Schița de curs
AI în Riscul de Credit: Fundamente și Oportunități
- Modele tradiționale vs. modele de risc de credit bazate pe AI
- Provocări în evaluarea creditului: părtinire, explicabilitate și echitate
- Studii de caz din lumea reală privind AI în împrumuturi
Date pentru Modelele de Scorificare a Creditelor
- Surse: date tranzacționale, comportamentale și alternative
- Curățarea datelor și inginerie de caracteristici pentru deciziile de împrumut
- Gestionarea dezechilibrelor de clasă și a lipsei de date în predicția riscului
Învățarea Automată pentru Scorificarea Creditelor
- Regresie logistică, arbori de decizie și păduri aleatoare
- Gradient boosting (LightGBM, XGBoost) pentru acuratețea scorificării
- Tehnici de antrenare, validare și ajustare a modelelor
Fluxuri de Lucru Bazate pe AI în Împrumuturi
- Automatizarea segmentării împrumutaților și evaluării riscului de împrumut
- Procese de analiză a riscului și aprobare a împrumuturilor îmbunătățite de AI
- Optimizarea dinamică a prețurilor și a ratelor dobânzilor folosind ML
Interpretabilitatea Modelelor și AI Responsabil
- Explicarea predicțiilor cu SHAP și LIME
- Echitatea în modelele de credit: detectarea și atenuarea părtinirii
- Conformitate cu cadrul reglementar (de ex. ECOA, GDPR)
AI Generativă în Scenarii de Împrumut
- Utilizarea LLM-urilor pentru revizuirea cererilor și analiza documentelor
- Ingineria prompturilor pentru comunicarea cu împrumutații și obținerea de insights
- Generarea de date sintetice pentru testarea modelelor
Strategie și Guvernanță pentru AI în Credit
- Dezvoltarea capacităților interne de AI vs. soluții externe
- Managementul ciclului de viață al modelelor și cele mai bune practici de guvernanță
- Tendințe viitoare: scorificare în timp real, integrarea open banking
Rezumat și Pași Următori
Cerințe
- Înțelegerea elementelor de bază ale riscului de credit
- Experiență cu instrumente de analiză a datelor sau de business intelligence
- Familiaritate cu Python sau disponibilitatea de a învăța sintaxa de bază
Public țintă
- Manageri de împrumuturi
- Analiști de credit
- Inovatori în fintech
Mărturii (4)
Trainerii pot răspunde la toate întrebările și pot accepta orice interogări
Dewi Anggryni - PT Dentsu International Indonesia
Curs - Copilot for Finance and Accounting Professionals
Tradus de catre o masina
Contextul / teoria LLM-urilor, exercițiul
Joanne Wong - IPG HK Limited
Curs - Applied AI for Financial Statement Analysis & Reporting
Tradus de catre o masina
mi-a deschis mintea către noi instrumente care îmi pot ajuta în crearea de automate
Alessandra Parpajola - Advanced Bionics AG
Curs - Machine Learning & AI for Finance Professionals
Tradus de catre o masina
Am apreciat foarte mult modul în care instrucționarul a prezentat totul. Am înțeles tot, chiar dacă Finanțele nu fac parte din domeniul meu, el a făcut ca fiecare participant să fie la fel de pregătit, ținând cont de timpul rămas. Exercițiile au fost plasate la intervale potrivite. Comunicarea cu participanții a fost mereu prezentă. Materialul a fost perfect, nici prea mult, nici prea puțin. El a explicat foarte bine subiectele mai complicate astfel încât toată lumea să le poată înțelege.
Diana
Curs - ChatGPT for Finance
Tradus de catre o masina