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Struttura del corso

AI nel Rischio di Credito: Fondamenti e Opportunità

  • Modelli tradizionali di rischio di credito vs modelli alimentati da AI
  • Sfide nella valutazione del credito: bias, spiegabilità ed equità
  • Studi di casi reali nell'uso dell'AI per i prestiti

Dati per i Modelli di Credit Scoring

  • Fonti: dati transazionali, comportamentali e alternativi
  • Pulizia dei dati e feature engineering per le decisioni di prestito
  • Gestione dello squilibrio delle classi e della scarsità di dati nella previsione del rischio

Machine Learning per il Credit Scoring

  • Regressione logistica, alberi decisionali e random forest
  • Gradient boosting (LightGBM, XGBoost) per l'accuratezza dello scoring
  • Tecniche di addestramento, validazione e tuning dei modelli

Flussi di Lavoro di Prestito Guidati da AI

  • Automazione della segmentazione dei mutuatari e della valutazione del rischio del prestito
  • Processi di underwriting e approvazione potenziati dall'AI
  • Pricing dinamico e ottimizzazione dei tassi di interesse utilizzando ML

Interpretabilità dei Modelli e AI Responsabile

  • Spiegazione delle previsioni con SHAP e LIME
  • Equità nei modelli di credito: rilevazione e mitigazione dei bias
  • Conformità con i quadri normativi (es. ECOA, GDPR)

AI Generativa negli Scenari di Prestito

  • Utilizzo degli LLM per la revisione delle applicazioni e l'analisi dei documenti
  • Prompt engineering per la comunicazione con i mutuatari e le intuizioni
  • Generazione di dati sintetici per il test dei modelli

Strategia e Governance per l'AI nel Credito

  • Costruire capacità di AI interne vs soluzioni esterne
  • Gestione del ciclo di vita del modello e migliori pratiche di governance
  • Tendenze future: credit scoring in tempo reale, integrazione open banking

Sintesi e Prossimi Passaggi

Requisiti

  • Una conoscenza dei fondamenti del rischio di credito
  • Esperienza con strumenti di analisi dei dati o business intelligence
  • Familiarità con Python o volontà di apprendere la sintassi di base

Destinatari

  • Manager dei prestiti
  • Analisti del credito
  • Innovatori fintech
 14 ore

Numero di Partecipanti


Prezzo per partecipante

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