Как преодолеть кредитный риск с помощью графовых нейронных сетей
Исторически сложилось так, что вертикаль финансовых услуг была одной из первых, которая внедрила сложные аналитические методы, включающие вычисления на основе графов. Приложения графического искусственного интеллекта регулярно используются в этой отрасли для обнаружения мошенничества, борьбы с отмыванием денег и других критически важных случаев использования. Сегодня в финансах наблюдается растущее движение к использованию многих из тех же методов графического ИИ для потенциально преобразующего приложения, приносящего доход: оценки кредитного риска.
Однако этот факт быстро меняется благодаря достижениям в графовых нейронных сетях и вновь обретенной предсказательной способности для повышения точности моделей ИИ для этого приложения. Организации, использующие этот подход в комплексной структуре, предназначенной для ускорения вычислений графов, потенциально могут произвести революцию в том, как рассчитывается кредитный риск, чтобы получить огромные денежные выгоды.
Актуарии уже давно используют статистические методы для оценки кредитного риска для клиентов, пользующихся кредитными картами, которые включают не только решение о том, предоставлять ли такие счета клиентам, но и на какую конкретную сумму. Сегодня машинное обучение помогает организациям в этом и других приложениях кредитного риска, таких как выдача кредитов. В настоящее время графовые нейронные сети представляют собой авангард подходов к расширенной аналитике для этого варианта использования в качестве надежного средства улучшения моделей оценки.
Графовые нейронные сети считаются более эффективными, чем другие глубокие нейронные сети, потому что они применяют возможности обнаружения взаимосвязей графовых вычислений с ИИ. Они особенно полезны для наборов данных высокой размерности, которые трудно визуализировать или полностью понять без графических подходов.
Например, существует множество соображений для определения кредитного риска, включая текущий кредитный рейтинг, предыдущий кредитный рейтинг, занятость, доход и ряд других социально-экономических факторов.
Графические нейронные сети могут легко контекстуализировать эту информацию в отношении определенных продуктов, типов кредитов или конкретных предложений кредитных карт, чтобы точно предсказать, какие кандидаты подходят для той или иной возможности. Для этих вариантов использования вы выполняете аналитику графа.
Рабочий процесс графического ИИ
Упомянутый Стеком процесс играет важную роль в создании графовых нейронных сетей для этого конкретного приложения. Решения, которые облегчают различные этапы этого процесса, графовая аналитика и графический искусственный интеллект являются наиболее важными. Они могут повысить эффективность разработки этого типа расширенной модели машинного обучения. Для этого варианта использования, вам нужна аналитика для разработки функций.
После того, как организации используют различные методы графовой аналитики для определения соответствующих функций модели, оценивающей кредитный риск, например, для ипотечных кредитов, они могут легко визуализировать и использовать их для создания базовой нейронной сети графа в той же среде вычислений. Существуют даже варианты использования вездесущих фреймворков для обработки данных, таких как Python, на одной платформе, чтобы уменьшить перемещение данных при одновременном повышении производительности обработки данных.
Всеобъемлющая гибкость такого решения является одной из его сильных сторон для этих развертываний. Вы можете остановиться в любой из этих точек. У нас есть решение, которое может перейти к анализу графов, остановиться на этом и применить его к традиционному машинному обучению.
Преимущества GNN (графовые нейронные сети)
Кредитный риск ни в коем случае не является последней границей для графовых нейронных сетей. Тем не менее, он представляет собой пример ощутимой ценности для бизнеса, получаемой от графического ИИ и графических вычислений, которые также включают аспекты графовой аналитики, графических запросов и интеллектуального анализа графов. Такая ценность для бизнеса положительно влияет на финансовые компании, увеличивая их соответствующие финансовые результаты благодаря более высоким уровням точности этих моделей кредитного риска. Это также увеличивает пропускную способность для обработки большинства заявок, связанных с кредитным риском, одновременно уменьшая количество негативных последствий от предоставления кредитов, займов, ипотечных кредитов и т. д.
Все эти преимущества связаны с повышенным обнаружением взаимосвязей графовых вычислений, когда они проявляются через глубокие нейронные сети для выдачи прогнозов в масштабе предприятия. Впоследствии этот подход вполне может изменить то, как финансовые учреждения понимают и реализуют меры кредитного риска, подобно тому, как это делается для обнаружения мошенничества.
