Определение кредитоспособности и автоматизация процесса выдачи кредитов

Машинное обучение (англ. machine learning, ML) в кредитовании играет всё более важную роль в улучшении кредитного скоринга и принятии решений. Кредитный скоринг — это статистический анализ, проводимый финансовыми учреждениями для определения кредитоспособности физических и юридических лиц. ML помогает в этом процессе, используя цифровой след клиента, историю поиска и данные из социальных сетей. Это особенно полезно при отсутствии кредитного рейтинга заявителя.

Автоматизация процесса выдачи кредитов с использованием машинного обучения сокращает количество ошибок и ускоряет получение результатов, что увеличивает доходы кредиторов и повышает удовлетворённость клиентов. Кредитоспособность зависит от нескольких важных факторов:

• Кредитная история. Основным источником информации обычно является кредитная история заявителя, которая представляет собой подробный отчёт обо всех предыдущих кредитах и выплатах, включая просроченные платежи и дефолты. Кредитные бюро собирают эти данные и составляют кредитный отчёт.
• Личная информация. Уровень дохода, статус занятости и длина кредитной истории являются важной информацией, которая часто указывается заявителем в анкете на получение кредита.
• Альтернативные источники данных. Счета за коммунальные услуги, арендная плата, информация о банковских счетах и даже активность в социальных сетях, что даёт более полное представление об экономическом поведении соискателя.

На основе этих данных модели генерируют кредитный рейтинг, используемый для принятия решения о предоставлении кредита заёмщику и процентной ставке.

Преимущества использования искусственного интеллекта в кредитных решениях

Использование кредитных решений на основе искусственного интеллекта (ИИ) позволяет кредиторам снизить операционные расходы за счёт автоматизации большинства избыточных операций. Это также позволяет более разумно распределять человеческие ресурсы. Ниже представлены ключевые преимущества использования ИИ в сфере финансов:

• Повышение эффективности и ускорение одобрения кредита. Алгоритмы ML автоматизируют процесс кредитного скоринга и принятия решений, делая модели более быстрыми и эффективными. Большие объёмы данных могут обрабатываться в режиме реального времени, обеспечивая мгновенный кредитный скоринг, что сокращает время одобрения кредита и уменьшает количество ошибок.
• Повышение точности кредитных рейтингов. ML-модели могут обрабатывать сложные, многомерные взаимосвязи между переменными, позволяя кредиторам использовать множество факторов для более точного прогнозирования рисков и надёжных кредитных рейтингов, созданных на основе цифрового следа потенциального заёмщика.
• Улучшение управления рисками. Моделирование кредитных решений помогает оценить риск заявителей и принимать более обоснованные решения, сокращая безнадёжные долги. Для этого требуются возможности ML, которые используют огромные объёмы данных для составления профиля поведения клиента и выявления подозрительных моделей, которые могут привести к мошенничеству.
• Расширенный анализ данных и доступ к кредитам. Благодаря ИИ и ML кредиторы могут легко обрабатывать большие объёмы данных о клиентах, получать полезные сведения, выявить закономерности и более точно определять кредитоспособность с помощью расширенной аналитики. Использование альтернативных источников данных помогает кредиторам освоить новые сегменты клиентов и расширить свой бизнес.
• Оптимизация цен на кредиты. Модели принятия кредитных решений помогают устанавливать цены на кредиты с учётом конкретных рисков. Это позволяет оптимизировать доходы кредиторов и предлагать клиентам цены, соразмерные их кредитному риску.
• Уменьшение предвзятости. ML помогает уменьшить предвзятость в кредитных рейтингах и принятии решений, игнорируя переменные, которые могут привести к дискриминации по расе, полу, возрасту и семейному положению. Это позволяет принимать более справедливые и равноправные кредитные решения, снижая количество ошибок и получая более выгодные кредиты.
• Улучшенное обнаружение мошенничества. Алгоритмы на базе ИИ могут повысить безопасность финансовых транзакций, обнаруживая подозрительную активность и потенциальную кражу личных данных. Это приносит пользу как кредиторам, так и заёмщикам, обеспечивая их защиту.
• Персонализированные услуги. Предиктивная аналитика позволяет кредиторам адаптировать свои услуги в соответствии с потребностями и предпочтениями клиентов. Это гарантирует, что клиентам предоставляются подходящие продукты и решения финансового кредитования.

Этапы использования алгоритмов машинного обучения в кредитном скоринге

Для кредитного скоринга и принятия решений можно использовать различные алгоритмы ML, но порядок выполняемых действий одинаков для всех моделей:

• Сбор и подготовка данных. Для начала нужно собрать данные из различных источников, включая финансовые отчёты и кредитные заявки. Затем данные необходимо очистить, нормализовать, стандартизировать и преобразовать в формат, который может быть использован алгоритмами ML, восполняя недостающие значения и устраняя избыточные данные.
• Определение целевых переменных. Далее необходимо выбрать соответствующие функции (или переменные) для модели. К ним относятся кредитная история, коэффициент задолженности, доход и статус занятости, вероятность невозврата кредита, классификация заявок на “хорошие” и “плохие”, кредитные рейтинги и так далее. Выбор функций очень важен, поскольку он напрямую влияет на эффективность модели. Использование нерелевантных функций может привести к переобучению, когда модель работает хорошо на обучающих данных, но плохо на новых. 
• Обучение и проверка модели. Подготовленные данные делятся на обучающий набор и набор проверки. Алгоритм ML использует обучающий набор для изучения взаимосвязи между функциями и результатом (т.е. дефолтом по кредиту или нет). Набор проверки используется для испытания производительности модели и настройки её параметров.
• Развёртывание и мониторинг модели. После того, как модель обучена и проверена, её можно использовать в системах кредитного скоринга и принятия решений. Важно постоянно контролировать работу модели, чтобы убедиться, что она делает точные прогнозы. Если производительность модели начинает ухудшаться, возможно, потребуется её переобучение на новых данных.
• Интерпретация результатов. Изучите важность признаков, чтобы понять, какие факторы оказывают наибольшее влияние на прогнозирование рисков. Это поможет принимать более обоснованные решения о кредитовании.

Методы повышения эффективности прогнозов рисков с помощью машинного обучения

Для улучшения точности прогнозирования рисков с помощью ML можно использовать различные ключевые стратегии:

• Улучшение качества данных. Для повышения точности прогнозирования необходимо очистить данные от ошибок, заполнить недостающие значения и удалить неактуальные данные. Если данные не сбалансированы, можно использовать методы сэмплирования для балансировки классов.
• Использование более сложных моделей. Можно рассмотреть возможность использования таких моделей, таких как нейронные сети или градиентный бустинг. Эти модели лучше улавливают сложные зависимости в данных.
• Подбор оптимальных параметров модели. Для достижения наилучшей производительности необходимо выполнить поиск по сетке или использовать гиперпараметрическую оптимизацию для нахождения оптимальных параметров модели
• Использование комбинации моделей. Такие модели, как случайный лес или градиентный бустинг можно комбинировать для получения более точных прогнозов.
• Учёт новых данных. Необходимо регулярно обновлять модели с учётом новых данных, чтобы поддерживать актуальные и точные прогнозы рисков.