Struttura del corso

Intelligenza Artificiale nel Valutazione del Rischio di Credito: Fondamenti e Opportunità

  • Modelli tradizionali vs modelli AI per il rischio di credito
  • Sfide nella valutazione del credito: bias, spiegabilità e equità
  • Studi di caso reali sull'uso dell'AI nel finanziamento

Dati per Modelli di Valutazione Creditizia

  • Fonti: dati transazionali, comportamentali e alternativi
  • Purgatura dei dati e ingegneria delle caratteristiche per le decisioni di finanziamento
  • Gestione dell'imbilanciamento delle classi e della scarsità dei dati nella previsione del rischio

Machine Learning per la Valutazione Creditizia

  • Regressione logistica, alberi decisionali e foreste casuali
  • Boosting di gradiente (LightGBM, XGBoost) per l'accuratezza della valutazione
  • Tecniche di addestramento, validazione e ottimizzazione dei modelli

Flussi di Lavoro Finanziari Guidati dall'IA

  • Automatizzazione della segmentazione dei prestiti e valutazione del rischio
  • Processi di approvazione migliorati con AI
  • Prezzi dinamici e ottimizzazione delle percentuali d'interesse utilizzando l'apprendimento automatico

Interpretabilità dei Modelli e IA Responsabile

  • Spiegazione delle previsioni con SHAP e LIME
  • Equità nei modelli di credito: rilevamento e mitigazione del bias
  • Conformità ai quadri normativi (ad esempio ECOA, GDPR)

Generative AI nelle Situazioni di Finanziamento

  • Utilizzo delle LLM per la revisione delle domande e l'analisi dei documenti
  • Progettazione dei richiami per la comunicazione con i prestatari e le intuizioni
  • Generazione di dati sintetici per il test del modello

Strategia e Governimento dell'IA nel Credito

  • Costruzione delle capacità AI interne vs soluzioni esterne
  • Migliori pratiche di gestione del ciclo di vita dei modelli e governance
  • Tendenze future: valutazione creditizia in tempo reale, integrazione del banking aperto

Riepilogo e Passi Successivi

Requisiti

  • Comprendere i fondamenti del rischio di credito
  • Esperienza con strumenti di analisi dati o intelligenza d'affari
  • Familiarità con Python o disponibilità a imparare la sintassi base

Target

  • Manager del credito
  • Analisti di credito
  • Innovatori in Fintech
 14 ore

Numero di Partecipanti


Prezzo per Partecipante

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