Bankacılık sektörünün en büyük zorluklarından biri, kredi riski.
Kişi, kurum krediyi ödeyebilecek mi? Ödememesi halinde oluşacak maddi kayıp ne olacak?
Bankalar bu riski nasıl minimize edebilir?
"Ne kadar çok veri, o kadar öğrenen algoritmalar" yöntemiyle çalışan yapay zeka, bu zararı yüzde 10'a kadar azaltabiliyor. Yönetim danışmanlık şirketi McKinsey’in bir raporuna göre, makine öğrenmesi yöntemi zararı indirmekle kalmıyor, risk yöneticilerin kredi verme kararını yüzde 25-50 oranıyla düşünüyor. Geleneksel yöntemler, kredi alanların demografı, geçmiş ödemeleri gibi makroekonomik verilerine bakarak maddi tablosunu ortaya çıkarıyor. Bu yöntemler finans kurumlarının tüketici davranışı ve kredi puanı arasında net ilişkiler geliştirmesini sağlıyor. Ancak tüketicinin para harcama, biriktirme ve borç alma yöntemleri değişiyor. Makine öğrenmesi yöntemi, bankalar ve finansal kuruluşlara bu sürece daha çok bilim ve daha az tahmin gücü katmalarını sağlıyor. ABD'deki önde gelen finansal kuruluşlar, son birkaç yıldır yapay zeka sayesinde geleneksel yöntemlerin atladığı bazı işlemleri tespit edebiliyor.
JP Morgan 2017'den beri kullandığı COiN isimli yapay zeka platformu, 12 bin ticari kredi sözleşmesini saniyeler içinde inceleyebilirken, bu işlemin insan tarafından yapılması her yıl 360 bin saatini harcaması anlamına geliyor. Finansal kurumların işlerini kolaylaştıran ve hızlandıran makine öğrenmesi yöntemleri müşterilerin kredi geçmişleriyle finansal alandaki büyük veriyi birleştiriyor. Böylece, krediyle ilgili karar verilmesi için bir kredi analistine göre çok daha geniş bir alanda inceleme yapabiliyor.
Hiç yorum yok:
Yorum Gönder