகளாவிய எடுத்துக்காட்டுகள்

கடன் மதிப்பெண் நிர்ணயத்தில் இயந்திர கற்றலின் தத்தெடுப்பு உலகளவில் நடைபெறுகிறது. வெவ்வேறு பிராந்தியங்களில் இருந்து சில எடுத்துக்காட்டுகள் இங்கே:

• சீனா: அன்ட் ஃபைனான்சியல் (Ant Financial) அதன் சேசமே கிரெடிட் (Sesame Credit) மதிப்பெண் நிர்ணய அமைப்பில் இயந்திர கற்றலை விரிவாகப் பயன்படுத்துகிறது, அதன் அலிபே (Alipay) கட்டண தளம் மற்றும் பிற ஆதாரங்களில் இருந்து தரவுகளைப் பயன்படுத்தி கடன் தகுதியை மதிப்பிடுகிறது.
• இந்தியா: இந்தியாவில் உள்ள பல ஃபின்டெக் நிறுவனங்கள் பாரம்பரிய கடன் வரலாறு இல்லாத தனிநபர்கள் மற்றும் சிறு வணிகங்களுக்கு கடன் வழங்க இயந்திர கற்றலைப் பயன்படுத்துகின்றன.
• யுனைடெட் கிங்டம்: கிரெடிட் குடோஸ் (Credit Kudos) திறந்த வங்கி தரவைப் பயன்படுத்தி கடன் தகுதியை மேலும் விரிவான மற்றும் துல்லியமாக மதிப்பிடுகிறது.
• நைஜீரியா: பல நிறுவனங்கள் மொபைல் தரவு மற்றும் பிற மாற்று ஆதாரங்களைப் பயன்படுத்தி வங்கிச் சேவை இல்லாத மக்களுக்கு கடன் மதிப்பெண் நிர்ணய சேவைகளை வழங்குகின்றன.
• யுனைடெட் ஸ்டேட்ஸ்: ஜெஸ்ட் AI (Zest AI) இயந்திர கற்றலைப் பயன்படுத்தி கடன் வழங்குநர்களுக்கு மிகவும் துல்லியமான மற்றும் நியாயமான கடன் முடிவுகளை எடுக்க உதவுகிறது.

செயல்படக்கூடிய நுண்ணறிவுகள்

கடன் மதிப்பெண் நிர்ணயத்தில் இயந்திர கற்றலைப் பயன்படுத்த விரும்பும் வணிகங்கள் மற்றும் தனிநபர்களுக்கு, சில செயல்படக்கூடிய நுண்ணறிவுகள் இங்கே:

• தரவு தரத்தில் முதலீடு செய்யுங்கள்: உங்கள் தரவு துல்லியமானது, முழுமையானது மற்றும் நீங்கள் மதிப்பிடும் மக்கள்தொகையைப் பிரதிநிதித்துவப்படுத்துகிறது என்பதை உறுதிப்படுத்தவும்.
• மாதிரி விளக்கத்தன்மைக்கு முன்னுரிமை அளியுங்கள்: விளக்கக்கூடிய மற்றும் புரிந்துகொள்ளக்கூடிய மாதிரிகளைத் தேர்வுசெய்து, சிக்கலான மாதிரிகளின் விளக்கத்தன்மையை மேம்படுத்த நுட்பங்களைப் பயன்படுத்தவும்.
• சார்பு மற்றும் நியாயத்தை நிவர்த்தி செய்யுங்கள்: உங்கள் தரவு மற்றும் மாதிரிகளில் உள்ள சார்பைக் கண்டறிந்து குறைத்து, கடன் மதிப்பெண்கள் நியாயமானதாகவும் சமமானதாகவும் இருப்பதை உறுதிப்படுத்தவும்.
• விதிமுறைகளுக்கு இணங்குங்கள்: உங்கள் மாதிரிகள் அனைத்து தொடர்புடைய விதிமுறைகளுக்கும் இணங்குவதையும், கடன் முடிவுகள் வெளிப்படையான மற்றும் துல்லியமானதாக இருப்பதையும் உறுதிப்படுத்தவும்.
• மாதிரி செயல்திறனைக் கண்காணிக்கவும்: உங்கள் மாதிரிகளின் செயல்திறனை தொடர்ந்து கண்காணிக்கவும் மற்றும் துல்லியம் மற்றும் பொருத்தத்தை பராமரிக்க தேவைக்கேற்ப அவற்றை மீண்டும் பயிற்றுவிக்கவும்.
• நிபுணர் ஆலோசனையைப் பெறுங்கள்: சிறந்த நடைமுறைகளைப் பயன்படுத்துகிறீர்கள் என்பதை உறுதிப்படுத்த இயந்திர கற்றல் மற்றும் கடன் மதிப்பெண் நிர்ணய நிபுணர்களுடன் கலந்தாலோசிக்கவும்.

முடிவுரை

இயந்திர கற்றல் கடன் மதிப்பெண் நிர்ணயத்தில் புரட்சியை ஏற்படுத்துகிறது, மேலும் துல்லியமான, திறமையான மற்றும் உள்ளடக்கிய இடர் மதிப்பீடுகளுக்கான திறனை வழங்குகிறது. வெவ்வேறு மாதிரிகள், சவால்கள் மற்றும் நெறிமுறை கருத்தாய்வுகளைப் புரிந்துகொள்வதன் மூலம், வணிகங்கள் மற்றும் தனிநபர்கள் இயந்திர கற்றலின் சக்தியைப் பயன்படுத்தி சிறந்த கடன் முடிவுகளை எடுக்கலாம் மற்றும் நிதி உள்ளடக்கத்தை ஊக்குவிக்கலாம். தொழில்நுட்பம் தொடர்ந்து வளர்ந்து வருவதால், கடன் மதிப்பெண் நிர்ணயத்தில் இயந்திர கற்றல் பொறுப்புடனும் நெறிமுறையுடனும் பயன்படுத்தப்படுவதை உறுதிப்படுத்த சமீபத்திய போக்குகள் மற்றும் சிறந்த நடைமுறைகள் குறித்து அறிந்திருப்பது முக்கியம்.