인공지능과 관계대출

[힘힘]

인공지능과 관계대출

BIS 작업 문서  |  No 1244  |  

2025년 2월 19일

레오나르도 감  바코르타 ,  파비아나 사바티니  ,  스테파노 스키아피

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요약집중하다

대공황과 기술의 발전은 은행 시스템을 크게 변화시켰습니다. 위기 이후 은행 부문은 압축된 이자율 마진에 직면하여 수익성에 부정적인 영향을 미쳤습니다. 이에 대응하여 많은 은행은 전통적인 오프라인 지점을 더욱 축소하고 데이터 수집 및 처리에 투자하여 인공 지능(AI) 기술을 활용했습니다. AI는 하드하고 검증 가능하며 코딩 가능한 데이터에 대한 향상된 분석을 통해 중개자와 고객 간의 긴밀한 관계를 통해 소프트 정보를 수집하는 것과 같이 은행과 기업 간의 비대칭 정보를 줄이는 보다 전통적인 방법과 공존할 수 있습니다.

기부금

우리는 신용 평가에서 은행의 AI 도입과 관계 대출 간의 상호 작용을 연구합니다. 이탈리아 은행의 신용 평가 기술을 통합하기 위한 AI 투자에 대한 고유한 데이터 세트를 사용하여 Covid-19 위기가 발생하기 1년 전과 1년 후의 신용 등록 데이터와 매칭하여 관계 기반 대출과 새로운 기술 중심 금융 중개가 평상시와 Covid 위기 동안 서로를 보완하거나 대체하는지 조사합니다.

결과

우리는 회사와의 대출 관계의 주어진 기간 동안 AI 기술을 사용하여 스크리닝 및 모니터링을 수행하면 평상시에 관계 대출의 임대료 추출이 완화된다는 것을 발견했습니다. 그러나 코로나 위기 동안 AI를 사용하여 추가 신용 또는 이자율 보호를 제공하지 못했습니다. 따라서 AI는 은행이 관계 대출의 전형적인 역주기적 효과를 회사의 신용 공급과 투자 및 고용 결정에 미치는 영향을 줄이는 데 도움이 됩니다.

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추상적인

우리는 신용 평가에서 은행의 인공지능(AI) 도입과 관계 대출 간의 상호작용을 연구합니다. 신용 평가 기술을 통합하기 위해 이탈리아 은행의 AI 투자에 대한 고유한 데이터 세트를 사용하여 Covid-19 위기가 발생하기 1년 전과 1년 후의 신용 등록 데이터와 매칭한 결과, AI 투자는 은행이 관계 대출의 전형적인 역주기적 효과를 완화하는 데 도움이 되며, 기업의 신용 공급과 투자 및 고용 결정에도 도움이 됩니다.

JEL 분류: G01, G21, E50

키워드: 인공지능, 머신러닝, 신용공급, 관계대출

저자에 대하여

레오나르도 감바코르타

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