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Plan du cours
L'IA dans le risque de crédit : Fondements et opportunités
- Modèles de risque de crédit traditionnels vs modèles alimentés par l'IA.
- Défis dans l'évaluation du crédit : biais, explicabilité et équité.
- Études de cas réelles sur l'IA dans les prêts.
Données pour les modèles de scoring de crédit
- Sources : données transactionnelles, comportementales et alternatives.
- Nettoyage des données et ingénierie des caractéristiques pour les décisions de prêt.
- Gestion du déséquilibre des classes et de la pénurie de données dans la prédiction des risques.
Apprentissage automatique pour le scoring de crédit
- Régression logistique, arbres de décision et forêts aléatoires.
- Gradient boosting (LightGBM, XGBoost) pour la précision du scoring.
- Techniques d'entraînement, de validation et de réglage des modèles.
Flux de travail de prêt pilotés par l'IA
- Automatisation de la segmentation des emprunteurs et de l'évaluation du risque de prêt.
- Processus d'instruction et d'approbation améliorés par l'IA.
- Tarification dynamique et optimisation des taux d'intérêt à l'aide de l'IA.
Interprétabilité des modèles et IA responsable
- Explication des prédictions avec SHAP et LIME.
- Équité dans les modèles de crédit : détection et atténuation des biais.
- Conformité aux cadres réglementaires (par ex. ECOA, RGPD).
IA générative dans les scénarios de prêt
- Utilisation des LLM pour la revue des dossiers et l'analyse des documents.
- Ingénierie des prompts pour la communication avec les emprunteurs et l'obtention d'insights.
- Génération de données synthétiques pour le test des modèles.
Stratégie et gouvernance de l'IA dans le crédit
- Construction de capacités internes d'IA vs solutions externes.
- Gestion du cycle de vie des modèles et meilleures pratiques de gouvernance.
- Tendances futures : scoring de crédit en temps réel, intégration de la banque ouverte.
Résumé et prochaines étapes
Pré requis
- Compréhension des fondamentaux du risque de crédit.
- Expérience avec les outils d'analyse de données ou d'intelligence d'entreprise.
- Familiarité avec Python ou volonté d'apprendre la syntaxe de base.
Public cible
- Gestionnaires de prêts.
- Analystes du crédit.
- Innovateurs Fintech.
14 Heures
Nos clients témoignent (1)
J'ai déjà quelques rapports dont je me souviens, et j'utiliserai certains des invites examinées aujourd'hui.
Kelly Cotham
Formation - Copilot for Finance and Accounting Professionals
Traduction automatique
