اعتبارسنجی مشتریان با هوش مصنوعی برای بانک‌ها چه اهمیتی دارد؟

هنگامی که قصد گرفتن وام داریم، تصاویری همچون جمع‌آوری مدارک زیاد یا ارائه چک یا دویدن از این باجه به آن باجه و معرفی ضامن در ذهنمان نقش می‌بندند. حقیقت آن است که فرایند گرفتن وام به شیوه سنتی، برای وام‌گیرنده فرایندی خسته‌کننده و فرسایشی است؛ این روند حتی برای وام‌دهندگان نیز چندان خوشایند نیست، چراکه آن‌ها باید تمام سوابق مالی و درصد خوش‌حساب بودن مشتری را با دقت و حوصله زیاد و نیز صرف زمان طولانی بررسی کنند، تا مطمئن گردند پس گرفتن مبلغ وامی که می‌پردازند، به‌زودی برای آن‌ها میسر خواهد بود.

تنها راهی که به این فرایند سرعت می‌بخشد و می‌تواند این مسیر را کوتاه‌تر و آسان‌تر نماید،‌ اعتبارسنجی مشتریان است. در واقع این فرایند به شما کمک می‌کند، زمانی که از رفتار مالی یک شخص برای ضمانت کردن وی مطلع نیستید و حتی اطمینان ندارید آن شخص قادر است قسط‌های خود را به موقع پرداخت کند یا خیر، «اعتبارسنجی» مشکلتان را حل می‌کند. حل این مشکل زمانی خوشایندتر است که روند آن راحت‌تر، کم‌هزینه‌تر و دقیق‌تر انجام گیرد. اعتبارسنجی مشتریان با هوش مصنوعی و نگاهی به شیوه سنتی اعتبارسنجی، موضوعی است که در ادامه این مقاله به آن خواهیم پرداخت.

اعتبارسنجی مشتریان چیست؟

در تعریف اعتبارسنجی باید گفت: این اصطلاح یک رویکرد علمی مبتنی بر دانش بانکداری و علم آمار است. در این رویکرد اطلاعاتی دال بر وضعیت جاری و سابقه مشتریان تجزیه و تحلیل می‌شود و این عملکرد امتیاز اعتباری وی محسوب می‌گردد. امتیاز اعتباری درواقع بازگوکننده میزان ریسک اعتبارسنجی مشتریان در بازپرداخت تعهداتشان است. به بیانی دیگر، اعتبارسنجی مشتریان اطلاعات مالی گذشته و حال مشتریان را بررسی می‌کند، تا عملکرد آن‌ها را در آینده پیش‌بینی نماید.

به‌طورکلی، در دنیا هفت نوع داده وجود دارد که بر اساس این داده‌ها اعتبارسنجی انجام می‌شود: سه دسته از آن‌ها داده‌های مالی هستند و چهار دسته دیگر، داده‌های غیرمالی. داده‌های مالی عبارت‌اند از: ریزتراکنش‌ها، گزارش‌های بانکی و فهرست دارایی‌ها و داده‌های غیرمالی نیز خصوصیات جمعیتی (دموگرافیک)، تحلیل روان‌شناسانه، داده‌های شبکه‌های اجتماعی و داده‌های عملکرد اجتماعی هستند.

ریزتراکنش‌ها از جمله مهم‌ترین داده‌ها برای اعتبارسنجی هستند که شامل پرینت یا گردش‌حساب می‌شود. این نوع داده‌ها از آن رو دارای اهمیت هستند که نمای کاملی از رفتار مالی افراد محسوب می‌شوند. می‌توان گفت در حال حاضر که بانکداری الکترونیک به میزان قابل‌توجهی نفوذ یافته‌ است، شاید کمتر کسی است که بتواند روند مالی خود را به گونه‌ای پنهان نماید که در گردش حساب او انعکاس نیابد. از طرفی، گزارش‌های بانکی نیز شامل اطلاعات و کیفیت بازپرداخت وام‌هایی است که اخذ شده‌اند. البته فهرست دارایی‌های شخص، اطلاعات پراهمیتی محسوب می‌شوند که به علت عدم امکان استعلام‌گیری آن، به خوداظهاری مشتریان اکتفا می‌شود.

اهمیت ریسک اعتباری برای بانک‌ها

مبحث مدیریت ریسک، یکی از موضوعاتی است که همواره در صنعت بانکداری باید مورد توجه سیاستگذاران اعتباری قرار گیرد. حال در بین ریسک‌های مختلفی که بانک‌ها با آن روبه‌رو هستند، ریسک اعتباری از مهم‌ترین آن‌ها محسوب می‌شود که در واقع از ضرر و زیان ناشی از ناتوانی یا تمایل نداشتن مشتری به انجام تعهدات خویش در برابر بانک ناشی می‌گردد که به منظور کنترل این ریسک، رتبه‌بندی اعتباری مشتریان، ضرورتی انکارناپذیر به حساب می‌آید. سیستم رتبه‌بندی اعتباری، براساس سوابق و اطلاعات موجود، درجه اعتباری مشتریان را تعیین می‌کند و آن‌ها را براساس شدت ریسکی که بانک‌ها را با آن مواجه می‌کند، رتبه‌بندی می‌کند. کاملاً روشن است چنانچه بانک‌ها از چنین سیستمی استفاده کنند، می‌توانند در گزینش مطلوب مشتریان خود در خصوص خوش‌حساب و بدحساب بودن آن‌ها موفق عمل کنند و سطح بهره‌وری فرایند اعطای تسهیلات بانکی را ارتقاء بخشند.

اعتبارسنجی مشتریان، سه گروه را دسته‌بندی می‌کند:

۱- مشتریان حقیقی مصرفی: افرادی هستند که متقاضی خرید اعتباری هستند، مانند افرادی که برای خرید لوازم خانگی از چک بانکی استفاده می‌کنند.

۲- مشتریان حقیقی حرفه‌ای: افرادی حقیقی‌ای هستند که صاحب کسب‌وکارند و برای توسعه کسب‌وکارشان، در محاسبات ورود پیدا می‌کنند، مانند کاسبی که برای تغییر دکور، متقاضی دریافت اعتبار است.

۳- مشتریان حقوقی: متغیرهایی که در اعتبارسنجی اشخاص حقوقی یا شرکت‌ها استفاده می‌شود، در واقع از دو دسته دیگر گسترده‌تر است.

چالش اعتبارسنجی مشتریان

از گذشته تا کنون، مهم‌ترین چالشی که بانک‌ها با آن مواجه بودند، تصمیم‌گیری در مورد نحوه تخصیص امتیاز به مشتریان برای بهره‌مندی از اعتبارات بود. حقیقت آن است که در گذشته، بانک‌ها برای اتخاذ تصمیمات موثر و بدون اشتباه در اعتبار، ناگزیر بودند تا به مدل‌ها و نظر کارشناسان اعتماد کنند، اما امروزه به دلیل گسترش و پیچیدگی پارامترها و نیز رفتارهای انسانی، دیگر با این رویکرد نمی‌توان امور بانکداری را پیش برد و در واقع از فرایند اعتبارسنجی مشتریان به منظور ارزیابی آن‌ها و اختصاص امتیاز اعتباری بهره گرفته می‌شود، اما اعتبارسنجی مورد استفاده حال حاضر نیز نارسایی‌هایی دارد که بی‌شک در به دست نیاوردن نتیجه بهینه تأثیرگذار خواهد بود. در حقیقت، در فرایند اعتبارسنجی رایج، از آن رو که از داده‌های سنتی استفاده می‌گردد، تمامی متغیرها و روابط میان آن‌ها درنظر گرفته نمی‌شود که این مسئله چالش اعتبارسنجی مشتریان محسوب می‌شود، چراکه در ایجاد خطا تأثیرگذار است و به طور قطع، برای بانک‌ها و سایر مؤسسات مالی ریسک‌های زیادی را به همراه دارد. به همین منظور، ضرورت به کارگیری روش و یا مدلی که تمام متغیرها و روابط میانشان را با تمام پیچیدگی‌ها در نتایج خود انعکاس دهد، مورد نیاز تمام بانک‌ها و مؤسسات مالی است.

اعتبارسنجی مشتریان با هوش مصنوعی

اعتبارسنجی مشتریان با استفاده از هوش مصنوعی روشی است که در حال حاضر در دنیا به عنوان روشی بهینه و مؤثر در شناخت مشتریان واجد شرایط به کار گرفته می‌گردد.

در گزارش اعتباری و اعتبارسنجی مشتریان با هوش مصنوعی، از مواردی همچون مدل‌های غیرخطی، پارامترها و اطلاعات سنتی و غیرسنتی برای ارزیابی مشتریان استفاده می‌شود و مهم‌ترین تکنیکی که در فناوری هوش مصنوعی در این خصوص وجود دارد، استفاده از تکنیک یادگیری ماشین است که بر دامنه مشتریان می‌افزاید. با استفاده از این تکنیک، ضرر و زیانی که بر اثر رفتار افرادی حتی با سابقه اعتباری کوتاه‌مدت به سیستم مالی وارد شده تخمین زده می‌شود. این در حالی است که در اعتبارسنجی گذشته تنها افرادی در ارزیابی‌ها دخیل بودند که سابقه اعتباری بلندمدتی داشتند.

مزیت‌های اعتبارسنجی مشتریان با هوش مصنوعی چیست؟

اعتبارسنجی مشتریان با هوش مصنوعی امتیازات زیادی دارد که در اینجا به پاره‌ای از آن‌ها اشاره می‌کنیم:

۱- استفاده از اطلاعات بیشتر: به طور حتم، یکی از بزرگ‌ترین مزیت‌های اعتبارسنجی مشتریان با هوش مصنوعی در نظر گرفتن همه متغیرهای پنهانی است که اعتبارسنجی به روش سنتی این امکان را فراهم نمی‌نمود که به آن‌ها پی برده شود. در اعتبارسنجی مشتریان با هوش مصنوعی تعداد زیادی از پارامترها و اطلاعات غیررسمی برای ارزیابی مشتریان بررسی می‌شود.

۲- قابلیت به کار بردن قوانین پیچیده: در سیستم اعتبارسنجی سنتی، طرح‌ریزی قوانین ساده امکان‌پذیر بوده در صورتی که اعتبارسنجی مشتریان با هوش مصنوعی، این قابلیت را دارد که گنجایش و پردازش قوانین بسیار پیچیده را داشته باشد.

۳- امکان پیش‌بینی: درواقع، در اعتبارسنجی رایج، براساس اطلاعات تاریخی اقدام به فرضیه‌سازی می‌شود و آزمون‌هایی را برای تشخیص شایستگی افراد مورد نظر قرار می‌دهد، در صورتی که در اعتبارسنجی مشتریان با هوش مصنوعی، تمام اطلاعات به طور مستقل تجزیه و تحلیل می‌شود.

۴- قابلیت مطابقت: به‌زودی مدل‌های اعتبارسنجی سنتی منسوخ می‌شوند و هزینه زیادی صرف می‌گردد، تا تطابق انجام گیرد، در صورتی که اعتبارسنجی مشتریان با هوش مصنوعی کاملاً پویاست و قادر است به‌سرعت خود را با شرایط جدید مطابقت دهد.

۵- تمرکز بیشتر: متغیرهای مورد ارزیابی در روش اعتبارسنجی سنتی، کلی‌ترند، در حالی که در اعتبارسنجی مشتریان با هوش مصنوعی، به جزئیات نیز توجه می‌شود و این امر باعث می‌گردد مشتریان را براساس نیازهایشان طبقه‌بندی کرد.

۶- سرعت بیشتر: با استفاده از هوش مصنوعی، پرونده‌های اعتبارسنجی زیادی با اطلاعاتی کامل، با سرعت، دقت و کیفیت ارزیابی می‌شوند.

هدف از اعتبارسنجی مشتریان در بانک‌ها چیست؟

وابستگی کمتر به ضامن به منظور اخذ وام و نیز کاهش هزینه‌ و زمان اعتبارسنجی را می‌توان از مهم‌ترین دلایل کاربرد این سیستم در بانک‌ها قلمداد کرد. در واقع این سامانه، این امکان را فراهم می‌کند که به طور لحظه‌ای اعتبارسنجی مشتریان در اختیار بانک‌ها و سایر مؤسسات مالی قرار گیرد. همچنین هدف از اعتبارسنجی مشتریان در بانک‌ها این است که این سیستم، بازارهای مالی جدیدی را برای بانک‌ها ایجاد می‌کند، به طوری که شرکت‌های فناوری مالی و شرکای تجاری نیز می‌توانند مشتری این داده‌ها محسوب شوند.

سخن آخر

جمعیت زیادی در دنیا وجود دارند که نیازمند اعتباراتی ویژه در بانک‌ها هستند، در حالی که منابع بانک‌ها برای اعطای تسهیلات محدودند؛ اعتبارسنجی با پیش‌بینی رفتار مالی آینده و تجزیه و تحلیل آن رفتارها در گذشته، به بانک‌ها کمک می‌کند تا اوضاع مالی را پیش‌بینی کنند و حتی کلاهبرداران را شناسایی نمایند؛ اما از آن رو که هوش مصنوعی، همه صنایع، از جمله صنعت بانکداری را نیز با تحول عظیمی روبه‌رو کرده است، اعتبارسنجی مشتریان با هوش مصنوعی توانسته است مشتریان بالقوه را سریع و با دقت شناسایی کند و البته ریسک‌ اعتباری یک نهاد مالی را کمتر نماید.

‎در واقع، اعتبارسنجی بانکی یکی از بهترین استفاده‌های هوش مصنوعی در صنعت بانکداری محسوب می‌شود که مدل‌سازی بر اساس روش‌های آماری را برای حجم زیادی از اطلاعات به نمایش می‌گذارد.

انواع کاربردهای هوش مصنوعی در صنایع مختلف را در هوشیو بخوانید