Quali pratiche di Machine Learning riducono il rischio credito nelle banche?

L’applicazione di algoritmi di apprendimento automatico o Machine Learning sta rivoluzionando il mondo della finanza e, in particolare, il settore bancario. Lo scopo di questo articolo è di esporre i vantaggi dell’utilizzo del Machine Learning per la gestione del rischio credito nelle banche. Analizzeremo alcuni esempi concreti di modelli sofisticati che possono aiutare le banche a migliorare le loro previsioni di default dei pagamenti, riducendo il rischio e migliorando la loro resilienza finanziaria.

L’importanza dei dati nella previsione del rischio credito

In un mondo sempre più basato su dati e informazioni, le banche possono trarre grande beneficio dall’analisi di questi per prevedere i rischi associati ai crediti. Ad esempio, i dati storici sui comportamenti di pagamento dei clienti, le loro caratteristiche demografiche, i dati sulle transazioni, le informazioni sulle condizioni economiche generali e le tendenze del mercato del lavoro possono essere utilizzati per costruire modelli di previsione del rischio credito.

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Tutti questi dati costituiscono il cosiddetto training set, che viene utilizzato per allenare gli algoritmi di apprendimento supervisionato. Questi modelli di apprendimento automatico sono in grado di identificare le relazioni tra le varie caratteristiche dei dati di input (o features) e l’outcome desiderato (ad esempio, il default su un prestito). Una volta addestrati, questi modelli possono essere utilizzati per prevedere l’outcome di nuovi dati di input, ovvero dati su cui il modello non è stato precedentemente addestrato.

Gli alberi decisionali nel rischio credito

Uno degli algoritmi di Machine Learning più comunemente utilizzati nel settore bancario per la previsione del rischio credito è l’albero decisionale. Questo modello può essere visualizzato come un diagramma che mostra le diverse opzioni di decisione e i possibili risultati basati su varie caratteristiche dei dati.

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Un albero decisionale inizia con un nodo radice che divide i dati in base a una certa caratteristica. Ogni ramo dell’albero rappresenta un possibile valore di questa caratteristica, e i nodi figli rappresentano ulteriori divisioni dei dati in base ad altre caratteristiche. Il processo continua fino a raggiungere i nodi foglia, che rappresentano le previsioni finali del modello.

Per esempio, un albero decisionale potrebbe iniziare dividendo i clienti in base al loro reddito. Quelli con un reddito alto potrebbero essere ulteriormente divisi in base al loro punteggio di credito, mentre quelli con un reddito basso potrebbero essere divisi in base alla loro età.

I modelli di regressione logistica

Un altro strumento molto utilizzato nella previsione del rischio credito è la regressione logistica. Questo tipo di modello statistico è particolarmente utile quando l’outcome da prevedere è binario, come ad esempio il default o il non-default su un prestito.

In un modello di regressione logistica, le varie caratteristiche dei dati sono combinate per calcolare la probabilità che un evento accada. Ad esempio, il modello potrebbe prendere in considerazione caratteristiche come il punteggio di credito di un cliente, il suo reddito, la sua età e il suo livello di debito per prevedere la probabilità che il cliente vada in default sul suo prestito.

Per allenare un modello di regressione logistica, si utilizza un metodo chiamato maximum likelihood estimation (MLE), che cerca di trovare i valori dei coefficienti del modello che massimizzano la probabilità dei dati osservati. Una volta addestrato, il modello può essere utilizzato per prevedere la probabilità di default per nuovi clienti basandosi sulle loro caratteristiche.

Tecniche di ensemble per la previsione del rischio credito

Oltre ai singoli modelli, le tecniche di ensemble possono essere utilizzate per migliorare la previsione del rischio credito. Queste tecniche combinano le previsioni di più modelli per ottenere una previsione finale più accurata.

Un esempio di tecnica di ensemble è il bagging, che addestra più modelli sullo stesso set di dati, ma con diverse combinazioni di caratteristiche o con diverse porzioni dei dati. Le previsioni dei singoli modelli sono poi combinate per ottenere la previsione finale.

Un altro esempio di tecnica di ensemble è il boosting, che addestra una serie di modelli in sequenza, con ciascuno modello che cerca di correggere gli errori commessi dai modelli precedenti. Anche in questo caso, le previsioni dei singoli modelli sono combinate per ottenere la previsione finale.

Il ruolo del Machine Learning nella riduzione del rischio credito

In conclusione, il Machine Learning offre una serie di potenti strumenti che possono aiutare le banche a gestire e ridurre il rischio credito. Attraverso l’uso di algoritmi di apprendimento supervisionato, le banche possono costruire modelli che apprendono dai dati storici e che possono prevedere con precisione il rischio di default dei pagamenti.

Questi modelli possono essere di grande aiuto nelle decisioni di concessione del credito, permettendo alle banche di identificare i clienti a rischio e di prendere misure preventive per ridurre il rischio di perdite. Inoltre, possono aiutare le banche a ottimizzare la loro gestione del portafoglio di prestiti, equilibrando il rischio e il rendimento.

Tuttavia, è importante notare che il Machine Learning non è una panacea. Nonostante la sua potenza, questi modelli hanno dei limiti e possono a volte fare previsioni errate. Inoltre, la qualità delle previsioni dipende fortemente dalla qualità dei dati di partenza. Pertanto, le banche devono fare attenzione a garantire l’accuratezza e la completezza dei loro dati.

Infine, l’uso del Machine Learning per la previsione del rischio credito solleva anche alcune questioni etiche e legali. Ad esempio, è importante garantire che i modelli non discriminino in modo ingiusto alcuni gruppi di clienti. Inoltre, le normative richiedono che le decisioni di concessione del credito siano trasparenti e spiegabili, il che può essere una sfida con alcuni algoritmi di Machine Learning più complessi.

In ogni caso, il Machine Learning rappresenta una promettente frontiera nella gestione del rischio credito e, se utilizzato correttamente, può aiutare le banche a operare in modo più efficiente e resiliente.

Foreste casuali e reti neurali nel rischio credito

Oltre agli alberi decisionali e alla regressione logistica, ci sono altri modelli di Machine Learning utilizzati nel settore bancario per mitigare il rischio credito. Tra questi, le foreste casuali e le reti neurali sono particolarmente popolari.

Le foreste casuali sono un tipo di modello di ensemble che combina le previsioni di numerosi alberi decisionali. Invece di basarsi su un unico albero decisionale, una foresta casuale genera molti alberi decisionali e aggrega le loro previsioni. Questo approccio tende a migliorare la precisione e la robustezza del modello, riducendo il rischio di sovradattamento.

D’altra parte, le reti neurali sono un tipo di modello di apprendimento profondo che imita il funzionamento del cervello umano. Sono particolarmente efficaci nell’identificare schemi complessi e non lineari nei dati. Le reti neurali possono essere utilizzate per costruire modelli di previsione del rischio credito altamente sofisticati, ma richiedono una grande quantità di dati per l’addestramento e possono essere più difficili da interpretare rispetto ad altri modelli.

L’ingegneria delle funzionalità e la gestione dei valori anomali e mancanti

Un aspetto fondamentale dell’applicazione del Machine Learning alla previsione del rischio credito è l’ingegneria delle funzionalità. Questo processo implica la creazione di nuove funzionalità (o features) dai dati originali che possono migliorare la capacità del modello di fare previsioni accurate.

Per esempio, potrebbe essere utile creare una nuova funzionalità che rappresenta il rapporto tra il reddito di un cliente e il suo livello di debito, o una funzionalità che indica se un cliente ha fatto default su un prestito in passato. Queste nuove funzionalità possono aiutare il modello a catturare relazioni complesse nei dati che potrebbero altrimenti essere trascurate.

Un’altra sfida nell’applicazione del Machine Learning alla gestione del rischio credito è la gestione dei valori anomali e mancanti. I valori anomali, o outlier, sono valori che si discostano significativamente dalla maggior parte degli altri valori nei dati e possono distorcere le previsioni del modello. I valori mancanti, d’altra parte, sono valori che sono semplicemente assenti dai dati. Esistono diverse tecniche per gestire queste sfide, come l’imputazione dei valori mancanti o la rimozione degli outlier.

Conclusione: Il futuro del Machine Learning nel rischio credito

Il Machine Learning sta cambiando il panorama della gestione del rischio credito. Algoritmi sempre più sofisticati e potenti, insieme alla crescente disponibilità di dati, stanno rendendo possibili previsioni del rischio credito sempre più accurate.

Tuttavia, l’implementazione del Machine Learning non è senza sfide. La gestione dei dati, l’ingegneria delle funzionalità, l’interpretazione dei modelli e l’adeguamento alle normative sono tutte questioni che le banche devono affrontare.

Nonostante queste sfide, il Machine Learning rappresenta una grande opportunità per le banche. Con l’adeguata attenzione alle questioni di qualità dei dati, trasparenza e equità, il Machine Learning può svolgere un ruolo cruciale nell’aiutare le banche a gestire il rischio credito in modo efficace ed efficiente.

Tutti questi progressi ci portano a prevedere un futuro in cui il Machine Learning sarà una componente standard nel toolkit di gestione del rischio delle banche. In questo scenario, le banche che saranno in grado di sfruttare al meglio queste tecnologie saranno quelle che avranno il più grande vantaggio competitivo.

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