Добивки:
- Способност да се разбере на кои податоци се заснова кредитното бодување и дека вештачката интелигенција не ја дава оценката, туку јасно резиме на резултатот и ја забрзува проверката на документите што недостасуваат
- Користете вештачка интелигенција за да подготвите проверка на конзистентност и нацрт-одлука за оправдување за датотеката за заем и да можете да ја донесете конечната одлука за распределба како овластен експерт
- Способност да се разбере дека излезот од моделот мора да биде документиран на објаснет, оправдан и недискриминаторски начин и да одржува црвени линии
Кога ќе пристигне барање за заем, во позадина има едноставно прашање: „Дали овој клиент може да го отплати овој заем и каков ризик ја става банката во плаќањето“. Одговорот на ова прашање е дисперзиран во низа задачи кои одземаат најголем дел од денот на специјалистот за кредитирање: читање на билансот на успех, пресметување на односот долг/приход, толкување на кредитната историја (KKB - белешка од Бирото за кредитен регистар), евалуација на колатералот, споредување со внатрешната политика и на крајот пишување образложена одлука. Вештачката интелигенција заштедува сериозно време при читање, сумирање и проверка на доследноста на делови од овие задачи. Но, бидете внимателни: вештачката интелигенција не го генерира резултатот, ви помага да разберете што значи резултатот и каде датотеката е неконзистентна. Одлуката за распределба на кредитот, заедно со нејзината оправданост, ја потпишува овластениот вештак.
Во оваа единица, чекор по чекор ќе видиме на кои податоци се заснова кредитното бодување, во кој момент можете безбедно да користите вештачка интелигенција, како да го потврдите нејзиниот излез и кои црвени линии никогаш не треба да ги преминете.
На што се заснова кредитното бодување?
Кредитниот резултат е проценка што ја намалува веројатноста за отплата на клиентот до нумеричка вредност. Типични записи се:
- Приходи и вработување: Месечни редовни примања, работно време, континуитет на изворот на приход.
- Тековна задолженост: Постојни заеми, долг на кредитна картичка, однос долг/приход (однос на месечна исплата на долгот кон приходот).
- Кредитна историја: Минат модел на плаќања, доцнења, законски записи за следење (оценката на KKB го резимира ова).
- Обезбедување: Средството (куќа, возило, депозит) и неговата вредност обезбедени во однос на заемот.
- Карактеристики на побарувачката: Износ на заемот, рок на достасување, тип на производ.
Совет: Резултатот е „проценка на веројатноста“, а не „факт“. Двајца клиенти може да имаат ист резултат, но нивните приказни може да бидат сосема различни. Донесувањето одлука без да се види резонирањето зад партитурата е судење на книгата според нејзината корица.
Каде стои вештачката интелигенција во овој процес?
Јасно е каде вештачката интелигенција може безбедно да се користи, а каде не може:
Потрага
Улога на вештачката интелигенција
Кој ја има одлуката/одобрувањето?
Сумирајте ги износите во документ за приход
Читање, резиме
Потврда од експертски извор
Нацрт пресметка на односот долг/приход
нацрт сметка
Експертот повторно пресметува
Проверка на конзистентноста на датотеката (пронаоѓање контрадикторности)
скенирање
Експертот потврдува
Оправдување за отфрлање/одобрување на нацрт
нацрт текст
Овластен стручен автор/одобрувања
Објаснете го значењето на резултатот
Текст за опис
Експертски прегледи
Одлука за распределба на кредит
(само нацрт)
Органот/комисијата одлучува
Како што може да се види, вештачката интелигенција произведува нацрти и проверки на секоја линија; не „одлучува“ во ниту една линија. Одржувањето на оваа разлика е суштината на оваа единица.
Чекор по чекор: подготовка на датотека со поддршка за вештачка интелигенција
- Анонимизирај. Отстрани име, TR ID, број на сметка; Опишете го клиентот како „42 години, вработен во јавен карактер, X сегмент“.
- Побарајте нацрт. Нека вештачката интелигенција прави резимеа на датотеки, проверки на доследност и нацрт-оправдувања - не одлуки.
- Поврзете го со изворот. Означете од кој документ доаѓа секој број во отпечатокот.
- Пресметајте повторно. Сами проверете ги критичните броеви, како што се односот долг кон приход, односот на колатералот итн.
- Филтер за политика. Проверете ја усогласеноста со вашата внатрешна кредитна политика и политиката за недискриминација.
- Одлука и потпис. Вие ја донесувате одлуката, напишете го образложението, оставете ја ревизорската трага.
Четири шаблони за копирање
1) Проверка на конзистентноста на датотеката:
Вашата улога: проверка на конзистентноста на кредитната датотека. Донесување одлуки. Клиент (анонимен): 42 години, вработен во јавен карактер, месечен нето приход 55.000 TL, тековна месечна исплата на заем 12.000 TL, побарување 250.000 TL / 48 месеци. Задача: Дали има некакви математички или логички противречности, документи што недостасуваат или неконзистентни датуми во дадените информации? Наведете го секој наод со ознаката „[потребна е потврда]“ и наведете на кои информации се заснова. Одлуката е моја.
2) Контрола на пресметка на односот долг/приход:
Пресметајте го односот долг/приход чекор по чекор со следните податоци и прикажете ја формулата. Само направете ја пресметката, не донесувајте одлука за подобност. чекори.
3) Оправдување за отфрлање/одобрување на нацртот (објасниво):
Вашата улога: асистент кој го изготвува образложението за одлуката за заем. ЗАСНОВАНО на проверените наоди што ви ги давам како влез, додавајќи нови информации. Наоди: [односот долг/приход 34%, односот на колатералот соодветен, 1 евиденција за деликвенција]Задача: Напишете нацрт образложение врз основа на овие наоди што може да се објасни и да не содржи дискриминаторски јазик. Нема упатување на заштитените карактеристики (возраст, пол, потекло, соседство). Ќе ја додадам конечната одлука и потпис.
4) Едноставно објаснување на резултатот:
Објаснете му на клиентот што значи кредитен рејтинг во 4 реченици, користејќи неакузаторски јазик и без користење технички жаргон. Не користете лични податоци, не давајте дефинитивни ветувања. Ќе го проверам овој текст пред да го препратам до клиентот.
Слаб промпт / Силен промпт
Слаба навестување:
Дали треба да му дадеме кредит на овој клиент? Одлучете врз основа на вашиот резултат и напишете ја вашата причина.
Ова барање ја препушта одлуката на моделот, не се поврзува со изворот и не го спречува оправдувањето да изгледа дискриминаторско.
Моќен потсетник:
Вашата улога: помошник за поддршка на одлуки, а не носител на одлуки. Напишете DRAFT образложение врз основа на проверените наоди што ви ги дадов. Покажете го наодот врз кој се заснова секоја реченица во загради. Не повикувајте на заштитени својства. Обележете ги сите нејасни точки како „[потребна е потврда]“. Јас ќе ја преземам конечната одлука за кредит и одговорност.
Силната волја ја ограничува улогата, секое тврдење го поврзува со изворот, ја спречува дискриминацијата и ја задржува одлуката во личноста.
три мини футроли
Случај 1 - Заштеда на време. Експерт врши проверка на конзистентноста на портфолио од 30 датотеки. Вештачката интелигенција означува 5 несовпаѓања како „Приходот пријавен во број 8 е 60.000, но платниот список покажува 42.000“. Експертот сето тоа го потврдува на изворот; 3 од нив се реални, 2 од нив се лажни читања на вештачката интелигенција. Рачната работа од 3 часа е намалена на 40 минути и не се користат никакви предупредувања без потврда.
Случај 2 - Повторната пресметка ја фаќа грешката. Вештачката интелигенција го сумира односот долг кон приход како „28%. Експертот повторно ја извршува формулата: постојниот долг не е вклучен, реалната стапка е 41%, што го надминува прагот на домашната политика. Без верификација, може да дојде до лажна потврда.
Случај 3 - Дискриминаторски основ негирање. Вештачката интелигенција ја конструира фразата „областа во која живее апликантот е ризична“ во нацртот за отфрлање. Експертот го негира ова; Оваа изјава носи ризик од индиректна дискриминација (прокси променлива) врз основа на област. Оправдувањето е препишано само со легитимни критериуми како што се односот долг кон приход и евиденција за деликвенција.
Надвор од резултатот: контекст и „гранични“ датотеки
Најтешкиот дел од одлуките за кредит не е отвореното прифаќање или отвореното отфрлање, туку досиејата „гранични“. Ако резултатот е премногу блиску до прагот на домашната политика, одлуката не може да се остави на милост и немилост на еден број; контекстот влегува во игра. Ова е местото каде што вештачката интелигенција може да постави замка: ја проценува секоја гранична датотека со истата механичка логика и ја промашува нијансата. Експертот е тој што ја додава нијансата.
Примери на контекст во кој експерт гледа во датотека со граница:
- Приказната за доцнењето: Дали едно доцнење беше поради привремен здравствен проблем или постојана неможност за плаќање? Истиот „1 запис за доцнење“ може да раскаже две различни приказни.
- Природа на приходот: Двајца клиенти може да имаат еднаков приход, но едниот може да биде редовен примател на плата, а другиот променлив приход од хонорарци; Профилот на ризик е различен.
- Однос со банката: Досието на клиент кој долго време работи непречено се чита поинаку од оној на нов клиент.
Вештачката интелигенција може да ви помогне да ги сумирате овие контексти, но на експертот е да размисли и да одлучи - особено во граничните случаи.
Совет: Во случаите кога резултатот е блиску до прагот, фокусирајте се на прашањето „што раскажува приказната на овој клиент“, наместо на „што рече моделот? Граничните датотеки се таму каде што блеска стручното проценување, а не автоматизацијата.
Вообичаени грешки
- Размислувањето за резултатот е одлуката. Резултатот е предвидување; Тоа не е самата одлука. Погрешно е да се суди врз основа на резултатот без оправдување и контекст.
- Не се пресметува повторно бројот. Користење на стапките и збировите дадени од вештачката интелигенција без нивно потврдување; Тука доаѓа до халуцинација или погрешно читање.
- Не забележувајќи го дискриминаторското оправдување. Одобрува оправдувања кои вклучуваат заштитени карактеристики или сурогат променливи како што се соседството, возраста, полот; сериозен правен ризик.
- Заобиколувајќи ја ревизорската патека. Недокументирање на кој потврден наод е заснована одлуката; не може да се брани во последователен приговор или ревизија.
- Споделување на ингеренциите. Внесување во алатката без анонимизирање на датотеката.
Внимание: Кога одлуката за кредит е одбиена, клиентот има право да ја дознае причината и да приговори. Затоа, оправдувањето мора да биде и точно, објаснето и без дискриминација. „Манекенката така поентираше“ не е оправдување.
Сумирано
Кредитното бодување е проценка на веројатноста врз основа на податоци како што се приходите, задолженоста, кредитната историја и колатералот. Во овој процес, вештачката интелигенција произведува читање документи, проверка на конзистентноста, нацрт сметка и нацрт на оправдување; Но, тоа не го менува резултатот или одлуката за вас. Повторно пресметајте го секој број, припишете го секое оправдување на изворот и поминете го низ филтерот на дискриминација. Решението за распределба на кредитот го потпишува овластениот вештак, заедно со образложеното оправдување. Со една реченица: Вештачката интелигенција го подготвува досието; Одлуката за кредит ја донесува надлежно лице.
Задача за апликација
Дефинирајте примерок за кредитна датотека (анонимна: возраст, занимање, приход, тековен долг, побарување, рок на достасување). Со шаблоните 1 и 2 погоре, прво направете проверка на конзистентноста, а потоа пресметајте го односот долг/приход. Рачно пресметајте и споредете ја стапката дадена од вештачката интелигенција. Потоа генерирајте нацрт за оправдување со третиот шаблон и проверете дали во него има заштитено својство или сурогат променлива; Напишете го повторно со легитимни критериуми, доколку ги има.
листа за проверка
- [ ] Ја анонимизирав датотеката; Не споделив никакви информации за идентификација.
- [ ] На вештачката интелигенција и дадов нацрт/контролна задача, а не одлука.
- [ ] Рачно повторно го пресметав односот долг/приход и критичните бројки.
- [ ] Го припишав образложението на проверените наоди и го наведов изворот.
- [ ] Проверив дека нема заштитено својство/прокси променлива во аргументот.
- [ ] Ја запишав одлуката и нејзината оправданост; Ја презедов крајната одговорност.