Изображение создано при помощи модели Шедеврум
С развитием технологий искусственного интеллекта финансовая индустрия претерпевает значительные изменения. Одной из ключевых областей, в которой ИИ оказывает влияние, является кредитный скоринг — процесс оценки кредитоспособности клиентов. Вместе со старшим преподавателем Департамента больших данных и информационного поиска Факультета компьютерных наук Высшей школы экономики Дарьей Касьяненко разбираемся, какие новые возможности открывают нейросети в этой области и какие риски связаны с применением ИИ в кредитном скоринге.
Дарья Касьяненко
Старший преподаватель Факультета компьютерных наук, академический руководитель образовательной программы Инженерия данных.
Кредитный скоринг — это система оценки вероятности того, что клиент погасит кредит в срок. Он основан на анализе данных о платежной дисциплине, финансовой истории, а также других характеристиках заемщика. Традиционно для этого используется статистический анализ и модели машинного обучения, однако все чаще банки и финансовые учреждения начинают применять более сложные методы, такие как глубокое обучение и нейросети.
Один из основных факторов, почему ИИ используется в кредитном скоринге, — это возможность улучшить точность прогнозов. Традиционные модели скоринга основываются на ограниченных наборах факторов, таких как кредитная история, доход и задолженности. В то время как ИИ может обрабатывать и анализировать гораздо большее количество данных, включая неструктурированные (например, поведение клиента в социальных сетях или использование мобильных приложений), что позволяет строить более точные и многогранные модели предсказания.
ИИ может значительно ускорить процесс оценки клиентов. Алгоритмы, обученные на большом объеме данных, способны быстро и автоматически принимать решения о выдаче кредита, что сокращает время ожидания для клиентов и улучшает оперативность работы финансовых учреждений.
Автоматизация процесса скоринга позволяет снизить влияние человеческого фактора, который может приводить к ошибкам или предвзятости в принятии решений. ИИ работает строго по заданным алгоритмам, что повышает объективность и стандартизирует процесс оценки.
«ИИ-алгоритмы способны анализировать огромные объемы данных и выявлять сложные взаимосвязи, недоступные традиционным методам оценки. Это позволяет создавать более точные и объективные модели скоринга. Люди при взаимодействии с банковскими системами генерируют большое количество данных, которые тоже обрабатываются. Если раньше рассмотрение заявки могло занимать 2-3 недели, то теперь это происходит за считанные минут. Также на основе таких больших данных можно создавать персонализированные предложения и условия кредитования для клиентов», — отмечает Дарья Касьяненко.
Несмотря на многочисленные преимущества, использование ИИ в кредитном скоринге связано с рядом рисков и вызовов, которые необходимо учитывать.
Одним из главных рисков применения ИИ в кредитном скоринге является проблема так называемых «черных ящиков». Алгоритмы, использующие нейросети и сложные модели машинного обучения, могут давать очень точные прогнозы, но зачастую не могут объяснить, на основе каких именно факторов было принято то или иное решение. Это создает трудности в случае необходимости предоставления объяснений клиентам или в случае обжалования решения. Прозрачность алгоритмов становится ключевым вопросом для обеспечения доверия со стороны пользователей и регуляторов.
Для эффективного использования ИИ в кредитном скоринге необходимо собирать и обрабатывать большие объемы личных данных клиентов. Это вызывает опасения по поводу конфиденциальности и безопасности таких данных.
ИИ-системы зависят от качества входных данных. Если данные неполные, ошибочные или не репрезентативные, это может привести к ошибочным выводам и неправильным решениям. Например, использование только данных о кредитной истории может упустить факторы, которые на самом деле имеют значение для определения кредитоспособности (например, стабильность доходов или поведение клиента в повседневных ситуациях).
«Если говорить о рисках, то это затрудненная интерпретация работы некоторых алгоритмов (мы не всегда можем объяснить, как было принято то или иное решение). Также существует опасность, что ИИ может непреднамеренно дискриминировать определенные группы заемщиков из-за исторических предубеждений в данных или некорректного выбора признаков для анализа. Также обработка больших объемов личных данных требует высоких стандартов безопасности», — резюмирует Дарья Касьяненко.
Читайте также: Как искусственный интеллект помогает выдавать кредиты
Таким образом, с развитием технологий становится очевидным, что регуляторы должны активно работать над созданием законодательных рамок для обеспечения безопасности и справедливости в использовании ИИ в финансовом секторе. Важно, чтобы внедрение ИИ в кредитный скоринг происходило в соответствии с принципами этики, обеспечения прозрачности и защиты прав потребителей.
В будущем можно ожидать, что технологии ИИ будут больше интегрироваться в финансовые процессы, а регуляторы будут усиливать контроль, требуя от банков и кредитных организаций объяснения и прозрачности алгоритмов. Возможно, будут разработаны новые стандарты и протоколы, которые помогут минимизировать риски предвзятости и защитить личные данные клиентов.
Кредитный скоринг с использованием искусственного интеллекта имеет огромный потенциал для улучшения точности, доступности и скорости принятия решений в сфере кредитования.
Однако для успешного внедрения таких технологий необходимо учитывать риски, связанные с предвзятостью, конфиденциальностью данных и недостаточной объяснимостью алгоритмов.
Важно, чтобы финансовые учреждения и регуляторы работали совместно над созданием эффективных и безопасных систем, обеспечивающих справедливость и прозрачность в принятии решений на основе ИИ.
В подписке — дайджест статей и видеолекций, анонсы мероприятий, данные исследований. Обещаем, что будем бережно относиться к вашему времени и присылать материалы раз в месяц.
Спасибо за подписку!
Что-то пошло не так!
