Machine learning giúp các ngân hàng đánh giá rủi ro tín dụng

Tại sao? Dễ kiểm duyệt. Bảng điểm tín dụng truyền thống thường sẽ khiến việc giải thích cách đánh giá một khách hàng một cách dễ dàng hơn.

Các mô hình truyền thống thường tập trung vào tài chính của bên vay, phân loại khách hàng dựa trên các thông số, lịch sử chi trả, và nhiều cân nhắc khác. Điều này khiến các viện tài chính dễ dàng hơn khi làm rõ mối quan hệ giữa hành vi người dùng và điểm tín dụng.

Tuy nhiên, việc người dùng tiêu tiền, tiết kiệm và cho vay tiền đang thay đổi, và công nghệ cũng vậy.

Sử dụng Machine Learning để phân tích tín dụng

Với machine learning, các ngân hàng và tổ chức tài chính đã có thể áp dụng hoa học thay vì dự đoán. Các viện tài chính lớn đã sử dụng AI để phát hiện và ngăn ngừa các giao dịch giả trong nhiều năm nay.

Ví dụ, trong năm 2017 JPMorgan Chase giới COiN, một nền tảng hợp đồng thông minh sử dụng machine learning, có thể xem xét 12,000 hợp đồng tín dụng thương mại trong vòng vài giây. Để hoàn thành lượng công việc đó, sẽ cần 360,000 giờ làm việc mỗi năm cho một nhân viên bình thường.

Mô hình chấm điểm theo AI kết hợp lịch sử tín dụng của khách hàng và sức mạnh của big data, sử dụng một lượng lớn các nguồn để tăng khả năng xét duyệt tín dụng và thường đạt được kết quả chính xác hơn so với các nhà phân tích thông thường. Các ngân hàng có thể phân tích lượng dữ liệu lớn hơn - cả tài chính lẫn phi tài chính - bằng cách chạy các lết hợp của các biến và học hải từ các dữ liệu đó nhằm dự đoán sự tương tác của các biến.

Xây dựng một hệ thống rủi ro tín dụng phân tầng

Một Proof of Concept mới đây đã cho thấy mô hình chấm điểm tín dụng dựa trên AI của Intel có thể giúp ngân hàng tăng khả năng của machine-learning và phân tích dữ liệu.

Sử dụng thư viện tối ưu của Intel trong bộ vi xử lý Intel® Xeon® Gold 6128 giúp các ứng dụng machine learning có thể dự đoán nhanh hơn khi chạy tập dữ liệu tín dụng của người Đức gồm hơn 1000 hồ sơ vay tín dụng.

Dataset analysis: Đây là sự bắt đầu của việc kha thác dữ hiệu, bao gồm cả phân tích số và biến nhóm.

Pre-processing: Việc tiền xử lý dữ liệu chuyển hóa dữ liệu trước khi đưa vào thuật toán. Trong trường hợp này, nó sẽ bảo gồm việc chuyển đổi các biến nhóm sang biến số bằng nhiều công nghệ khác nhau.

Feature Selection: Trong bước này, mục tiêu là để loại bỏ các tính năng không liên quan gây tăng thời gian xử lý. Điều này có thể thực hiện bằng Random Forest hoặc thuật toán Xgboost.

Data split: Dữ liệu sau đó được tích thành các chuỗi và thử nghiệm các tập cho các phân tích sâu hơn.

Model Building: Mô hình machine learning được chọn cho việc học hỏi

Prediction: Trong giai đoạn này, mô hình được học hỏi dự báo về kết quả của một dữ liệu nạp vào dựa trên những gì đã học

Evaluation: Để tính toán độ hiệu quả, nhiều tiêu chuẩn đánh giá khác nhau  có thể được dùng như độ chính xác, Precision-Recall.