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Plan du cours
IA dans le Risque Crédit : Fondements et Opportunités
- Modèles traditionnels vs modèles de risque crédit alimentés par l'IA
- Défis de l'évaluation du crédit : biais, interprétabilité et équité
- Études de cas réelles sur l'utilisation de l'IA dans le prêt
Données pour les Modèles de Notation Crédit
- Sources : données transactionnelles, comportementales et alternatives
- Nettoyage des données et ingénierie des caractéristiques pour les décisions de prêt
- Gestion du déséquilibre de classe et de la rareté des données dans la prédiction du risque
Machine Learning pour la Notation Crédit
- Régression logistique, arbres de décision et forêts aléatoires
- Boostage par gradient (LightGBM, XGBoost) pour l'exactitude des scores
- Techniques d'apprentissage, de validation et d'ajustement du modèle
Workflow de prêt piloté par l'IA
- Automatisation de la segmentation des emprunteurs et de l'évaluation du risque de prêt
- Processus d'appréciation et d'approbation renforcés par l'IA
- Tarification dynamique et optimisation du taux d'intérêt avec le machine learning
Interprétabilité des Modèles et IA Responsable
- Explication des prédictions avec SHAP et LIME
- Équité dans les modèles de crédit : détection et mitigation du biais
- Conformité aux cadres réglementaires (par exemple, ECOA, GDPR)
Generative AI dans des Scénarios de Prêt
- Utilisation de modèles de langage à grande échelle pour l'examen des demandes et l'analyse de documents
- Ingénierie de prompts pour la communication avec les emprunteurs et l'obtention d'insights
- Génération de données synthétiques pour tester les modèles
Stratégie et Gogouvernance pour l'IA dans le Crédit
- Construction des capacités internes en IA vs solutions externes
- Meilleures pratiques de gestion du cycle de vie des modèles et de gouvernance
- Tendances futures : notation crédit en temps réel, intégration de l'open banking
Résumé et Étapes Suivantes
Pré requis
- Une compréhension des fondamentaux du risque de crédit
- Expérience avec les outils d'analyse de données ou de business intelligence
- Familiarité avec Python ou volonté d'apprendre la syntaxe de base
Public cible
- Gestionnaires de prêts
- Analystes de crédit
- Innovateurs en Fintech
14 Heures
Nos clients témoignent (1)
J'ai beaucoup apprécié la façon dont le formateur a présenté tout le contenu. J'ai compris tout, même si Finance n'est pas mon domaine, il s'est assuré que chaque participant était sur la même longueur d'onde, tout en respectant le temps imparti. Les exercices étaient bien espacés. La communication avec les participants était toujours présente. Le matériel était parfait, ni trop ni trop peu. Il a très bien développé les sujets un peu plus complexes pour que tout le monde puisse les comprendre.
Diana
Formation - ChatGPT for Finance
Traduction automatique
