Некоторые преимущества моделей кредитного скоринга на основе искусственного интеллекта (ИИ):

• Повышенная точность и предсказуемость. 1 ИИ может обрабатывать и анализировать большое количество данных, включая неструктурированные, что позволяет строить более точные и многогранные модели предсказания. 1
• Ускорение процесса принятия решений. 1 Алгоритмы, обученные на большом объёме данных, способны быстро и автоматически принимать решения о выдаче кредита, что сокращает время ожидания для клиентов и улучшает оперативность работы финансовых учреждений. 1
• Уменьшение человеческого фактора. 1 Автоматизация процесса скоринга позволяет снизить влияние человеческого фактора, который может приводить к ошибкам или предвзятости в принятии решений. 1
• Возможность оценки кредитоспособности лиц, которые не имеют традиционной кредитной истории. 3 Для оценки используются другие виды данных, например, онлайн-транзакции, взаимодействие в социальных сетях, поведение в интернете или историю использования цифровых валют. 3

Некоторые недостатки моделей кредитного скоринга на основе ИИ:

• Проблемы с объяснимостью. 1 Алгоритмы, использующие нейросети и сложные модели машинного обучения, могут давать очень точные прогнозы, но зачастую не могут объяснить, на основе каких именно факторов было принято то или иное решение. 1
• Конфиденциальность данных. 1 Для эффективного использования ИИ в кредитном скоринге необходимо собирать и обрабатывать большие объёмы личных данных клиентов. 1 Это вызывает опасения по поводу конфиденциальности и безопасности таких данных. 1
• Зависимость от качества данных. 1 ИИ-системы зависят от качества входных данных. 1 Если данные неполные, ошибочные или нерепрезентативные, это может привести к ошибочным выводам и неправильным решениям. 1
• Возможность предвзятости и дискриминации. 3 Модели ИИ могут закреплять предубеждения, если обучающие данные искажены или нерепрезентативны. 3 Это может привести к несправедливым кредитным решениям, затрагивающим отдельных лиц или группы. 3