گریزی بر اهمیت اعتبارسنجی هوشمند در صنعت مالی

اعتبارسنجی هوشمند، رویکرد مدرنی برای ارزیابی اعتبار افراد با بهره‌گیری از پتانسیل‌های هوش مصنوعی و یادگیری ماشین است. سیستم‌های اعتبارسنجی هوشمند به جای آنکه صرفا بر روش‌های سنتی اعتبارسنجی مانند سوابق فعالیت‌های اعتباری، درآمد و بدهی‌های موجود تکیه داشته باشند، تلاش می‌کنند تا به طیف گسترده‌تری از منابع داده‌ای (از جمله ردپای دیجیتال افراد) نگاه کنند.

اعتبارسنجی هوشمند، برای تحلیل چنین داده‌هایی که در نهایت به پیش‌بینی رفتار مالی آتی افراد منجر می‌شود، از الگوریتم‌های پیچیده استفاده می‌کند. این فرم پیشرفته اعتبارسنجی پتانسیل آن را دارد که بینش‌های ظریفی خلق کرده و کمک کند تا رهبران سازمانها، آگاهانه‌تر تصمیم بگیرند.

به‌کارگیری هوش مصنوعی در اعتبارسنجی، حتی ارزیابی اعتبار افرادی که طبق معیارهای سنتی، سابقه مالی چندانی از آنها در دست نیست را نیز میسر کرده و کار ارزیابی اعتباری این افراد را با تحلیل انواع دیگری از داده‌ها که در قالب رد پای دیجیتال در فضای مجازی از آنها به جا مانده است (مانند تراکنش‌های آنلاین، تعاملاتی که در شبکه‌های اجتماعی دارند و یا بکارگیری اپلیکیشن‌های مختلف) به انجام می‌رساند.

سیستم‌های اعتبارسنجی هوشمند چگونه کار می‌کنند؟

اساس عملکرد سیستم‌های اعتبارسنجی هوشمند، بر الگوریتم‌های یادگیری ماشین استوار است. این الگوریتم‌ها از طریق مجموعه‌‌های عظیمی از داده‌های تاریخی آموزش داده می‌شوند و قادر می‌شوند که الگوها و همبستگی‌های مرتبط با توانایی و یا احتمال بازپرداخت مبالغ توسط وام‌گیرنده را شناسایی کنند.

چنین الگوهایی از طریق داده‌های تاریخی آموزش می‌بینند و سپس بر مجموعه‌های جدیدی از داده‌ها اعمال می‌شوند تا رفتارهای آتی افراد را پیش‌بینی کنند. این فرآیند یادگیری از داده‌های گذشته برای پیش‌بینی رفتار آینده، مشخصه کلیدی یادگیری ماشین است و همین توانایی، اجرای یک سیستم اعتبارسنجی مبتنی بر هوش مصنوعی را ممکن می‌کند.

داده‌ای که در سیستم‌های اعتبارسنجی هوشمند به کار گرفته می‌شود، می‌تواند از منابع متعددی تامین شود. اطلاعات اعتباری سنتی، شامل سوابق تراکنش‌ها، بدهی‌های موجود و مدت سابقه اعتباری، از جمله منابع داده‌ای متداول به حساب می‌آیند. با این وجود، اعتبارسنجی هوشمند، می‌تواند منابع داده‌ای متفاوت و جایگزینی را نیز شامل شود که این امکان را فراهم می‌آورند تا سیستم‌ها پتانسیلی برای اعمال نظر فرای روش‌های سنتی را نیز داشته باشند. این منابع داده‌‌ای جایگزین، می‌توانند شامل داده‌‌های تراکنش‌ها، رفتار وب‌گردی کاربر، فعالیت‌هایش در شبکه‌های اجتماعی و انواع دیگری از ردپای دیجیتال باشند.

مدل‌های اعتبارسنجی هوشمند با تحلیل طیف وسیعی از داده‌ها، می‌توانند ارزیابی دقیق‌تر و جامع‌تری از ریسک اعتباری موجود ارائه دهند. این مدل‌ها، چشم‌انداز کل‌نگری از رفتار مالی هر فرد ترسیم می‌کنند که می‌تواند شامل جنبه‌هایی باشد که از نگاه روش‌های سنتی اعتبارسنجی مغفول می‌مانند.

انواع مدلهای اعتبارسنجی هوشمند

مدلهای اعتبارسنجی هوشمند، بسته به تکنیک یادگیری ماشین مشخصی که به کار برده شده و منابع داده‌ای که مورد استفاده قرار گرفته، می‌توانند انواع مختلفی داشته باشند. این مدلها عبارتند از: مدلهای یادگیری تحت نظارت‌، مدلهای یادگیری بدون نظارت و مدلهای هیبرید.

مدلهای یادگیری تحت نظارت

مدلهای یادگیری تحت نظارت‌ یکی از انواع بسیار رایج اعتبارسجی هوشمند هستند. این مدلها بر اساس مجموعه‌ای از داده‌های برچسب‌گذاری شده با خروجی‌های مشخص، مانند سوابق اعتباری و رفتار بازپرداخت وام، آموزش داده شده‌اند. مدل می‌آموزد که داده‌های ورودی را با داده‌های خروجی تلفیق کند و میزان اعتبار افراد جدید را بر اساس سوابق اعتباری آنها برآورد و پیش‌بینی کند.

مدلهای یادگیری بدون نظارت‌

مدلهای یادگیری بدون نظارت زمانی به کار می‌روند که خروجی‌ها ناشناخته باشند. این مدلها بر اساس مجموعه‌ای از داده‌های برچسب‌گذاری نشده آموزش داده می‌شوند و به کشف الگوهای درون داده‌ها می‌پردازند. در اعتبارسنجی، یک مدل بدون نظارت می‌تواند افراد را بر اساس داده‌های تراکنش‌ها و یا رفتار وب‌گردی آنها دسته‌بندی (خوشه‌بندی) کند و این خوشه‌ها مبنای ارزیابی اعتبار آنها قرار بگیرند.

مدلهای یادگیری هیبرید

مدلهای هیبرید را باید ترکیبی از تکنیک‌های یادگیری تحت نظارت و بدون نظارت دانست. این مدلها از یادگیری بدون نظارت برای کشف ویژگی‌های جدید داده‌ای و روابط آنها استفاده می‌کنند و برای پیش‌بینی‌ها نیز از مدلهای یادگیری تحت نظارت استفاده می‌کنند. مدلهای هیبرید، به‌دلیل انعطاف‌پذیری و سازگاری بالایی که دارند، به گزینه بسیار مناسبی برای اعتبارسنجی و بهره‌گیری همزمان از مزایای هر دو مدل قبلی  برای ارزیابی جامه و دقیق ریسک تبدیل شده‌اند.

مقایسه اعتبارسنجی سنتی و هوشمند

اعتبارسنجی سنتی و هوشمند، نمایانگر دو رویکرد کاملا متمایز برای ارزیابی اعتبار افراد هستند. به‌طورکلی سیستم‌های اعتبارسنجی سنتی، مجموعه نسبتا کوچکی از متغیرها، مانند سوابق پرداخت، مدت سابقه اعتباری، میزان بدهی تسویه نشده و اعتبارات فعال افراد را مورد ارزیابی قرار می‌دهند. به‌هرحال چنین سیستم‌‌هایی ممکن است باعث شوند که اعتبارسنجی افرادی که اطلاعات زیادی از شاخص‌های اعتباری سنتی برای آنها در دست نیست، مانند جوانان و یا افراد حاضر در کشورهای در حال توسعه، با مشکل مواجه شود.

از سوی دیگر، اعتبارسنجی هوشمند از الگوریتم‌های یادگیری ماشین و تحلیل طیف وسیعی از ارایه‌های داده‌ای استفاده ی‌کند و به یافته‌هایی فرای اطلاعات اعتباری سنتی دست پیدا می‌کند.

	اعتبارسنجی سنتی	اعتبارسنجی هوشمند
روش تحلیل داده	متکی بر داده‌های اعتباری تاریخی و نقش‌های از پیش‌تعیین‌شده	استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشین
داده درنظر گرفته شده	نواحی محدود و ممکن است از برخی فاکتورهای مرتبط غفلت شود	برای انجام ارزیابی جامع و دقیق، از منابع داده‌ای جاگزین استفاده می‌کند
فرآیند تصمیم‌گیری	فرآیند تصمیم‌گیری مبتنی بر نقش‌ها و فاقد انعطاف‌پذیری	از الگوریتم‌های پیشرفته‌ای استفاده می‌کند که مدام در حال یادگیری، توسعه و سازگاری با شرایط جدید هستند
سرعت پردازش	ممکن است زمان پردازش بیشتری نیاز باشد و فرآیند با تاخیرهایی همراه شود	ارزیابی‌های اعتباری سریع‌تر و کارآمدتری انجام می‌دهد
موضوعیت و کاهش سوگیری	وابسته به قضاوت‌های انسانی و سوگیری‌ها	سوگیری‌های انسانی را به حداقل می‌رساند و امکان تشخیص افتراقی را فراهم می‌کند

مزایای اعتبارسنجی هوشمند

در تشریح مزایای اعتبارسنجی هوشمند می‌توان به موارد زیر اشاره کرد:

بهبود دقت: دقت سیستم‌های اعتبارسنجی هوشمند نسبت به سیستم‌های سنتی بالاتر است. زیرا فناوریهای به‌کار رفته در این سیستم‌ها، در تشخیص الگوهای پیچیده و درک همبستگی‌ داده‌هایی که ممکن است در تحلیل از سوی عوامل انسانی مورد غفلت قرار بگیرند، بهتر عمل می‌کند.

تصمیم‌گیری سریع: راهکارهای مالی مبتنی بر هوش مصنوعی می‌توانند حجم عظیمی از داده را در کسری از ثانیه پردازش کنند. چنین سیستمی این امکان را برای وام‌دهندگان فراهم می‌کند که سریع‌تر تصمیم بگیرند و با کاهش زمان انتظار برای دریافت وام، تجربه مشتریان در تعامل با مجموعه را بهبود بدهند.

سرویس‌دهی به افراد فاقد سابقه بانکی: فراهم شدن امکان فرصتی برای اعطای وام به افرادی که پیش از این سابقه بانکی خاصی نداشته‌اند، از دیگر مزیت‌های شاخص اعتبارسنجی هوشمند است. این راهکار جایگزین که تحلیل داده‌ها را در یک سیستم مبتنی بر هوش مصنوعی برای سنجش اعتبار افراد به انجام می‌رساند، فرصتی فراهم می‌کند تا افرادی که پیشتر در جریان ارائه و دریافت خدمات مالی حضور فعالی نداشته‌اند و سابقه قابل استنادی برای بررسی آنها وجود ندارد، بتوانند اعتبارسنجی شوند.

بهبود مدیریت ریسک: ابزارهای هوشمند مدیریت ریسک اعتباری به وام‌دهندگان در پیش‌بینی بهتر احتمال بازپرداخت نشدن وام‌ها کمک می‌کنند و همین مساله باعث می‌شود ریسک کمتری متوجه کسب‌وکار شود.

ریسک‌های اعتبارسنجی هوشمند

درحالی که اعتبارسنجی هوشمند باعث نوآوری شده و پتانسیل‌های موجود برای بهبود دقت ارزیابی اعتباری را تقویت می‌کند، با ریسک‌هایی نیز همراه است که لازم است مدیریت شود.

یکی از اصلی‌ترین دغدغه‌هایی که در به‌کارگیری سیستم‌های هوشمند اعتبارسنجی مطرح می‌شود، بحث حفاطت از اطلاعات و حریم خصوصی است. گردهم‌آوردن مجموعه‌های عظیمی از داده‌های کاربران برای تحلیل میزان اعتبار آنها، باعث افزایش احتمال بروز مسائل جدی در رابطه با امنیت اطلاعاتی و حفظ حریم خصوصی آنها می‌شود. این مساله می‌تواند زمینه‌ساز دسترسی‌های غیرمجاز و سواستفاده از اطلاعات حساس و هویت افراد برای انجام اعمال مجرمانه شود.

در کنار این مورد، نگرانی‌هایی نیز پیرامون سوگیری‌های الگوریتمی در اعتبارسنجی‌های انجام‌شده وجود خواهد داشت. کیفیت عملکردی سیستم‌های مبتنی بر هوش مصنوعی، رابطه مستقیمی با داده‌هایی دارد که برای آموزش آن سیستم به کار برده شده‌اند. در نتیجه هرگونه کژتابی و سوگیری در داده‌های به کار رفته، می‌تواند باعث تصمیم‌گیری‌های تبعیض‌آمیز توسط این سیستم‌های هوشمند شود.

آیا می‌دانستید؟؟؟؟ در سال 2019، سیستم اعتبارسنجی هوشمند یکی از شرکتهای شاخص، با چنین مشکلی مواجه شد و در ارزیابی‌های خود، اعتبار زنان را کمتر از آنچه که باید برآورد کرد. چنین موردی به‌خوبی گویای وجود ریسکی است که در زمینه قضاوت‌های غیرمنصفانه و دارای سوگیری توسط سیستم‌های اعتبارسنجی مبتنی بر هوش منصوعی وجود دارد.

شفافیت و توضیح‌پذیری یکی دیگر از چالش‌های به‌کارگیری سیستم‌های اعتبارسنجی هوشمند است. پیچیدگی‌ مدلهای هوش مصنوعی باعث می‌شود که درک منطقی ماجراهای پشت‌پرده یک امتیاز اعتباری مشخص، دشوار و چالش‌برانگیز باشد. این مساله جعبه سیاه (Black Box) می‌تواند انطباق با الزامات رگولاتوری را پیچیده کند.

چگونه هوش مصنوعی مدیریت ریسک اعتباری را بهبود می‌بخشد؟

فارغ از چالش‌های مطرح‌شده، هوش مصنوعی همچنان در بحث تحلیل ریسک‌های مالی، مزایای قابل‌توجهی ارائه می‌دهد.

به لطف مدلهای اعتبارسنجی یادگیری ماشین و با در نظر گرفتن هر دو دسته داده‌های تاریخی و آنی، می‌توان رفتار وام‌گیرندگان را با تقریب خوبی پیش‌بینی کرد. این امکان باعث می‌شود وام‌دهندگان همواره یک گام جلوتر از ریسک‌های احتمالی باشند و بتوانند تصمیمات درست و مناسبی اتخاذ کنند.

یکی دیگر از مزیت‌های مهم سیستم‌های اعتبارسنجی هوشمند، کشف ناهنجاری‌ها است. ابزارهای ارزیابی هوشمند ریسک، الگوهای غیرمعمولی که می‌توانند از وجود متقاضیان پرریسک حکایت داشته باشند را شناسایی می‌کنند. کشف زودهنگام این الگوها به معنای آن است که وام‌دهنده این امکان را خواهد داشت تا پیش از بروز هرگونه مشکلی، اقدامات درمانی و پیشگیرانه لازم را انجام دهد و ریسکی که متوجه کسب‌وکار است را به حداقل برساند.

ملاحظات اخلاقی سیستم‌های اعتبارسنجی هوشمند

ملاحظات اخلاقی از جمله موضوعاتی هستند که نمی‌توان آنها را نادیده گرفت و معرفی سیستم‌های اعتبارسنجی هوشمند، ناگزیر با چالش‌های اخلاقی مشخصی نیز همراه بوده است.

اولین و مهم‌ترین مورد را باید معطوف به مساله تبعیض و عدالت دانست. در کار با سیستم‌های اعتبارسنجی هوشمند، دریافت خروجی‌های تبعیض‌آمیز به هیچ عنوان محال نیست. در نتیجه ضروری است این اطمینان حاصل شود که سیستم‌های هوشمند طراحی شده، بدون داشتن موضع‌گیری‌های نژادی، جنسیتی و اجتماعی-اقتصادی و به دور از  تبعیض با افراد برخورد کنند.

مورد بعدی که باید مورد توجه قرار بگیرد، پاسخگویی و مسئولیت‌پذیری است. چنانچه یک سیستم هوشمند، تصمیم اشتباهی بگیرد، پاسخگو دانستن افراد مختلف (توسعه‌دهندگان، جمع‌آوری‌کنندگان  داده و یا نهاد مالی) در قبال تصمیمات اشتباهی که ممکن است یک سیستم هوشمند بگیرد، کار بسیار دشواری است. در نتیجه باید راهنمای جامعی از حدود مسئولیت‌های افراد در قبال تصمیمات سیستم‌ها تهیه شود. رعایت ملاحظات اخلاقی یکی از اصول بسیار ضروری به‌کارگیری سیستم‌های اعتبارسنجی هوشمند است و برای این‌کار باید حتما از رعایت انصاف و شفافیت در سیستم اطمینان حاصل شود.

آیا می‌دانستید؟؟؟؟ مقررات GDPR اتحادیه اروپا حقی با عنوان «حق توضیح‌خواهی» را برای افراد به رسمی شناخته است که به موجب آن افراد می‌توانند در قبال تصمیماتی که از سوی الگوریتم‌ها گرفته شده و زندگی آنها را تحت تاثیر قرار می‌دهد، توضیح شفاف بخواهند.

حذف ریسک‌های اعتبارسنجی هوشمند

با اتخاذ راهکارهای مناسب و ایجاد سازگاری اخلاقی، می‌توان بستری فراهم کرد که از بروز ریسک‌های مختلف در بکارگیری سیستم‌های اعتبارسنجی هوشمند جلوگیری شود. در ادامه شماری از مهم‌ترین اقداماتی که می‌توانند انجام شوند را می‌آوریم.

اجرای اقدامات کنترلی برای بررسی مداوم منصفانگی سیستم: در مدیریت سیستم‌های اعتبارسجی هوشمند، ضرورت اجرای اقدامات کنترل منصفانگی به شدت حس می‌شود. توسعه‌دهندگان می‌توانند با اجرای الگوریتم‌های منصفانگی، میزان سوگیری سیستم‌های مبتنی بر هوش مصنوعی را کاهش دهند. مدلها می‌توانند به طور مداوم مورد بازبینی قرار بگیرند و با به‌روزرسانی درست و در گذر زمان از رعایت انصاف در خروجی‌های ایجاد شده اطمینان حاصل کنند.

افزایش شفافیت: خلق مدلهای توضیح‌پذیر هوش مصنوعی، این امکان را برای سهامداران فراهم می‌کند که بدانند هر کدام از تصمیمات مشخص چگونه اتخاذ شده‌اند. این شفافیت باعث ایجاد اعتماد شده و به تطابق با الزامات رگولاتوری کمک می‌کند.

تطابق با الزامات رگولاتوری: نهادها باید همگام با تغییر مداوم درخواست‌های قانونی به‌روز بمانند و با رعایت استانداردهای صنعت، از جریمه و آسیب به شهرت و اعتبار به دور بمانند.

آینده هوش مصنوعی در سیستم‌های اعتبارسنجی مالی

با نگاهی به آینده، به نظر می‌رسد که هوش مصنوعی در سیستم‌های اعتبارسنجی، آماده رشد و تحولی چشمگیر است. همچنین می‌توان انتظار داشت که سیاست‌های رگولاتوری تکامل پیدا کنند. البته همزمان با آنکه حکومتها در صدد به‌کارگیری هوش مصنوعی هستند، توسعه الزامات قانونی برای اطمینان از رعایت ملاحظات اخلاقی نیز ادامه خواهد یافت و همین امر به شکل‌گیری این مساله می‌انجامد که مدلهای اعتبارسنجی هوشمند چگونه توسعه یافته و اجرایی شوند.

در ادامه پیشرفتهای فناورانه، شاهد خودکارسازی بیشتر سیستم‌های اعتبارسنجی خواهیم بود. انتظار می‌رود با پیشرفتهای آتی هوش مصنوعی و یادگیری ماشین، الگوریتم‌ها بهبود بیشتری پیدا کنند و از این طریق کارایی و دقت آنها افزایش یابد.

همچنین احتمال آن وجود دارد که به‌زودی شاهد سازگاری با این سیستم‌ها در اشل جهانی باشیم. سازگاری سریع‌تر کشورهای در حال توسعه با فناوری مالی مبتنی بر هوش مصنوعی به عنوان ابزاری برای جهش سیستم‌های بانکداری سنتی، افزایش شمول مالی در مقیاس بین‌المللی را به همراه داشت.

منبع