機率推斷和可解釋機器學習用於風險分析和貸款決策

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我們開發了一個整合的可解釋機器學習(ML)模型和人工智能系統,支持高效、一致和具有信息量的貸款決策。貸款決策,也稱為核保,是商業銀行運營管理的關鍵過程。新技術和ML算法已經為貸款申請和批準流程開啟了比傳統手動流程更高效的大門。數字技術的進步允許使用大數據找到相關因素彼此影響的眾多方式。先進的ML模型可以找到許多因素之間的複雜關係,進而幫助更準確地分類貸款申請的風險狀態。

儘管人工智能系統在革命性地改變貸款決策方面有巨大潛力,但越來越多的人認識到,為了取得成功,必須解釋ML模型所做的決策及其內部運作。我們通過開發一個整合的可解釋ML模型和人工智能系統,支持高效、一致和具有信息量的貸款決策來解決這個問題。ML模型中的因素是根據核保指南和違約規則選擇、測量和結構化的,而因素之間的非線性關係則通過數據分析和機率推斷進行探索。這種建模策略的獨特特徵是,整合的ML模型充分利用數據分析來捕捉相關因素之間的非線性關係。該模型還可以進行最佳訓練,以實現正確貸款決策的高精度,同時貸款決策過程仍然高度符合嵌入模型中的指南和規則。

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