Jak sztuczna inteligencja pomaga bankom w ocenie ryzyka kredytowego?

Mieszkamy w dynamicznie zmieniającym się społeczeństwie, gdzie technologie informacyjne kontynuują niestrudzoną ewolucję, generując istotne przemiany w niemal wszystkich sektorach działalności gospodarczej. Jednym z głównych obszarów, na których postęp technologiczny wywiera bezpośredni wpływ, jest sektor bankowości. To właśnie tutaj konwencjonalne metody oceny ryzyka kredytowego, które były stosowane i sprawdzone przez lata, są coraz częściej zastępowane przez nowoczesne podejścia przy wykorzystaniu technologii opartych na sztucznej inteligencji (AI).

Od procesu oceny kredytowej przez scoring do wykorzystania AI – ewolucja metod oceny zdolności kredytowej

Scoring kredytowy to specyficzny rodzaj systemu punktowego, którego celem jest ocena wiarygodności kredytowej klienta. Opiera się on na historii kredytowej klienta, ale także na innych dostępnych informacjach, takich jak profile społecznościowe czy dane demograficzne. W ostatnich czasach sztuczna inteligencja staje się kluczowym elementem w tym procesie oceny, umożliwiając dokładniejszą analizę, a co za tym idzie, lepsze prognozowanie ryzyka. Najważniejszą i przełomową zaletą jest tu możliwość wykorzystania znacznie większej ilości danych niż kiedykolwiek wcześniej.

Uczenie maszynowe jako fundament nowoczesnej analizy. Maszyny uczyły się od nas, teraz my uczymy się od nich

Crucialnym elementem wprowadzenia sztucznej inteligencji do bankowości jest wykorzystanie zasady uczenia maszynowego. Z najnowszego raportu PKO Banku Polskiego wynika, że technologie bazujące na uczeniu maszynowym umożliwiają znacznie precyzyjniejsze i bardziej efektywne prognozowanie zachowań klientów oraz ocenę ryzyka kredytowego. Algorytmy stosowane w procesach uczenia są zdolne do analizowania ogromnych ilości danych w ekspresowo szybkim tempie, identyfikując wzorce i zależności, które są niewidoczne lub niezauważalne dla ludzkiego analityka.

Psychografia – nowe spojrzenie na ocenę ryzyka. Poznajmy naszych klientów lepiej

Nowoczesne podejście do oceny ryzyka kredytowego wychodzi poza granice surowej, bezosobowej analizy finansowej. Microsoft, światowy lider na rynku technologicznym, podkreśla, że ewoluujący model oceny ryzyka coraz częściej zawiera w sobie psychografię – analizę psychologicznych cech klienta. Dzięki takiej perspektywie banki mają możliwość głębszego zrozumienia motywacji, potrzeb i zachowań swoich klientów, co bezpośrednio wpływa na dokładniejszą i bardziej przemyślaną ocenę ryzyka.

Sztuczna inteligencja w praktyce – nie tylko do oceny ryzyka, ale także do prognoz i analiz

Sztuczna inteligencja w sektorze bankowym nie jest wykorzystywana tylko w procesie oceny ryzyka kredytowego. Znajduje ona też zastosowanie przy przygotowywaniu prognoz giełdowych, procesie wyceny aktywów czy w zarządzaniu ryzykiem nadużyć finansowych. W praktyce, jest wszechstronnym narzędziem, które, jeżeli zostanie stosowane w odpowiedni sposób, może znacząco zwiększyć efektywność działania banków.

Podsumowanie

Sztuczna inteligencja niewątpliwie stanowi przyszłość oceny ryzyka kredytowego. Nowatorskie technologie, takie jak uczenie maszynowe czy psychograficzna analiza klientów, umożliwiają bankom na jeszcze dokładniejsze prognozowanie ryzyka i personalizowanie ofert do indywidualnych potrzeb klientów. W erze głębokiej cyfrowej transformacji, te banki, które najszybciej i najefektywniej zastosują te rozwiązania, zyskają przewagę konkurencyjną na rynku.