كيف يتم استخدام الذكاء الاصطناعي في درجة الائتمان؟

25-Oct-2024

في العقود القليلة الماضية، أدى تقدم الذكاء الاصطناعي إلى إحداث تحول في العديد من القطاعات، كما شعر القطاع المالي بتأثيره أيضًا. أحد أهم استخدامات الذكاء الاصطناعي في نطاق التمويل هو تسجيل الائتمان. في الواقع، نجح الذكاء الاصطناعي في تحسين وتحسين نماذج تسجيل الائتمان التقليدية، والتي تأسست على خوارزميات يعود تاريخها إلى خمسينيات وستينيات القرن العشرين لتسهيل تقييمات المخاطر الأكثر دقة وتعزيز الإقراض العادل. سوف تتعمق هذه المدونة في استخدام الذكاء الاصطناعي في النتائج الائتمانية، والمزايا التي يتمتع بها، وآفاقه لكل من المستهلكين والمقرضين.

نماذج التصنيف الائتماني التقليدية:

دعونا أولاً نتعرف على نظام التسجيل الائتماني التقليدي قبل تحليل دور الذكاء الاصطناعي. تتراوح درجات الائتمان عادة بين 300-850، حيث تشير الدرجات الأعلى إلى مخاطر ائتمانية أفضل. يتم إنشاء هذه الدرجات بناءً على العديد من العوامل، بما في ذلك، على سبيل المثال لا الحصر، سجل الدفع واستخدام الائتمان ومدة سجل الائتمان وفئات الائتمان وطلبات الائتمان المقدمة مؤخرًا.

في الماضي، كان التصنيف الائتماني يعتمد على الأساليب الإحصائية - نماذج الانحدار الخطي المتعددة التي تأخذ في الاعتبار هذه العوامل وتقديرات المخاطر. المشكلة في هذه النماذج هي أنها تتقدم في السن بسرعة ويصعب تعديلها لتتوافق مع البيانات الجديدة والملفات التعريفية للسكان المسنين. كما كان يتحيز النظام بحيث يتم التمييز ضد بعض المجموعات من الناس وتفضيل البعض الآخر.

دور الذكاء الاصطناعي في التصنيف الائتماني:

1. التحسينات في معالجة البيانات:

إحدى الفوائد الرئيسية لأنظمة الذكاء الاصطناعي هي قدرتها على التعامل مع الكثير من البيانات في وقت قصير جدًا. غالبًا ما يعتمد نظام التسجيل الائتماني التقليدي على مجموعات بيانات ضيقة تتضمن بشكل أساسي سنوات الائتمان. على سبيل المثال، يعد التفاعل عبر وسائل التواصل الاجتماعي أو عادات البيع بالتجزئة عبر الإنترنت بالإضافة إلى دفع فواتير الخدمات السابقة من البدائل التي يمكن للذكاء الاصطناعي أخذها في الاعتبار. إن الوصول إلى هذا النطاق الأوسع من البيانات يساعد المقرضين على فهم السلوك المالي الكامل للمستهلك، وبالتالي تحسين تقديرات درجاتهم الائتمانية.

2. خوارزميات التعلم الآلي:

بمجرد اعتباره جزءًا من مسؤوليات الذكاء الاصطناعي، فقد تحسن التصنيف الائتماني بشكل كبير بسبب وجود بنية متطورة تتطور بشكل متتابع بناءً على مجموعات جديدة من البيانات. وفي حالة النماذج التقليدية، فإنها تميل إلى أن تكون ذات طبيعة ثابتة، وبالتالي لا تتغير عندما تتوفر بيانات جديدة. يمكن لهذه النماذج تمييز العلاقات والاتجاهات التي تفتقدها المعالجة البشرية أو الخوارزميات القياسية.

3. التحليل التنبؤي:

وباستخدام البيانات السابقة، يتمتع الذكاء الاصطناعي بالقدرة على التنبؤ بما سيحدث في المستقبل. وكما هو مطبق على التصنيف الائتماني، فإن هذا يعني أنه إذا تمكن شخص ما من الاطلاع على سجلات الأفراد، فسيكون الذكاء الاصطناعي قادرًا على معرفة مدى احتمالية تخلف الفرد عن سداد القرض. وبسبب هذه النماذج التنبؤية، يستطيع المقرضون توسيع الائتمان للأفراد الذين ليس لديهم درجات ائتمانية تقليدية ولكنهم قد يستحقون الائتمان.

وهذا مفيد بشكل خاص في حالة الأفراد الذين لديهم حسابات مصرفية هامشية والذين قد يفتقرون إلى سجلات ائتمانية واسعة النطاق ولكنهم يظهرون سلوكًا ماليًا جيدًا بطرق أخرى. يمكن لأنظمة إدارة المعلومات المدعومة بالذكاء الاصطناعي أن تساعد في فهم هؤلاء الأشخاص بحيث يتم منحهم الائتمان، وبالتالي تشجيع الإدماج العالمي.

4. تقييم المخاطر وكشف الاحتيال:

يعد استخدام الذكاء الاصطناعي أمرًا أساسيًا في تقييم المخاطر ومنع الاحتيال في أنظمة درجات الائتمان. يمكن للذكاء الاصطناعي اكتشاف السلوك الاحتيالي المشبوه بسهولة من خلال تحليل المعاملات في الوقت الفعلي وتحديد الحالات الشاذة. بالإضافة إلى ذلك، يمكن لنماذج الذكاء الاصطناعي أن توفر المزيد من الدقة لتقييم المقرضين لمخاطر مقترض معين. نظرًا لقدرة الذكاء الاصطناعي على تحليل العديد من أنواع البيانات بما في ذلك الأنماط السلوكية والإحصاءات الديموغرافية، فإنه يمكن أن يساعد في تحسين دقة تقييم المخاطر مما يتيح للمقرضين اتخاذ قرارات أفضل.

فوائد الذكاء الاصطناعي في التصنيف الائتماني:

1. الدقة المحسنة:

نظرًا لقدرته على التدقيق في مجموعات البيانات المختلفة والعثور على العناصر التي لا يمكن رؤيتها بسهولة، فقد قام الذكاء الاصطناعي بتحسين دقة تسجيل الائتمان. وبالتالي، هناك تقييمات أفضل لمخاطر الائتمان واحتمالات أقل لحدوث المتعثرين.

2. إمكانية الوصول إلى القروض بشكل أكثر إنصافًا:

باستخدام البيانات البديلة بما في ذلك المعلومات غير الموجودة في التاريخ الائتماني للفرد أو عمليات تسجيل الائتمان التقليدية، يهدف الذكاء الاصطناعي إلى معالجة أوجه القصور في العديد من عمليات التسجيل هذه. وهذا من شأنه أن يسهل عملية الإقراض، وخاصة للمجموعات التي قد تكون مستهدفة سلبا من خلال مثل هذه التقييمات التي يتم إجراؤها بالطرق التقليدية.

3. الشمول المالي:

يمكن للذكاء الاصطناعي أن يكون قادرًا على إقراض الائتمان للأشخاص الذين ليس لديهم أي سجل ائتماني حالي. من خلال استخدام البيانات غير التقليدية بعد التحليل الشامل، يمكن لأنظمة الذكاء الاصطناعي اكتشاف من بين السكان يستحق الائتمان ومن سيتم استبعاده عادة من الخدمات المالية التي تقدمها المؤسسات.

الذكاء الاصطناعي في درجة الائتمان دور الذكاء الاصطناعي في التصنيف الائتماني