Επικοινωνήστε μαζί μας

Εξέλιξη Κομματιού

Τεχνητή Νοημοσύνη στον Πιστωτικό Κίνδυνο: Βασικές Αρχές και Ευκαιρίες

  • Παραδοσιακά έναντι μοντέλων πιστωτικού κινδύνου που βασίζονται στην τεχνητή νοημοσύνη
  • Προκλήσεις στην αξιολόγηση πιστώσεων: μεροληψία, εξηγησιμότητα και δικαιοσύνη
  • Πραγματικές μελέτες περιπτώσεων στη χρήση της τεχνητής νοημοσύνης για δανειοδότηση

Δεδομένα για Μοντέλα Πιστοληπτικής Βαθμολόγησης

  • Πηγές: συναλλακτικά, συμπεριφορικά και εναλλακτικά δεδομένα
  • Καθαρισμός δεδομένων και μηχανική χαρακτηριστικών για αποφάσεις δανειοδότησης
  • Αντιμετώπιση της ανισορροπίας κλάσεων και της έλλειψης δεδομένων στην πρόβλεψη κινδύνου

Μηχανική Μάθηση για Πιστοληπτική Βαθμολόγηση

  • Λογιστική παλινδρόμηση, δέντρα αποφάσεων και τυχαία δάση
  • Gradient boosting (LightGBM, XGBoost) για ακρίβεια βαθμολόγησης
  • Τεχνικές εκπαίδευσης, επικύρωσης και βελτιστοποίησης μοντέλων

Ροές Εργασίας Δανειοδότησης που Βασίζονται στην Τεχνητή Νοημοσύνη

  • Αυτοματοποίηση της τμηματοποίησης δανειοληπτών και της αξιολόγησης κινδύνου δανείων
  • Βελτιωμένες διαδικασίες ασφάλισης και έγκρισης με χρήση τεχνητής νοημοσύνης
  • Δυναμική τιμολόγηση και βελτιστοποίηση επιτοκίων με χρήση μηχανικής μάθησης

Εξηγησιμότητα Μοντέλων και Υπεύθυνη Τεχνητή Νοημοσύνη

  • Επεξήγηση προβλέψεων με χρήση SHAP και LIME
  • Δικαιοσύνη στα μοντέλα πιστώσεων: ανίχνευση και μετριασμός μεροληψίας
  • Συμμόρφωση με κανονιστικά πλαίσια (π.χ. ECOA, GDPR)

Παραγωγική Τεχνητή Νοημοσύνη σε Σενάρια Δανειοδότησης

  • Χρήση μεγάλων γλωσσικών μοντέλων (LLM) για την εξέταση αιτήσεων και ανάλυση εγγράφων
  • Μηχανική προτροπών (prompt engineering) για επικοινωνία με δανειολήπτες και εξαγωγή συμπερασμάτων
  • Παραγωγή συνθετικών δεδομένων για δοκιμές μοντέλων

Στρατηγική και Διακυβέρνηση της Τεχνητής Νοημοσύνης στον Τομέα των Πιστώσεων

  • Ανάπτυξη εσωτερικών δυνατοτήτων τεχνητής νοημοσύνης έναντι εξωτερικών λύσεων
  • Διαχείριση κύκλου ζωής μοντέλων και βέλτιστες πρακτικές διακυβέρνησης
  • Μελλοντικές τάσεις: βαθμολόγηση πιστοληπτικής ικανότητας σε πραγματικό χρόνο, ενσωμάτωση ανοιχτής τραπεζικής

Σύνοψη και Επόμενα Βήματα

Απαιτήσεις

  • Κατανόηση των βασικών αρχών του πιστωτικού κινδύνου
  • Εμπειρία με εργαλεία ανάλυσης δεδομένων ή επιχειρηματικής ευφυΐας
  • Εξοικείωση με την Python ή προθυμία εκμάθησης βασικής σύνταξης

Κοινό

  • Διαχειριστές δανείων
  • Αναλυτές πιστώσεων
  • Καινοτόμοι Fintech
 14 Ώρες

Αριθμός συμμετέχοντων


Τιμή ανά συμμετέχοντα

Σχόλια (1)

Εφεξής Μαθήματα

Σχετικές Κατηγορίες