Как можно использовать искусственный интеллект для улучшения кредитного скоринга?
* Сбор данных из различных источников, таких как социальные сети, кредитные бюро и финансовые отчеты.
*
* Предварительная обработка и очистка данных для обеспечения их готовности к анализу.
*
* Применять алгоритмы машинного обучения к данным.
*
* Использовать выводы, полученные в результате анализа, для принятия решений о кредитовании.
*
* Сбор данных о заемщике, таких как кредитная история, доход, статус занятости и другие значимые факторы.
*
* Предварительная обработка и очистка данных для обеспечения их готовности к анализу.
*
* Обучение моделей машинного обучения на данных для прогнозирования вероятности невыплаты заемщиком кредита.
*
* Использовать модели для оценки риска, связанного с кредитованием конкретного заемщика.
*
Снижение предвзятости
ИИ может помочь уменьшить предвзятость в кредитном скоринге, используя объективные критерии для оценки кредитоспособности. Это поможет снизить влияние таких факторов, как раса, пол и этническая принадлежность, на принятие решений о кредитовании.
Одна из проблем кредитного скоринга заключается в том, чтобы обеспечить справедливость и отсутствие предвзятости. Исторически сложилось так, что на решения о кредитовании влияют такие факторы, как раса, пол и этническая принадлежность, что может привести к дискриминационной практике. Однако с помощью искусственного интеллекта можно уменьшить влияние этих факторов на кредитные решения.
Я также упомянул аспект справедливости в рамках этических соображений использования ИИ, хотя мы рассматриваем возможность использования ИИ для кредитного скоринга @SociaLendAfrica, мы сохраним процесс рассмотрения заявок человеком. Даже искусственный интеллект может быть предвзятым из-за информации, которую мы ему предоставляем #WLS @katslaw1
— Марвин Питер Аканкваса (@Marvinpetersbk) 1 августа 2019 г.
* Сбор данных о заемщике, таких как его финансовые цели и толерантность к риску.
*
* Использовать алгоритмы машинного обучения для определения кредитных продуктов, соответствующих потребностям и предпочтениям заемщика.
*
* Предлагать заемщику персонализированные кредитные продукты на основе анализа.
*