Plan Szkolenia

Sztuczna inteligencja w ryzyku kredytowym: Podstawy i możliwości

  • Tradycyjne vs. oparte na AI modele ryzyka kredytowego
  • Wyzwania w ocenie kredytowej: uprzedzenia, wyjaśnialność i sprawiedliwość
  • Przykłady z życia rzeczywistego zastosowania AI w kredytowaniu

Dane dla modeli oceny kredytowej

  • Źródła: transakcyjne, behawioralne i alternatywne dane
  • Czyszczenie danych i inżynieria cech dla decyzji kredytowych
  • Radzenie sobie z niezbalansowaniem klas i brakiem danych w prognozowaniu ryzyka

Machine Learning dla oceny kredytowej

  • Regresja logistyczna, drzewa decyzji i lasy losowe
  • Gradient boosting (LightGBM, XGBoost) dla dokładności oceny
  • Techniki szkolenia, walidacji i dostrajania modelu

Przepływy pracy oparte na AI w kredytowaniu

  • Automatyzacja segmentacji pożyczkobiorców i oceny ryzyka kredytowego
  • Wspomagane AI procesy podpisywania i zatwierdzania kredytów
  • Dynamiczne ceny i optymalizacja stóp procentowych za pomocą ML

Wyjaśnialność modelu i odpowiedzialne AI

  • Wyjaśnianie przewidywań za pomocą SHAP i LIME
  • Sprawiedliwość w modelach kredytowych: wykrywanie i zmniejszanie uprzedzeń
  • Zgodność z ramami regulacyjnymi (np. ECOA, GDPR)

Generative AI w scenariuszach kredytowych

  • Używanie LLMs do recenzji aplikacji i analizy dokumentów
  • Inżynieria zapytań dla komunikacji z pożyczkobiorcami i wglądów
  • Generowanie syntetycznych danych do testowania modeli

Strategia i Go w kredytowaniu

  • Budowanie wewnętrznych zdolności AI vs. zewnętrznych rozwiązań
  • Najlepsze praktyki zarządzania życiem modelu i rządzenia
  • Przyszłe trendy: ocena kredytowa w czasie rzeczywistym, integracja z otwartym bankiem

Podsumowanie i następne kroki

Wymagania

  • Zrozumienie podstaw ryzyka kredytowego
  • Doświadczenie w analizie danych lub narzędziach business intelligence
  • Zapoznanie z Python lub gotowość do nauki podstawowej składni

Grupa docelowa

  • Menedżerowie kredytowi
  • Analitycy kredytowi
  • Fintech innovatorzy
 14 godzin

Liczba uczestników


cena netto za uczestnika

Opinie uczestników (1)

Propozycje terminów

Powiązane Kategorie