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課程簡介

AI在信用風險中的應用:基礎與機遇

  • 傳統模型與AI驅動模型的對比
  • 信用評估的挑戰:偏見、可解釋性與公平性
  • AI用於貸款的實戰案例研究

信用評分模型的數據

  • 數據來源:交易數據、行為數據及替代數據
  • 用於貸款決策的數據清洗與特徵工程
  • 處理風險預測中的類別不平衡與數據稀缺問題

用於信用評分的機器學習

  • 邏輯回歸、決策樹與隨機森林
  • 使用梯度提升(LightGBM, XGBoost)提高評分準確度
  • 模型訓練、驗證與調優技術

AI驅動的貸款工作流

  • 自動化借款人分群與貸款風險評估
  • AI增強的承保與審批流程
  • 使用機器學習進行動態定價與利率優化

模型可解釋性與負責任的AI

  • 使用SHAP和LIME解釋預測結果
  • 信用模型中的公平性:偏見檢測與緩解
  • 符合監管框架(如ECOA, GDPR)

Lending場景中的生成式AI

  • 使用大型語言模型進行申請審核與文件分析
  • 用於借款人溝通與洞察的提示工程
  • 用於模型測試的合成數據生成

信用領域AI的策略與治理

  • 構建內部AI能力與外部解決方案之選
  • 模型生命週期管理與治理最佳實踐
  • 未來趨勢:實時信用評分、開放銀行的整合

總結與下一步計劃

最低要求

  • 具備信用風險基礎知識
  • 有數據分析或商業智能工具的經驗
  • 熟悉Python,或願意學習基本語法

對象

  • 貸款經理
  • 信貸分析師
  • 金融科技創新者
 14 小時

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