چگونه می توان از هوش مصنوعی برای بهبود امتیازدهی استفاده کرد؟

به گزارش پایگاه خبری ارز دیجیتال موبو ارز،

هوش مصنوعی می‌تواند داده‌ها را برای ارزیابی دقیق ریسک، کاهش تعصب، خودکارسازی وظایف، شخصی‌سازی تجربه وام‌دهی و بهبود امتیازات اعتباری تجزیه و تحلیل کند.

هوش مصنوعی (AI) می تواند برای بهبود امتیازدهی اعتباری به طرق مختلف مورد استفاده قرار گیرد. امتیازدهی اعتباری فرآیند ارزیابی ارزش اعتباری وام گیرنده بر اساس سابقه اعتباری، داده های مالی و سایر عوامل مرتبط است. در اینجا چند راه وجود دارد که هوش مصنوعی می تواند امتیازدهی اعتبار را بهبود بخشد.

تجزیه و تحلیل بهتر داده ها

هوش مصنوعی می تواند مقادیر زیادی از داده ها را از منابع مختلف تجزیه و تحلیل کند تا الگوها و روندهایی را که برای تحلیلگران انسانی نامرئی هستند شناسایی کند. این به وام دهندگان اجازه می دهد تا پیش بینی های دقیق تری در مورد اعتبار وام گیرنده انجام دهند. مراحل زیر نشان می دهد که چگونه می توان از هوش مصنوعی برای تجزیه و تحلیل داده ها استفاده کرد.

• جمع آوری داده ها از منابع مختلف، از جمله رسانه های اجتماعی، دفاتر اعتباری، و صورت های مالی.
• داده ها را برای اطمینان از آماده بودن برای تجزیه و تحلیل، از قبل پردازش و تمیز کنید.
• برای شناسایی الگوها و روندها، الگوریتم های یادگیری ماشین را روی داده های خود اعمال کنید.
• از بینش های به دست آمده از تجزیه و تحلیل برای اطلاع رسانی تصمیمات وام استفاده کنید.

ارزیابی ریسک بهبود یافته

هوش مصنوعی می‌تواند برای ساخت مدل‌های پیش‌بینی‌کننده استفاده شود که احتمال نکول وام گیرندگان را ارزیابی می‌کند. این مدل‌ها می‌توانند طیف وسیعی از عوامل مانند درآمد، نسبت بدهی به درآمد و سابقه پرداخت را برای پیش‌بینی دقیق‌تر خطرات مرتبط با وام دادن به یک وام گیرنده خاص در نظر بگیرند.

مراحل متداول برای وام دهنده برای ارزیابی اعتبار وام گیرنده عبارتند از:

• ما داده‌هایی را درباره وام‌گیرندگان، مانند سابقه اعتبار، درآمد، وضعیت اشتغال و سایر عوامل مرتبط جمع‌آوری می‌کنیم.
• داده ها را برای اطمینان از آماده بودن برای تجزیه و تحلیل، از قبل پردازش و تمیز کنید.
• یک مدل یادگیری ماشینی بر روی داده های خود آموزش دهید تا احتمال معوق بودن وام گیرنده وام را پیش بینی کنید.
• از مدل هایی برای ارزیابی ریسک های مرتبط با وام دادن به وام گیرندگان خاص استفاده کنید.

کاهش تعصب

هوش مصنوعی با استفاده از معیارهای عینی برای ارزیابی اعتبار به کاهش تعصب امتیازدهی اعتباری کمک می کند. این امر به کاهش تأثیر عواملی مانند نژاد، جنسیت و قومیت در تصمیم گیری های وام کمک می کند.

یکی از چالش های امتیازدهی اعتباری، اطمینان از عادلانه و بی طرفانه بودن فرآیند است. از لحاظ تاریخی، تصمیمات وام دهی تحت تأثیر عواملی مانند نژاد، جنسیت و قومیت بوده است که می تواند منجر به اعمال تبعیض آمیز شود. با این حال، استفاده از هوش مصنوعی می تواند تاثیر این عوامل را بر تصمیمات وام کاهش دهد.

ما همچنین جنبه انصاف را تحت ملاحظات اخلاقی هنگام استفاده از هوش مصنوعی در بررسی استفاده از هوش مصنوعی برای امتیازدهی اعتبار لمس کردیم. @socialend آفریقا، روند بررسی انسانی را حفظ کنید. حتی هوش مصنوعی نیز می‌تواند با اطلاعاتی که به آن می‌دهیم مغرضانه باشد #WLS @katslaw1

— ماروین پیتر آکانکواسا (@Marvinpetersbk) ۱ آگوست ۲۰۱۹

برای انجام این کار، وام دهندگان باید منابع بالقوه سوگیری در فرآیند امتیازدهی اعتباری، مانند نژاد، جنسیت، و قومیت را شناسایی کنند. سپس می‌توان مدل‌های یادگیری ماشینی را برای حذف یا بی‌تأکید این عوامل در فرآیند تصمیم‌گیری وام آموزش داد. با انجام این کار، وام دهندگان می توانند تصمیمات عینی و منصفانه تری برای وام بگیرند که بر اساس اعتبار وام گیرنده است تا ویژگی های شخصی وام گیرنده.

با این حال، توجه به این نکته مهم است که هوش مصنوعی از تعصب مصون نیست. نظارت بر مدل برای نشانه های سوگیری و تنظیم مدل در صورت لزوم برای اطمینان از انصاف و شفافیت بسیار مهم است. این امر مستلزم نظارت و ارزیابی مدل مستمر و همچنین ارزیابی منظم داده های آموزشی است. با انجام این کار، وام دهندگان می توانند اطمینان حاصل کنند که سیستم امتیازدهی اعتبار برای همه وام گیرندگان، صرف نظر از نژاد، جنسیت، یا پیشینه فرهنگی منصفانه و عادلانه است.

مطالب مرتبط: ملاحظات اخلاقی در توسعه و استقرار هوش مصنوعی

پردازش سریعتر

هوش مصنوعی می تواند سرعت و کارایی فرآیند امتیازدهی اعتبار را تا حد زیادی بهبود بخشد. به طور سنتی، امتیازدهی اعتباری یک فرآیند دستی و زمان بر بوده است که نیاز به کاغذبازی زیاد و مداخله انسانی دارد. اما با هوش مصنوعی، وام دهندگان می توانند بسیاری از وظایف مرتبط با امتیازدهی اعتبار، کاهش زمان پردازش و افزایش کارایی را خودکار کنند.

یکی از راه‌هایی که هوش مصنوعی می‌تواند فرآیند امتیازدهی اعتبار را سرعت بخشد، ورود خودکار و تجزیه و تحلیل داده‌ها است. با استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشین برای پردازش و تجزیه و تحلیل مقادیر زیادی از داده‌ها، وام دهندگان می‌توانند به سرعت اعتبار وام گیرندگان را ارزیابی کنند و در زمان واقعی تصمیمات وام‌دهی بگیرند. این به ویژه برای پلتفرم‌های وام‌دهی آنلاین که نیاز به ارزیابی سریع و دقیق اعتبار دارند، مفید است.

روش دیگری که هوش مصنوعی می‌تواند سرعت امتیازدهی اعتبار را بهبود بخشد، خودکار کردن فرآیند درخواست وام است. با استفاده از چت بات ها و دیگر ابزارهای مبتنی بر هوش مصنوعی، وام دهندگان می توانند بازخورد فوری در مورد درخواست های وام را به وام گیرندگان ارائه دهند و زمان و تلاش مورد نیاز برای درخواست وام را کاهش دهند.

بهبود تجربه مشتری

امتیازدهی اعتباری مبتنی بر هوش مصنوعی می‌تواند تجربه وام‌دهی شخصی‌تری را برای وام‌گیرندگان فراهم کند. به عنوان مثال، وام دهندگان می توانند از هوش مصنوعی برای ارائه محصولات وام به وام گیرندگان متناسب با نیازهای خاص و شرایط مالی آنها استفاده کنند. وام دهندگان معمولاً این مراحل را برای بهبود تجربه وام گیرنده دنبال می کنند:

• جمع آوری داده ها در مورد وام گیرندگان، از جمله اهداف مالی و تحمل ریسک.
• ما از الگوریتم های یادگیری ماشینی برای شناسایی محصولات وام استفاده می کنیم که نیازها و ترجیحات وام گیرندگان را برآورده می کند.
• ارائه محصولات وام شخصی به وام گیرندگان بر اساس تجزیه و تحلیل.

موارد مرتبط: ۷ مورد استفاده بالقوه برای چت ربات ها در بانک ها

نویسنده: Alice Ivey