English
Deutsch
z generowaniem tekstów i udzielaniem nam szybkich odpowiedzi. W tej chwili sztuczna inteligencja może powiedzieć, jaka jest twoja ocena kredytowa. Jak to działa i czy to możliwe, że AI potrafi określić ją lepiej niż pracownicy banku? Poniżej znajdziesz wszystkie za i przeciw Scoring kredytowy oparty na sztucznej inteligencji.
Spis treści
- Credit Scoring AI i GenAI w sektorze bankowym - jak to wygląda?
- Jak działa scoring kredytowy AI?
- Modele scoringu kredytowego AI
- AI Credit Scoring jest świetny, ale...
Rewolucja sztucznej inteligencji jest nie tylko związana
Credit Scoring AI i GenAI w sektorze bankowym - jak to wygląda?
Jak wspomniała firma SAS w "Twoja podróż do przyszłości GenAI: Strategiczna droga do sukcesu w bankowości"teraz 60% banków korzysta z GenAI. Rynek AI fintech podskoczył do $11,59 mld euro w 2023 roku, co oznacza wzrost o 26,8% w porównaniu do 2022 roku. Analitycy przewidują, że sektor bankowy zaoszczędzi $1 bilionów do 2030 roku dzięki sztucznej inteligencji. Jak donosi Juniper Research, usługi AI i scoringu kredytowego osiągną wartość $44 miliardów do 2028 roku (https://www.sas.com/content/dam/sasdam/documents/20250124/your-journey-to-a-genai-future-a-strategic-path-to-success-in-banking.pdf).
Liczby te szybko rosną, ponieważ banki zaczynają dostrzegać realne korzyści płynące z połączenia scoringu kredytowego opartego na sztucznej inteligencji z modelami sztucznej inteligencji nowej generacji.
GenAI pomaga bankom nie tylko przyspieszyć proces podejmowania decyzji, ale także zmniejszyć stronniczość i spersonalizować doświadczenia klientów. Doskonałym przykładem są dane syntetyczne, które są już wykorzystywane lub brane pod uwagę przez ponad 60% banków (https://www.sas.com/content/dam/sasdam/documents/20250124/your-journey-to-a-genai-future-a-strategic-path-to-success-in-banking.pdf).
Jak działa scoring kredytowy AI?
W branży bankowej sztuczna inteligencja jest często wdrażana w celu wspierania oceny ryzyka i obliczania procesów oceny kredytowej. Nie oznacza to jednak, że sztuczna inteligencja może zrobić to sama. Narzędzie to potrzebuje dużej ilości danych i oczywiście pracowników, którzy będą je karmić i rządzić tonami informacji.
Opiera się na tradycyjnych źródłach, takich jak historia kredytowa, niespłacone długi i rejestry płatności; alternatywne źródła, takie jak płatności mobilne, dane telekomunikacyjne, historia wynajmu i płatności za media; oraz wskaźniki behawioralne, takie jak trendy przepływów pieniężnych, informacje o koncie czekowym i wzorce transakcji.
Zazwyczaj proces oceny kredytowej AI opiera się na przygotowaniu i czyszczeniu danych. Następnie system identyfikuje odpowiednie zmienne poprzez wybór cech. Następnie zbiór danych jest dzielony na zestawy treningowe i walidacyjne. Dzięki temu wyszkolony system rozpoznaje wzorce. Na koniec oceniana jest jego skuteczność i wprowadzane są poprawki.
W jaki sposób to pomaga? Przede wszystkim przyspiesza proces i daje wielowymiarowy wgląd w potencjalnych klientów. Ręczne wypełnianie wniosków kredytowych może być czasochłonne, a oprogramowanie AI do scoringu kredytowego może przyspieszyć ten proces, analizując dane natychmiast i wydając jasną decyzję na podstawie wcześniej zdefiniowanych kryteriów. System łączy dane z wielu źródeł, dzięki czemu jest w stanie przygotować bardziej kompleksowe obliczenia.
Modele scoringu kredytowego AI
Scoring kredytowy wykorzystujący sztuczną inteligencję może sprawdzić, czy sytuacja finansowa danej osoby spełnia kryteria uzyskania pożyczki. Ale to nie wszystko. Oprogramowanie do scoringu kredytowego AI może również ocenić ryzyko kredytowe. System wdraża rozwiązania, które zmniejszają ryzyko niewypłacalności pożyczkobiorcy poprzez oznaczanie potencjalnie niewypłacalnych pożyczkobiorców. Różne funkcje, takie jak automatyczna ocena pożyczkobiorcy lub planowanie kolejnych ocen ryzyka, mogą pomóc zminimalizować ryzyko.
AI Credit Scoring jest świetny, ale...
Jak wspomniano wcześniej, sztuczna inteligencja w scoringu kredytowym może pomóc w podejmowaniu lepszych decyzji w szybszy sposób. Jednak zaciągnięcie kredytu to poważna sprawa, a sztuczna inteligencja nie jest doskonała i prawdopodobnie nie będzie przez co najmniej kilka lat, więc nie bierz tego za pewnik. Sztuczna inteligencja ma swoje ograniczenia, a banki muszą chronić wrażliwe dane osobowe klientów.
Poproś pracownika banku o podwójne sprawdzenie danych. Duże zagrożenie pojawia się, gdy dane są subiektywne. Wówczas model scoringu kredytowego może sugerować nieobiektywne rozwiązania. Dlatego bardzo ważne jest, aby na początku procesu upewnić się, że wszystkie informacje wprowadzone do systemu AI są poprawne.
Źródła:
https://www.netguru.com/blog/ai-credit-scoring
https://www.sas.com/content/dam/SAS/documents/marketing-whitepapers-ebooks/ebooks/en/your-journey-to-the-genai-future-114042.pdf
