机器学习模型可能标志着信用评分的新复兴
作者：Lauren Hinton
自从第一张信用卡发行以来，信用评分经历了各种变化和演变。人工智能 (AI) 和机器学习的引入创造了一种新的信用评分方法，正在改变银行业。 一个
使用机器学习的信用风险模型有潜力帮助银行以更快的速度、准确性和效率分析大量数据。由于人工智能驱动的信用评分具有改善信用风险评估流程和最大程度降低风险的潜力，因此其需求正在不断上升。
人工智能驱动的信用评分的能力
机器学习模型处理大型数据集以评估借款人的信用风险。基于人工智能的信用评分所使用的数据来自众多来源，包括付款历史和持有债务等传统信用信息。然而，人工智能还为潜在借款人纳入了非传统研究领域，例如浏览历史记录。
随着人工智能驱动的信用评分变得更加复杂，它有潜力转变金融科技行业。在其前景广阔的应用中，它可以在国家之间创建更多可互操作的信用评分系统。其处理能力和庞大的数据集可以将更广泛的因素整合到信用评分中。
此外，人工智能承保代理的自动化流程可以通过依靠更多数据驱动的方法来支持更公平的评分系统，从而防止人为偏见。
提高效率和准确性的承诺
将人工智能应用于信用评分可能会使贷方和借款人受益，包括提高效率和准确性。通过集成多个数据集，机器学习算法可以帮助更准确地了解借款人的潜在风险。这使得信用评分模型更加灵活，能够适应不断变化的经济。
例如，在英国，尽管信用评分良好，但十分之七的零工工人仍被拒绝贷款。机器学习模型可以使用多个收入流进行评分，从而比传统模型进行更准确的评估。
人工智能的数据分析能力还可以增强承保团队的实力，帮助他们提供更快、更精确的结果和更高的运营回报。
金融科技领域对人工智能驱动的信用评分的需求不断增长
当 COVID-19 大流行引发全球市场动荡时，信贷行业经历了信贷模型准确性危机。为了应对这些困难，金融科技行业投资了一种以数据为主导的自动化方法，该方法在信用评分过程中利用了正在发展的机器学习技术。
自从引入人工智能驱动的信用评分以来，市场已经产生了令人印象深刻的收入增长，预计到 2028 年将增长 67%，达到 440 亿美元。随着技术推动全球市场变化，人工智能可以促进信用评分服务的新复兴。
Svitla 对 ML 信用风险模型的全面见解
机器学习模型的兴起正在改变信用评分过程。作为一家拥有20多年行业专业知识的全球数字解决方案公司，斯维特拉可以提供有关这些新信用风险模型如何运作的见解。Svitla 发表了一篇综合文章，详细介绍了人工智能驱动的信用评分的应用、优点和可能的缺点。
此外，Svitla 的人工智能和机器学习团队可以帮助企业探索机器学习在金融领域的可能性，并开发旨在满足其需求的软件。
通过人工智能进行信用评分的未来
由于旧的信用风险评估模型无法适应不断变化的全球市场，金融机构正在转向机器学习来改进信用评估。人工智能驱动的信用评分的兴起有可能提高评分过程的准确性和效率，同时使信用服务更加公平和更容易获得。通过利用人工智能，银行可以实现信用评分流程现代化，并在竞争日益激烈的市场中保持领先地位。
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