За последние несколько лет произошел огромный рост машинного обучения, искусственного интеллекта и технологий в целом. Компьютеры могут обыграть лучших людей в шахматы, автомобили могут водить сами себя, боты могут общаться с вами, как обычные люди, и т. д. Однако банки не воспользовались преимуществами этих великих технологических достижений. Например, когда банки дают человеку право на ипотечный кредит, они учитывают очень небольшое количество факторов, некоторые из которых даже неточны. Одним из факторов, на который они обращают внимание, является ежемесячный валовой доход. Это то, сколько денег человек зарабатывает до вычета налогов или вычетов, которые также не учитывают распределение акций, бонусы и т. д.

Это может быть очень неточным. Это говорит о том, что инвестиционный банкир начального уровня с зарплатой 100 тысяч (и, возможно, еще 50–100 тысяч в качестве бонуса) имеет такую ​​же квалификацию, как и подрядчик с зарплатой 100 тысяч (который не получит премию в конце года). Получение ожидаемого (или, возможно, данных за предыдущие годы) бонуса позволит банку по праву сделать инвестиционному банкиру более выгодное предложение (более низкая процентная ставка, больше денег, выданных взаймы и т. д.), чем подрядчик. Это пример одного из многих факторов, которые банки должны учитывать для точного расчета риска. Этот тип оптимизации может принести или сэкономить банку много денег, если он будет разумнее вкладывать средства.

Использование машинного обучения для решения этой проблемы может быть очень интересным. Подайте в систему большую выборку данных об информации о заявителях предыдущих кредитов (анонимно), которая должна включать как можно больше факторов, которые банки могут получить и которые разрешено использовать на законных основаниях (раса, пол и т. д. не разрешены), экономические условия и успех кредитов. Система сможет мгновенно оценивать риск каждого нового заявителя с помощью машинного обучения, которое всегда учится и становится лучше с каждой новой точкой данных. Учитывая, сколько денег задействовано и насколько важен точный расчет рисков для банков, я удивлен, что в этом направлении не было предпринято ни одной попытки.