Kom i kontakt

Kursplan

AI inom kreditrisk: Grundläggande insikter och möjligheter

  • Traditionella vs AI-drivena kreditriskmodeller
  • Utmaningar inom kreditbedömning: bias, tolkbarhet och rättvisa
  • Praktiska fallstudier inom AI för kreditgivning

Data för kreditbetygsmodeller

  • Källor: transaktionsdata, beteendedata och alternativ data
  • Datarentning och feature engineering för kreditbeslut
  • Hantering av klassobalans och dataknapphet i riskprediktion

Maskininlärning för kreditbetygsättning

  • Logistisk regression, beslutsträdar och slumpmässiga skogar
  • Gradient boosting (LightGBM, XGBoost) för betygsprecision
  • Modellträning, validering och justeringstekniker

AI-drivna kreditprocesser

  • Automatisering av låntagarsegmentering och kreditriskbedömning
  • AI-förbättrad kreditgivning och beviljningsprocesser
  • Dynamisk prissättning och ränteeoptimering med ML

Modelltolkbarhet och ansvarsfull AI

  • Förklara förutsägelser med SHAP och LIME
  • Rättvisa i kreditmodeller: biasdetektion och mitigation
  • Regelverkskonformitet (t.ex. ECOA, GDPR)

Generativ AI i kreditscenarion

  • Användning av LLM för ansökningssprövning och dokumentanalys
  • Prompt engineering för kommunikation med låntagare och insikter
  • Generering av syntetisk data för modelltestning

Strategi och styrning för AI inom kredit

  • Bygga interna AI-kompetenser vs externa lösningar
  • Modelllevsmatsledning och god praxis för styrning
  • Framtida trender: realtidsbetygsättning, öppen bankintegration

Sammanfattning och nästa steg

Krav

  • En grundläggande förståelse för kreditrisk
  • Erfarenhet av数据分析 eller affärsanalysverktyg
  • Kännedom till Python eller vilja att lära sig grundläggande syntax

Målgrupp

  • Kreditchefer
  • Kreditanalytiker
  • Fintech-innovatörer
 14 Timmar

Antal deltagare


Pris per deltagare

Vittnesmål (1)

Kommande Kurser

Relaterade Kategorier