ضرورت استفاده از اعتبارسنجی بر پایه هوش مصنوعی

در گذشته، بانک‌ها برای اتخاذ تصمیمات موثر و بدون اشتباه در اعتبار، ناگزیر بودند تا به مدل‌ها و نظر کارشناسان اعتماد کنند اما امروزه شاهد آن هستیم که به دلیل گسترش و پیچیدگی مدل‌ها، پارامترها و حتی رفتارهای انسانی، دیگر چنین رویکردی کارایی لازم را ندارد و رفته رفته منسوخ شده است.

امروزه از فرآیند اعتبارسنجی به منظور ارزیابی مشتریان و اختصاص امتیاز اعتباری به آنان استفاده می‌شود اما اعتبارسنجی متداولی که در حال حاضر مورد استفاده قرار می‌گیرد نیز نارسایی‌هایی دارد که در عدم حصول نتیجه بهینه تأثیرگذار است. در فرآیند اعتبارسنجی رایج به دلیل اینکه از مدل‌های خطی لوجیت و نیز داده‌های سنتی استفاده می‌شود، تمامی متغیرها و روابط میان آن‌ها درنظر گرفته نمی‌شود که این مسئله سبب ایجاد خطا شده و برای بانک‌ها و سایر نهادهای مالی و اعتباری ریسک‌های متعددی را به همراه دارد. به همین دلیل ضرورت به کارگیری روش و یا مدلی که تمام متغیرها و روابط میان آن‌ها را با تمام پیچیدگی‌ها و در هم تنیدگی‌ها در نتایج خود منعکس کند، نیاز روز تمام بانک‌ها و موسسات و نهادهای مالی و اعتباری است. اعتبارسنجی با استفاده از هوش مصنوعی متدی است که اکنون در سراسر جهان به عنوان روشی موثر، بهینه و منحصربفرد در شناخت متقاضیان واجد شرایط با قبول کمترین ریسک به کار گرفته می‌شود.

در اعتبارسنجی  و گزارش اعتباری با استفاده از هوش مصنوعی، از انواع مدل‌های غیرخطی، پارامترها و اطلاعات سنتی و غیرسنتی برای ارزیابی وام‌گیرندگان استفاده می‌شود و مهم‌ترین تکنیک در هوش مصنوعی استفاده از یادگیری ماشین است که دامنه افراد مورد بررسی را گسترش می‌دهد. با استفاده از تکنیک یادگیری ماشین، امکان تخمین ضرر و زیان وارده به سیستم مالی در اثر رفتار افرادی که حتی سابقه اعتباری طولانی مدتی نیز ندارند امکان‌پذیر می‌شود در صورتی که در اعتبارسنجی متداول گذشته چنین امکانی وجود نداشت و تنها افرادی که سابقه اعتباری بلندمدتی داشتند در ارزیابی‌ها دخیل بودند زیرا اطلاعات نسبتاً کاملی از سوابق آنها با توجه به مدت اعتبار وجود داشت.

مزایای استفاده از اعتبارسنجی بر پایه هوش مصنوعی:

استفاده از اطلاعات بیشتر و عمیق‌تر

 بی‌شک بزرگترین مزیت اعتبارسنجی مبتنی بر هوش مصنوعی در نظر گرفتن تمام متغیرهای پنهانی است که با استفاده از اعتبارسنجی متداول امکان پی بردن به آنها وجود نداشته است. در اعتبارسنجی با استفاده از هوش مصنوعی گستره وسیع و عمیقی از پارامترها و اطلاعات غیررسمی برای ارزیابی افراد مورد بررسی قرار می‌گیرند. به عنوان مثال هوش مصنوعی می‌تواند علاوه بر اطلاعات رسمی همچون سطح دستمزد و درآمد، از طریق اطلاعات غیررسمی مانند داده‌های شبکه‌های اجتماعی و تلفن همراه نیز رفتار اعتباری و سلامت اعتباری افراد را مورد ارزیابی قرار می‌دهد.

2- قابلیت استفاده از قوانین پیچیده

 در سیستم اعتبارسنجی متداول گذشته، تنها امکان طرح‌ریزی قوانین ساده وجود داشته است در صورتی که اعتبارسنجی مبتنی بر هوش مصنوعی قابلیت گنجایش و پردازش قوانین بسیار پیچیده را نیز دارد.

3- فرآیند پیش‌بینی

 در اعتبارسنجی رایج، سیستم موردنظر براساس داده‌های تاریخی اقدام به فرضیه‌سازی نموده و آزمون‌هایی را برای تعیین شایستگی افراد در نظر می‌گیرد. در صورتی که در اعتبارسنجی بر پایه هوش مصنوعی، تمام اطلاعات و داده‌ها مستقلاً مورد تجزیه و تحلیل قرار گرفته و پیش‌بینی‌ها نیز متناسب با عمق اطلاعات و جزئیات است.

4- قابلیت تطابق:

دیر یا زود، مدل‌های اعتبارسنجی سنتی به دلیل نواقصی که دارد کاملاً منسوخ می‌شوند و مقدار زیادی پول و زمان برای تطابق آنها با زمان جدید صرف خواهد شد. در صورتی که اعتبارسنجی بر پایه هوش مصنوعی از این نظر کاملاً پویا بوده و می‌تواند به سرعت خود را با شرایط جدید تطبیق دهد. همچنین در صورت استفاده از داده‌های جایگزین، زمان و هزینه کمتری برای ایجاد مدل‌های جانشین صرف خواهد شد.

5- دقت و تمرکز بیشتر:

 در روش اعتبارسنجی سنتی متغرهایی که برای ارزیابی افراد مورد استفاده قرار می‌گیرند، بسیار کلی هستند که جزئیات بیشتر را در اختیار تحلیل‌گر قرار نمی‌دهند؛ در حالی که در اعتبارسنجی مبتنی بر هوش مصنوعی، به جزئیات و تفاوت‌های رفتار افراد نیز توجه می‌شود و همین منجر می‌شود تا بتوان مشتریان را براساس نیازهای آنان و محصولات و خدمات بانک‌ها و موسسات مالی و اعتباری طبقه‌بندی نمود. دستیابی به طبقه‌بندی در نهایت باعث قیمت‌گذاری مناسب محصولات و خدمات و بدنبال آن، ارائه خدمات بهینه به مشتریان می‌شود.

6- سرعت بیشتر

با استفاده از هوش مصنوعی، حجم بسیار زیادی از پرونده‌های اعتبارسنجی با استفاده از منبع عظیمی از اطلاعات در نهایت سرعت، دقت و کیفیت مورد ارزیابی قرار می‌گیرند. در صورتی که در اعتبارسنجی متداول، پردازش اطلاعات و حصول نتیجه‌ نیازمند زمان بیشتری است.

نتیجه‌گیری

با توجه به تمام مزایایی که برای استفاده از اعتبارسنجی مبتنی بر هوش مصنوعی برشمرده شد، از آن‌جایی که جمعیت زیادی از مردم در دنیا وجود دارند که نیاز به اعتبارات داشته و منابع بانک‌ها نیز برای اعطای تسهیلات محدود است، اعتبارسنجی با استفاده از هوش مصنوعی می‌تواند مشتریان بالقوه را در کمترین زمان و بالاترین دقت شناسایی کند و در عین حال ریسک‌ اعتباری یک نهاد مالی را نیز به حداقل برساند.