AI-ya 'Sade' Dikare Biryarên Krediyê yên Rêvebirên Bankê ji% 95-ê Rastbûnê Pêşbîn bike

Projeyek lêkolînê ya nû dît ku biryarên berbiçav ên ku ji hêla rêveberên banka mirovî ve têne girtin dikarin ji hêla pergalên fêrbûna makîneyê ve bi rastbûna ji% 95-an ve bêne dubare kirin.

Bi karanîna heman daneyên ku ji rêvebirên bankê re di danehevek îmtiyaz de peyda dibin, di ceribandinê de algorîtmaya çêtirîn performans a Random Forest pêkanîn - nêzîkbûnek pir hêsan ew e bîst salî, lê ya ku hîna jî ji tora neuralî derbas bû dema ku hewl dida reftarên rêvebirên bankayên mirovî yên ku biryarên paşîn ên di derbarê deynan de formule dikin teqlîd bike.

Algorîtmaya Daristana Random, yek ji çaran ku ji bo projeyê bi lez û bez hatine bicîh kirin, digel performansa rêveberên bankê, tevî sadebûna têkildar a algorîtmayê, pîvanên wekhev ên mirovî yên bilind digihîje. Kanî: Rêvebir li hember Makîneyan: Ma Algorîtmayan Di Nirxên Krediyê de Hişmendiya Mirovî dubare dikin?, https://arxiv.org/pdf/2202.04218.pdf

Lekolînwanên ku xwedan danehevek xwedan 37,449 nirxandinên krediyê di nav 4,414 xerîdarên bêhempa yên li 'banqeyek bazirganî ya mezin' de, di xalên cihêreng ên kaxeza pêşdîtinê de pêşniyar dikin ku analîza daneya otomatîk a ku ji rêvebiran re tê dayîn da ku biryara xwe bidin, êdî bûye. ew qas rast e ku rêveberên bankê kêm kêm jê dûr dikevin, bi potansiyel tê vê wateyê ku beşa rêveberên bankê di pêvajoya pejirandina krediyê de bi giranî ji girtina kesek e ku di bûyera neserkeftina krediyê de ji kar dûr bixe.

Di rojnameyê de wiha tê gotin:

'Ji perspektîfek pratîkî ve hêjayî gotinê ye ku encamên me dikarin destnîşan bikin ku bank di nebûna rêveberên krediya mirovî de bi encamên pir berawirdî dikare deynan zûtir û erzantir bike. Dema ku rêveber bi xwezayî cûrbecûr peywiran pêk tînin, dijwar e ku meriv nîqaş bike ku ew ji bo vê peywira taybetî bingehîn in û algorîtmayek nisbeten hêsan dikare bi heman rengî pêk bîne.

"Di heman demê de girîng e ku were zanîn ku bi daneya zêde û hêza hesabkerî re ev algorîtma jî dikarin hîn bêtir werin pêşve xistin."

Ew kaxez sernavkirî ye Rêvebir li hember Makîneyan: Ma Algorîtmayan Di Nirxên Krediyê de Hişmendiya Mirovî dubare dikin?, û ji Wezareta Aborî û Daîreya Statîstîkê li UoC Irvine û Banka Ragihandinê BBM li Brezîlyayê tê.

Di Nirxandinên Rêjeya Krediyê de Tevgera Mirovan a Robotîk

Encam nayê wê wateyê ku pergalên fêrbûna makîneyê di girtina biryarên di derbarê deyn û rêjeyên krediyê de neçar in çêtir in, lê berevajî ku tewra algorîtmayên ku naha pir "asta nizm" têne hesibandin jî dikarin heman encamên mirovan ji heman daneyan derxînin.

Rapor bi awayekî nepenî rêvebirên bankê wekî celebek 'agirê goştê' binav dike ku fonksiyona mayî ya bingehîn ew e ku pîvanên xetereyê yên ku pergala statîstîkî û analîtîk nîşanî wan dide bilind bike (pratîkek ku di bankingê de wekî 'notching' tê zanîn).

"Bi demê re xuya dibe ku rêveber kêm nerazî bi kar tînin ku dibe ku performansa çêtir an pêbaweriya li ser rêgezên algorîtmîkî yên wekî qertê nîşan bide."

Lêkolîneran jî destnîşan kirin:

"Encamên di vê kaxezê de destnîşan dikin ku ev peywira taybetî ya ku ji hêla rêveberên bankê yên pir jêhatî ve hatî darve kirin dibe ku di rastiyê de bi algorîtmayên nisbeten hêsan ve were dubare kirin. Performansa van algorîtmayan dikare bi rêkûpêkkirina baş were baştir kirin da ku cûdahiyên di navbera pîşesaziyan de were hesibandin û helbet dikare bi hêsanî were dirêj kirin da ku armancên din ên wekî tevlêkirina ramanên dadperweriyê di pratîkên deynkirinê de an jî pêşvebirina armancên civakî yên din bigire.'

Cûdahiyê diyar bikin: nirxandina xetereyê ya rêjeyên qertê (otomatîk) ji hêla gerînendeyên bankê yên ku biryarên wan di xebatê de hatine lêkolîn kirin bi îstatîstîkî ('binavkirî') têne hilanîn - prosedurek ku dikare dubare bibe.

Ji ber ku dane pêşniyar dikin ku rêvebirên bankê vê yekê hema hema bi şêwazek algorîtmîkî û pêşbînîkirî dikin, verastkirina wan ne ew qas dijwar e ku were dubare kirin. Pêvajo bi tenê "texmîna duyemîn" daneyên qerta orîjînal a orîjînal "texmîn dike" û di nav marjînalên pêşbînîkirî de nirxa xetereyê ber bi jor ve sererast dike.

Rêbaz û Daneyên

Mebesta diyarkirî ya projeyê ew bû ku pêşbînî bike ka dê rêveberên bankê çi biryaran bidin, li ser bingeha pergala pîvandinê û guhêrbarên din ên ku ji wan re peyda dibin, li şûna pêşvebirina pergalên alternatîf ên nûjen ên ku ji bo şûna çarçoweya prosedûra serlêdana krediya heyî hatine çêkirin.

Rêbazên fêrbûna makîneyê yên ku ji bo projeyê hatine ceribandin LASSO Logistic Multinomial bûn (MNL-LASSO), torên neural, û du pêkanînên Darên Tesnîfkirin û Regression (CART): Random Forest û Zêdekirina Gradient.

Proje hem daneya qertê ji bo peywirek nirxa krediyê ya cîhana rastîn, hem jî encama wê, wekî ku di daneyan de tê zanîn, nirxand. Rêjeya qertê yek ji kevintirîn pratîkên algorîtmîkî ye, ku guhêrbarên sereke yên ji bo deynê pêşniyarkirî di matrixek xetereyê de têne hesibandin, bi gelemperî bi rêgezên wekî hêsan regresiyonê lojîstîk.

results

MNL-LASSO di nav algorîtmayên ceribandî de ya herî xirab pêk anî, bi serfirazî tenê 53% ji deynan dabeş kir, li gorî rêveberê jiyana rast di dozên hatine nirxandin de.

Sê rêbazên din (bi CART-ê ku Daristana Rasthatî û Zêdekirina Gradientê dihewîne) hemî di warê rastbûn û Çewtiya Mean Çargoşe ya Root de bi kêmî ve %90 bi dest xistin.RMSE).

Lêbelê, bicîhkirina Random Forest-ê ya CART-ê nêzîkê-96% bi heybet bi dest xist, li dûv wê jî Gradient Boosting.

Tewra digel ku di dema lêkolînên ablation de (beşa tabloya jêrîn) nirxa qertê ji ceribandinan hat derxistin, algorîtma di dubarekirina têgihîştina rêveberên banka mirovî ya ji bo nirxa krediyê de performansa awarte bi dest dixe.

Ecêb e, lêkolîneran dît ku tora neuralî ya wan hatî bicîh kirin tenê% 93 bi valahiya RMSE-ya firehtir ve girêdide, ku nirxên xetereyê ji texmînên ku ji hêla mirovan ve hatî hilberandin çend deq dûr çêdike.

Nivîskar dişopînin:

'[Van] encam nîşan nadin ku rêbazek ji ya din bihurîne bi qasî ku metrîka derveyî ya rastbûnê, wekî îhtîmala pêşnumaya armancê têkildar e. Pir mimkun e ku Mînak Tora Neuralî ji bo wê peywira dabeşkirinê çêtirîn e.

'Li vir armanc tenê dubarekirina bijartina rêveberê mirovî ye û ji bo vê peywirê Daristana Tesadufî ji hemî rêbazên din ên li seranserê metrîkên ku hatine lêkolîn kirin dixuye.'

Li gorî lêkolîneran, 5% ya ku pergalê nekariye ji nû ve hilberîne, ji hêla heterojeniya pîşesaziyên vegirtî ve tê hesibandin. Nivîskar destnîşan dikin ku 5% ji rêveberan hema hema van cûdahiyan hesab dikin, û bawer dikin ku pergalên berfirehtir dikarin di dawiyê de rewşên karanîna weha veşêrin û kêmasiyê bigire.

Berpirsiyarî Zehmet e Xweserkirin

Ger di projeyên têkildar ên paşerojê de derkeve holê, lêkolîn destnîşan dike ku rola 'rêveberê bankê' dikare li kadroyek mezin a pozîsyonên desthilatdarî û têgihîştinê yên yekcar-hêzdar ên ku di statûya 'çavdêrî' de têne kêm kirin were zêdekirin dema ku rastbûna pergalên makîneyê yên berawirdî. ji bo demek dirêj ve tê ceribandin; û xera dike helwesta hevpar ku hin karên krîtîk nekarin otomatîk bibin.

Lêbelê, nûçeyên baş ji bo rêvebirên bankê wusa dixuye ku, ji nêrînek siyasî ve, hewcedariya berpirsiyariya mirovî di pêvajoyên civakî yên krîtîk ên wekî nirxandina nirxa krediyê de dibe ku rola xwe ya heyî biparêze - tevî ku kiryarên rola divê ji hêla pergalên fêrbûna makîneyê ve bi tevahî were hilberandin.

Yekem di 18-ê Sibata 2022-an de hate weşandin.