Krediidiriski hindamise ja skoori määramise tugi: tehisintellekti kavandi kinnitamine

Kasu:

• Oskus aru saada, millel andmete krediidiskoor põhineb ja et tehisintellekt ei anna skoori, vaid teeb skoori selge kokkuvõtte ja kiirendab puuduvate dokumentide kontrolli
• Kasutage tehisintellekti laenutoimiku järjepidevuse kontrolli ja otsuse eelnõu põhjenduse koostamiseks ning suutma teha lõpliku eraldamisotsuse volitatud eksperdina
• Oskus mõista, et mudeli väljund peab olema dokumenteeritud selgitataval, põhjendatud ja mittediskrimineerival viisil ning hoidma punaseid jooni

Laenutaotluse saabudes kostab taustal lihtne küsimus: "Kas see klient suudab selle laenu tagasi maksta ja millise riski ta panga maksmisega paneb?" Vastus sellele küsimusele on hajutatud ülesannete jadaks, mis võtavad suurema osa krediidispetsialisti päevast: kasumiaruande lugemine, võlgade/sissetulekute suhte arvutamine, krediidiajaloo tõlgendamine (KKB – krediidiregistri büroo märkus), tagatisvara hindamine, sisepoliitikaga võrdlemine ja lõpuks põhjendatud otsuse kirjutamine. Tehisintellekt säästab nende ülesannete osade lugemisel, kokkuvõtete tegemisel ja järjepidevuse kontrollimisel tõsiselt aega. Kuid olge ettevaatlik: AI ei genereeri skoori, see aitab teil mõista, mida skoor tähendab ja kus fail on vastuolus. Krediidi eraldamise otsusele koos põhjendusega kirjutab alla volitatud ekspert.

Selles üksuses näeme samm-sammult, millel andmete krediidiskoorimine põhineb, millisel hetkel saab tehisintellekti turvaliselt kasutada, kuidas selle väljundit kontrollida ja milliseid punaseid jooni ei tohiks kunagi ületada.

Millel krediidiskoor põhineb?

Krediidiskoor on hinnang, mis vähendab kliendi tagasimakse tõenäosust numbrilise väärtuseni. Tüüpilised sissekanded on:

• Sissetulekud ja tööhõive: Igakuine regulaarne sissetulek, tööaeg, sissetulekuallika järjepidevus.
• Praegune võlgnevus: Olemasolevad laenud, krediitkaardivõlg, võlgade ja sissetulekute suhe (igakuise võlamakse suhe sissetulekusse).
• Krediidiajalugu: varasem makseviis, viivitused, juriidilised järelkontrolli andmed (KKB skoor võtab selle kokku).
• Tagatis: laenu vastu antav vara (maja, sõiduk, hoius) ja selle väärtus.
• Nõudluse tunnused: laenusumma, tähtaeg, toote tüüp.

Näpunäide: skoor on "tõenäosuse hinnang", mitte "fakt". Kahel kliendil võib olla sama punktisumma, kuid nende lood võivad olla täiesti erinevad. Otsuse tegemine ilma partituuri taga olevat põhjendust nägemata on raamatu üle otsustamine selle kaane järgi.

Kus on tehisintellekt selles protsessis?

On selge, kus tehisintellekti saab ohutult kasutada ja kus mitte:

Quest

AI roll

Kellel on otsus/heakskiit?

Tehke summad kokku tuludokumendis

Lugemine, kokkuvõte

Ekspertide allika kinnitus

Võla/tulu suhte arvutamise eelnõu

konto eelnõu

Ekspert arvutab ümber

Faili järjepidevuse kontroll (vastuolude leidmine)

skannida

Ekspert kinnitab

Tagasilükkamise/kinnitamise põhjendus

teksti mustand

Volitatud ekspertautor/kinnitused

Selgitage partituuri tähendust

Kirjeldustekst

Ekspertide ülevaated

Krediidi eraldamise otsus

(ainult mustand)

Asutus/komisjon otsustab

Nagu näha, toodab tehisintellekt mustandeid ja kontrollib igal real; ei "otsusta" üheski reas. Selle eristuse säilitamine on selle üksuse põhiolemus.

Samm-sammult: tehisintellekti toega faili ettevalmistamine

1. Anonüümseks muutmine. Eemalda nimi, TR ID, konto number; Kirjeldage klienti kui "42-aastane, avaliku sektori töötaja, X segment".
2. Taotle mustandit. Laske tehisintellektil teha kokkuvõtteid, järjepidevuse kontrolle ja põhjenduste eelnõusid, mitte otsuseid.
3. Ühendage see allikaga. Märkige, millisest dokumendist iga väljatrükis olev number pärineb.
4. Arvuta ümber. Kontrollige ise kriitilisi numbreid, nagu võla ja sissetulekute suhe, tagatise suhe jne.
5. Poliitika filter. Kontrollige vastavust oma sisemisele krediidipoliitikale ja mittediskrimineerimisele.
6. Otsus ja allkiri. Teete otsuse, kirjutate põhjenduse, jätate kontrolljälje.

Neli kopeeritavat malli

1) Failide järjepidevuse kontroll:

Teie roll: krediidifaili järjepidevuse kontrollija. Otsuste tegemine. Klient (anonüümne): 42-aastane, riigitöötaja, igakuine netosissetulek 55 000 TL, jooksev igakuine laenumakse 12 000 TL, nõue 250 000 TL / 48 kuud. Ülesanne: Kas esitatud teabes on matemaatilisi või loogilisi vastuolusid, puuduvaid dokumente või vastuolulisi kuupäevi? Loetlege iga leid sildiga "[vajalik kinnitus]" ja täpsustage, mis teabel see põhineb. Otsus on minu.

2) Võla/sissetuleku suhte arvutamise kontroll:

Arvutage võlgade/sissetulekute suhe samm-sammult järgmiste andmetega ja näidake valem.Lihtsalt tehke arvutus, ärge tehke abikõlblikkusotsust.Kuu netosissetulek: 55 000 TLCpraegune igakuine võlamakse: 12 000 TLEUue laenu hinnanguline igakuine osamakse: 6500 TLDsoovitav väljund, sealhulgas vahelaenumäär: praegune,,.

3) Tagasilükkamise/kinnitamise põhjenduse eelnõu (selgitav):

Teie roll: assistent, kes koostab laenuotsuse põhjenduse. Kontrollitud leidude põhjal annan teile sisendiks, lisades uut teavet. Leiud: [võla/sissetuleku suhe 34%, tagatise suhe piisav, 1 kuritegude kirje] Ülesanne: Kirjutage nende leidude põhjal põhjenduse mustand, mis on seletatav ja ei sisalda diskrimineerivat keelekasutust. Puudub viide kaitstud tunnustele (vanus, sugu, päritolu, naabruskond). Lisan lõpliku otsuse ja allkirja.

4) skoori lihtne selgitus:

Selgitage kliendile, mida krediidiskoor tähendab 4 lausega, kasutades mittesüüdistavat keelt ja ilma tehnilist kõnepruuki kasutamata. Ärge kasutage isikuandmeid, ärge andke lõplikke lubadusi. Kontrollin seda teksti enne kliendile edastamist.

Nõrk viip / Tugev viip

Nõrk viip:

Kas peaksime sellele kliendile krediiti andma? Otsustage oma skoori põhjal ja kirjutage põhjus.

See taotlus jätab mudeli otsustada, ei viita allikale ega takista põhjenduse diskrimineerivat paista.

Võimas viip:

Sinu roll: otsustusabiline, mitte otsustaja. Kirjutage minu esitatud kontrollitud leidude põhjal põhjendus MUNAND. Näidake sulgudes leid, millel iga lause põhineb. Ärge viidake kaitstud omadustele. Märkige kõik ebaselged punktid kui "[vajalik kinnitus]". Ma võtan lõpliku krediidiotsuse ja vastutuse.

Tugev tahe piirab rolli, seob iga väite allikaga, hoiab ära diskrimineerimise ja hoiab otsuse inimeses endas.

kolm minikarpi

Juhtum 1 – aja kokkuhoid. Ekspert viib läbi 30 failist koosneva portfelli järjepidevuse kontrolli. Tehisintellekt märgib 5 lahknevust, näiteks "Numbris 8 deklareeritud sissetulek on 60 000, kuid palgaleht näitab 42 000". Ekspert kinnitab seda kõike allika juures; 3 neist on tõelised, 2 neist on tehisintellekti valed näidud. Käsitsi 3-tunnine töö väheneb 40 minutini ja ilma kontrollita hoiatusi ei kasutata.

Juhtum 2 – ümberarvutamine tuvastab vea. AI võtab võlgade ja sissetulekute suhte kokku kui "28%. Ekspert jookseb uuesti läbi valemi: olemasolevat võlga ei arvestata, reaalmäär on 41%, mis ületab sisepoliitika läve. Ilma kontrollimiseta võib tekkida vale kinnitus.

3. juhtum – diskrimineeriv põhjendus. Tehisintellekt konstrueerib tagasilükkamise mustandis fraasi "piirkond, kus taotleja elab, on riskantne". Ekspert eitab seda; Selle väitega kaasneb ringkonnapõhise kaudse diskrimineerimise (puhvermuutuja) oht. Põhjendus kirjutatakse ümber ainult seaduslike kriteeriumidega, nagu võlgade ja sissetulekute suhe ja õigusrikkumiste arv.

Peale skoori: konteksti- ja "piiripealsed" failid

Krediidiotsuste kõige keerulisem osa ei ole avatud aktsepteerimine või avatud tagasilükkamine, vaid "piiripealsed" failid. Kui skoor on sisepoliitika lävele liiga lähedal, ei saa otsustamist ühe numbri meelevalda jätta; kontekst tuleb mängu. Siin saab AI seada lõksu: see hindab iga piirfaili sama mehaanilise loogikaga ja jätab nüansi vahele. Nüansi lisab asjatundja.

Näited kontekstist, milles ekspert piirifaili vaatab:

• Hilinemise lugu: Kas ühekordne hilinemine oli tingitud ajutisest terviseprobleemist või püsivast maksevõimetusest? Sama "1 viivitusrekord" võib rääkida kahte erinevat lugu.
• Sissetuleku laad: Kahel kliendil võib olla võrdne sissetulek, kuid üks võib olla tavapalgaline ja teine ​​muutuva vabakutselise sissetulekuga; Riskiprofiil on erinev.
• Suhe pangaga: Pikka aega sujuvalt töötanud kliendi faili loetakse teistmoodi kui uue kliendi oma.

AI võib aidata teil need kontekstid kokku võtta, kuid eksperdi peab kaaluma ja otsustama – eriti piiripealsetel juhtudel.

Näpunäide. Kui skoor on läve lähedal, keskenduge küsimusele "mida selle kliendi lugu räägib", mitte "mida modell ütles?" Piirfailid on need, kus paistab silma eksperthinnang, mitte automatiseerimine.

Levinud vead

• Skoori mõtlemine on otsus. Skoor on ennustus; See ei ole otsus ise. Vale on hinnata hinde põhjal ilma põhjenduse ja kontekstita.
• Numbrit ümber ei arvuta. Tehisintellekti antud määrade ja summade kasutamine ilma neid kinnitamata; Siin tulevad esile hallutsinatsioonid või valesti lugemine.
• Diskrimineerivat põhjendust märkamata. Kinnitada põhjendused, mis sisaldavad kaitstud omadusi või asendusmuutujaid, nagu naabruskond, vanus, sugu; tõsine õiguslik oht.
• Kontrolljäljest möödahiilimine. otsuse aluseks oleva kontrollitud järelduse dokumenteerimata jätmine; ei saa kaitsta hilisemas vastulauses või auditis.
• Mandaatide jagamine. Tööriista sisestamine ilma faili anonüümseks muutmata.

Tähelepanu: Krediidiotsuse tagasilükkamisel on kliendil õigus põhjust teada saada ja vastuväiteid esitada. Seetõttu peab põhjendus olema õige, seletatav ja mittediskrimineeriv. "Modell hindas seda nii" ei ole õigustus.

Kokkuvõttes

Krediidiskoor on tõenäosuse hinnang, mis põhineb sellistel andmetel nagu sissetulek, võlgnevus, krediidiajalugu ja tagatis. Selle protsessi käigus koostab tehisintellekt dokumentide lugemise, järjepidevuse kontrolli, konto mustandi ja põhjenduse mustandi; Kuid see ei muuda teie jaoks tulemust ega otsust. Arvutage iga arv ümber, omistage iga põhjendus allikale ja laske see läbi diskrimineerimise filtri. Krediidi eraldamise otsusele kirjutab alla volitatud ekspert koos põhjendatava põhjendusega. Ühe lausega: Tehisintellekt valmistab faili ette; Krediidiotsuse teeb pädev isik.

Rakenduse ülesanne

Määratlege krediidifaili näidis (anonüümne: vanus, amet, sissetulek, jooksev võlg, nõue, tähtaeg). Ülaltoodud mallide 1 ja 2 puhul kontrollige esmalt järjepidevust ja seejärel arvutage võlgade ja sissetulekute suhe. Arvutage ja võrrelge tehisintellekti antud määra käsitsi ümber. Seejärel genereerige 3. malliga põhjenduse mustand ja kontrollige, kas selles on kaitstud omadus või asendusmuutuja; Kirjutage see ümber seaduslike kriteeriumidega, kui need on olemas.

kontrollnimekiri

• [ ] Muutsin faili anonüümseks; Ma ei jaganud isikut tuvastavat teavet.
• [ ] Andsin tehisintellektile eelnõu/kontrolliülesande, mitte otsuse.
• [ ] Võla/sissetuleku suhte ja kriitilised numbrid arvutasin käsitsi ümber.
• [ ] Panin põhjenduse kontrollitud leidudele ja viitasin allikale.
• [ ] Kontrollisin, et argumendis pole kaitstud omadust/puhverserveri muutujat.
• [ ] Olen protokollinud otsuse ja selle põhjenduse; Võtsin lõpliku vastutuse.