Направления использования искусственного интеллекта для оценки кредитного риска

Применение методов и технологий искусственного интеллекта в оценке кредитного риска является актуальной задачей, резко возросшей в современных условиях повышенной неопределенности в бизнес-среде.
Среди многочисленных моделей для оценки кредитного риска наиболее часто используются основанные на классических методах статистического анализа и альтернативные методы – нейронные сети.
На слайде 2 показан принцип работы нейронной сети – основы искусственного интеллекта. Несмотря на обилие форм, все нейроны действуют по одному принципу: электрический сигнал, поступающий на дендриты, передается по нейрону до терминалей через аксон. Далее этот импульс переходит к другому нейрону, который соединяется с предыдущим, используя синаптические связи.
Научным сообществом сформулирована определенная классификация, которой поддаются технологии искусственного интеллекта (слайд 3). На данный момент организации активно внедряют так называемый слабый ИИ, функционал которого ограничивается набором алгоритмов, ориентированных на решение узконаправленных, прикладных задач.
В деятельности Севергазбанка технологии искусственного интеллекта применяются повсеместно (слайд 4).
Искусственный интеллект используется в различных подразделениях банка при организации кредитного процесса:
1. Фронт-офис: первичная коммуникация с клиентом, поддержка с помощью чат-ботов, создание персонализированных предложений.
2. Бэк-офис: кредитный скоринг, верификация операций, обработка документов.
3. Операционный учет: мониторинг транзакций, автоматизированный контроль за финансовыми рисками.
Технологии генеративного искусственного интеллекта активнее внедряются на этапе фронт-офиса, где они позволяют увеличить скорость и качество обслуживания клиента, предоставляя наиболее актуальную информацию по запросам, а также экономит время рабочей силы банка на обработку повторяющихся, схожих запросов и заполняемых данных.
В настоящее время наиболее распространены следующие направления использования искусственного интеллекта:
1. Интеллектуальные системы клиентской поддержки: диалоговые системы на основе нейронных сетей для первичной обработки клиентских запросов.
2. Системы персонализации банковских продуктов: рекомендательные алгоритмы для формирования индивидуализированных кредитных продуктов на основе анализа транзакционной активности.
3. Интеллектуальные скоринговые системы: методы машинного обучения для оценки кредитоспособности заемщиков и сегментации клиентской базы.