ОЦЕНКА КРЕДИТНЫХ РИСКОВ С ПОМОЩЬЮ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА

ASSESSMENT OF CREDIT RISKS USING ARTIFICIAL INTELLIGENCE

Dmitry Shutov

student, Udmurt State University Branch in Votkinsk,

Russia, Votkinsk

Galina Ardasheva

Ph.D. in Economics, Assoc. Prof., Senior Researcher, Head of the Department of Pedagogy and Socio-Economic Disciplines, Udmurt State University Branch in Votkinsk,

Russia, Votkinsk

АННОТАЦИЯ

Оценка кредитных рисков является важнейшей частью финансовой аналитики, поскольку она позволяет прогнозировать вероятность дефолта заемщика и минимизировать убытки. Традиционные методы кредитного скоринга часто основываются на исторических данных о заемщике, но с развитием искусственного интеллекта и методов обработки естественного языка (NLP) появились новые возможности для повышения точности прогнозирования. В данной статье рассматривается использование искусственного интеллекта, в том числе методов машинного обучения и NLP, для улучшения оценки кредитных рисков. Проанализированы проблемы, возникающие при построении моделей кредитного скоринга, а также предложены пути их решения с учетом применения современных технологий.

ABSTRACT

Credit risk assessment is a crucial part of financial analytics, as it allows forecasting the probability of borrower default and minimizing losses. Traditional credit scoring methods often rely on historical data about the borrower, but with the development of artificial intelligence and natural language processing (NLP) techniques, new opportunities have emerged to improve prediction accuracy. This article discusses the use of artificial intelligence, including machine learning methods and NLP, to enhance credit risk assessment. The issues arising in the construction of credit scoring models are analyzed, and solutions are proposed, taking into account the application of modern technologies.

Ключевые слова: кредитные риски, искусственный интеллект, машинное обучение, модели кредитного скоринга, обработка естественного языка, NLP, текстовые данные.

Keywords: credit risks, artificial intelligence, machine learning, credit scoring models, natural language processing, NLP, textual data.

Оценка кредитных рисков – это процесс анализа вероятности невыполнения заемщиком своих обязательств по кредиту. Традиционные методы основаны на статистических и экономических данных, таких как кредитная история, доходы, расходы и другие параметры. Однако эти методы часто не учитывают все возможные риски, особенно в условиях быстро меняющегося рынка. В последние годы все большее внимание уделяется использованию искусственного интеллекта (ИИ) и машинного обучения для повышения точности прогнозирования. Кроме того, использование технологий обработки естественного языка (NLP) для анализа текстовых данных (например, новостей о компаниях) открывает новые возможности для более глубокой оценки кредитных рисков.

Проблемы, возникающие при построении моделей кредитного скоринга:

1. Недостаток качественных данных. Модели кредитного скоринга часто требуют больших объемов данных для тренировки, однако в некоторых случаях данные могут быть неполными или неточными. Это приводит к снижению точности модели и повышению риска ошибок при оценке кредитоспособности заемщика [1].
2. Проблемы с интерпретируемостью. Современные методы машинного обучения, такие как нейронные сети, могут достигать высокой точности, но их результаты часто трудно интерпретировать. Для финансовых организаций, где прозрачность решений и объяснимость алгоритмов критична, это является значительным ограничением [2].
3. Смещение данных. Модели могут быть подвержены смещению, если исторические данные, на которых они обучаются, отражают искаженную картину (например, если данные исторически были собраны только о платежеспособных клиентах) [3].
4. Неучет внешних факторов. Традиционные модели часто игнорируют макроэкономические и отраслевые изменения, которые могут существенно повлиять на платежеспособность заемщиков [4].

Для решения проблем можно предложить следующие мероприятия:

1. Использование машинного обучения для улучшения прогнозирования. Применение методов машинного обучения, таких как случайный лес, градиентный бустинг и нейронные сети, позволяет значительно повысить точность моделей кредитного скоринга. Эти методы могут выявлять скрытые зависимости и паттерны в данных, которые невозможно обнаружить с помощью традиционных статистических методов [5].
2. Улучшение интерпретируемости моделей с помощью методов объяснимого ИИ. Современные методы объяснимого искусственного интеллекта (например, LIME и SHAP) позволяют сделать сложные модели более прозрачными и понятными для конечного пользователя. Это особенно важно в банковской сфере, где важна не только точность, но и способность объяснить клиенту или регулятору, почему было принято то или иное решение [2].
3. Использование текстовых данных для улучшения оценки рисков. Применение технологий NLP для анализа текстовых данных, таких как новости, финансовые отчеты и сообщения в социальных сетях, может существенно улучшить качество оценки кредитных рисков. Анализ текста позволяет выявить дополнительные признаки, которые могут указывать на ухудшение финансового положения компании или изменения в отрасли [3].
4. Применение внешних данных. Для улучшения оценки рисков можно интегрировать внешние данные, такие как макроэкономические индикаторы, новости и события, влияющие на компанию. Применение NLP для анализа таких данных позволяет учитывать динамичные изменения в экономике и на рынке, что значительно улучшает качество прогнозирования [4].

Гибридные модели, которые используют как традиционные, так и новые подходы (например, модели машинного обучения и методы анализа текстов с применением NLP), могут стать оптимальным решением для повышения точности и интерпретируемости оценки кредитных рисков. Такие модели могут комбинировать числовые данные с текстовой информацией, учитывая как макроэкономические тренды, так и индивидуальные характеристики заемщика.

Внедрение искусственного интеллекта в процессы оценки кредитных рисков открывает новые горизонты для финансовых учреждений, позволяя значительно повысить точность прогнозирования и учитывать широкий спектр факторов. Применение машинного обучения и NLP для анализа текстовых данных о компании и макроэкономической ситуации может улучшить процесс принятия решений и снизить финансовые риски. В то же время необходимо учитывать проблемы интерпретируемости моделей и качество исходных данных, что требует дальнейших исследований и разработок.

Список литературы:

1. Оценка кредитных рисков с применением методов машинного обучения. - Режим доступа. - URL: https://elar.urfu.ru/bitstream/ 10995/129163/1/m_th_a.s.spirova_2023.pdf (дата обращения 25.12.2024)
2. Эффективное использование технологий искусственного интеллекта в экономическом моделированию. - Режим доступа. - URL: https://incop.org/index.php/met/article/view/292 (дата обращения 25.12.2024)
3. Как мы используем NLP в банке. - Режим доступа. - URL: https://habr.com/ru/companies/gazprombank/articles/765352/ (дата обращения 25.12.2024) 
4. Гибридные скоринговые системы для оценки кредитного риска заемщика - физического лица. - Режим доступа. -URL: https://www.hse.ru/edu/vkr/123289606 (дата обращения 25.12.2024)  
5. Интерпретируемая модель машинного обучения. - Режим доступа. - URL: https://habr.com/ru/companies/otus/articles/464695/ (дата обращения 25.12.2024)