AI를 사용하여 신용 점수를 높이는 방법은 무엇입니까?
출처 cointelegraph 저자 앨리스 아이비 소스:EK 이페어케이 플러스
AI는 정확한 위험 평가를 위해 데이터를 분석하고, 편향을 줄이고, 작업을 자동화하고, 신용 점수 향상을 위해 대출 경험을 개인화할 수 있습니다.
인공 지능(AI)은 여러 가지 방법으로 신용 점수를 향상시키는 데 사용할 수 있습니다. 신용 점수는 신용 기록, 재무 데이터 및 기타 관련 요소를 기반으로 차용인의 신용도를 평가하는 프로세스입니다. AI가 신용 점수를 향상시킬 수 있는 몇 가지 방법은 다음과 같습니다.
더 나은 데이터 분석
AI는 다양한 소스에서 대량의 데이터를 분석하여 인간 분석가에게는 분명하지 않을 수 있는 패턴과 추세를 식별할 수 있습니다. 이것은 대출 기관이 차용인의 신용도에 대해 보다 정확한 예측을 하는 데 도움이 될 수 있습니다. 아래 단계는 AI를 데이터 분석에 사용하는 방법을 보여줍니다.
소셜 미디어, 신용 조사 기관 및 재무 제표와 같은 다양한 소스에서 데이터를 수집합니다.
데이터를 사전 처리하고 정리하여 분석할 준비가 되었는지 확인합니다.
데이터에 기계 학습 알고리즘을 적용하여 패턴과 추세를 식별합니다.
분석에서 얻은 통찰력을 사용하여 대출 결정을 내릴 수 있습니다.
위험 평가 개선
AI는 차용인이 대출을 불이행할 가능성을 평가하는 예측 모델을 구축하는 데 사용할 수 있습니다. 이러한 모델은 소득, 소득 대비 부채 비율 및 지불 내역과 같은 광범위한 요소를 고려하여 특정 차용인에 대한 대출과 관련된 위험을 더 잘 예측할 수 있습니다.
대출 기관이 차용인의 신용 적합성을 평가하기 위해 따르는 일반적인 단계는 다음과 같습니다.
신용 기록, 소득, 고용 상태 및 기타 관련 요소와 같은 차용인에 대한 데이터를 수집합니다.
데이터를 사전 처리하고 정리하여 분석할 준비가 되었는지 확인합니다.
데이터에 대한 기계 학습 모델을 학습시켜 차용인이 대출을 불이행할 가능성을 예측합니다.
모델을 사용하여 특정 차용자에 대한 대출과 관련된 위험을 평가합니다.
편향 감소
AI는 객관적인 기준을 사용하여 신용도를 평가함으로써 신용 점수의 편향을 줄이는 데 도움이 될 수 있습니다. 이는 인종, 성별 및 민족과 같은 요인이 대출 결정에 미치는 영향을 줄이는 데 도움이 될 수 있습니다.
신용 점수의 과제 중 하나는 프로세스가 공정하고 편견이 없는지 확인하는 것입니다. 역사적으로 대출 결정은 인종, 성별 및 민족과 같은 요인의 영향을 받아 차별적 관행을 초래할 수 있습니다. 그러나 AI를 사용하면 이러한 요소가 대출 결정에 미치는 영향을 줄일 수 있습니다.
트윗
Marvin Peter Akankwasa
@Marvinpetersbk
I also mentioned the aspect of fairness under the ethical considerations of using AI, while we are looking at using AI for credit scoring
@SociaLendAfrica
, we will maintain the human review process. Even AI can be biased by the information we feed it #WLS
@katslaw1
이를 달성하기 위해 대출 기관은 인종, 성별 및 민족과 같은 신용 점수 프로세스에서 잠재적인 편견 원인을 식별해야 합니다. 그런 다음 기계 학습 모델을 훈련하여 대출 결정 프로세스에서 이러한 요소를 제외하거나 강조하지 않을 수 있습니다. 이를 통해 대출 기관은 개인적 특성보다는 차용인의 신용도를 기반으로 보다 객관적이고 공정한 대출 결정을 내릴 수 있습니다.
그러나 AI는 편향에 영향을 받지 않으며 모델에 편향의 징후가 있는지 모니터링하고 공정성과 투명성을 보장하기 위해 필요에 따라 조정하는 것이 중요합니다. 이를 위해서는 지속적인 모델 모니터링 및 평가뿐만 아니라 학습 데이터에 대한 일상적인 평가가 필요합니다. 그렇게 함으로써 대출 기관은 인종, 성별 또는 문화적 배경에 관계없이 모든 차용인에게 신용 점수 시스템이 공정하고 평등하다는 것을 보장할 수 있습니다.
더 빠른 처리
AI는 신용 점수 프로세스의 속도와 효율성을 크게 향상시킬 수 있습니다. 전통적으로 신용 점수는 많은 서류 작업과 사람의 개입을 포함하는 수동적이고 시간이 많이 소요되는 프로세스였습니다. 그러나 AI를 사용하여 대출 기관은 신용 점수와 관련된 많은 작업을 자동화하여 처리 시간을 줄이고 효율성을 높일 수 있습니다.
AI가 신용 점수 프로세스의 속도를 높일 수 있는 방법 중 하나는 데이터 입력 및 분석을 자동화하는 것입니다. 기계 학습 알고리즘을 사용하여 대량의 데이터를 처리하고 분석함으로써 대출 기관은 차용인의 신용도를 신속하게 평가하고 실시간으로 대출 결정을 내릴 수 있습니다. 이는 빠르고 정확한 신용 평가가 필요한 온라인 대출 플랫폼에 특히 유용할 수 있습니다.
AI가 신용 점수 속도를 향상시킬 수 있는 또 다른 방법은 대출 신청 프로세스를 자동화하는 것입니다. 대출 기관은 챗봇 및 기타 AI 기반 도구를 사용하여 대출자에게 대출 신청에 대한 즉각적인 피드백을 제공하여 대출 신청에 필요한 시간과 노력을 줄일 수 있습니다.
고객 경험 개선
AI 기반 신용 점수는 차용인에게 보다 개인화된 대출 경험을 제공할 수 있습니다. 예를 들어, 대출 기관은 AI를 사용하여 차용인에게 특정 요구 사항과 재정 상황에 맞는 대출 상품을 제공할 수 있습니다. 대출 기관은 일반적으로 차용인의 경험을 향상시키기 위해 아래 단계를 따릅니다.
재정 목표 및 위험 허용 범위와 같은 차용인에 대한 데이터를 수집합니다.
기계 학습 알고리즘을 사용하여 차용인의 요구와 선호도에 맞는 대출 상품을 식별합니다.
분석을 기반으로 차용인에게 개인화 된 대출 상품을 제공합니다.
저자
앨리스 아이비 Alice는 2021년에 암호화폐 업계에 합류한 블록체인 및 NFT 애호가이자 작가입니다.