Благодарим ви, че изпратихте вашето запитване! Един от членовете на нашия екип ще се свърже с вас скоро.
Благодарим ви, че направихте своята резервация! Един от членовете на нашия екип ще се свърже с вас скоро.
План на курса
AI в кредитния риск: Основи и възможности
- Традиционни vs AI-базирани модели за кредитен риск
- Проблеми при оценка на кредит: предразсъдъци, обяснение и справедливост
- Реални примери за приложение на AI в кредитирането
Данни за модели за оценка на кредитна способност
- Източници: транзакционни, поведенчески и алтернативни данни
- Подготовка на данни и инженерия на характеристики за вземане на решения за кредитиране
- Управление на неравномерност на класове и липса на данни в прогнозиране на риск
Machine Learning за оценка на кредитна способност
- Логистична регресия, дървета за вземане на решения и случайни горици
- Градиентно усилване (LightGBM, XGBoost) за точност на оценките
- Техники за обучение, валидиране и настройка на модели
Работни процеси за кредитиране, управлявани от AI
- Автоматизация на сегментация на заемополучателите и оценка на риска при заемите
- Усилено с AI подбор и одобряване на кредити
- Динамично ценообразуване и оптимизация на лихвените проценти с помощта на машинно обучение
Интерпретираемост на модели и отговорна AI
- Обяснение на прогнозите с SHAP и LIME
- Справедливост в кредитни модели: откриване и намаляване на предразсъдъци
- Съответствие с регулаторни рамки (например ECOA, GDPR)
Generative AI в сценарии за кредитиране
- Използване на LLMs за преглед на заявки и анализ на документи
- Инженерство на уводни изявления за комуникация с заемополучателите и получаване на инсайти
- Генерация на синтетични данни за тестване на модели
Стратегия и Goвърност за AI в кредитирането
- Създаване на вътрешни AI възможности vs външни решения
- Най-добрите практики за управление на цикъла на живота на моделите и управление
- Будущи тенденции: реално време за оценка на кредитна способност, интеграция с отворени банкови услуги
Резюме и следващи стъпки
Изисквания
- Разбиране на основните принципи на кредитен риск
- Опит с инструменти за анализ на данни или бизнес интелиджънс
- За известност с Python или готовност да се научи основната синтаксис
Целева аудитория
- Менеджери по кредитиране
- Кредитни аналитици
- Fintech иноватори
14 Часове
Отзиви от потребители (2)
минах през езика, стигнах до автоматизацията и осъзнах какви възможности притежавам.
Declan Glennon - Teleflex Medical Europe Ltd
Курс - Copilot for Finance and Accounting Professionals
Машинен превод
Фонът и теорията на LLM-ите, упражнението
Joanne Wong - IPG HK Limited
Курс - Applied AI for Financial Statement Analysis & Reporting
Машинен превод