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Plan du cours

L'IA dans le risque de crédit : Fondements et opportunités

  • Modèles de risque de crédit traditionnels vs modèles alimentés par l'IA
  • Défis de l'évaluation du crédit : biais, explicabilité et équité
  • Études de cas réelles sur l'utilisation de l'IA dans le prêt

Données pour les modèles de notation de crédit

  • Sources : données transactionnelles, comportementales et alternatives
  • Nettoyage des données et ingénierie des caractéristiques pour les décisions de prêt
  • Gestion du déséquilibre des classes et de la rareté des données dans la prédiction des risques

Apprentissage automatique pour la notation de crédit

  • Régression logistique, arbres de décision et forêts aléatoires
  • Boosting de gradient (LightGBM, XGBoost) pour la précision de la notation
  • Techniques d'entraînement, de validation et de réglage des modèles

Flux de travail de prêt alimentés par l'IA

  • Automatisation de la segmentation des emprunteurs et de l'évaluation des risques de prêt
  • Souscription et processus d'approbation améliorés par l'IA
  • Tarification dynamique et optimisation des taux d'intérêt à l'aide du ML

Interprétabilité des modèles et IA responsable

  • Explication des prédictions avec SHAP et LIME
  • Équité dans les modèles de crédit : détection et atténuation des biais
  • Conformité aux cadres réglementaires (par ex. ECOA, RGPD)

IA générative dans les scénarios de prêt

  • Utilisation de LLMs pour l'examen des demandes et l'analyse documentaire
  • Ingénierie des prompts pour la communication avec les emprunteurs et l'obtention d'informations
  • Génération de données synthétiques pour les tests de modèles

Stratégie et gouvernance de l'IA dans le crédit

  • Renforcement des capacités internes en IA vs solutions externes
  • Meilleures pratiques de gestion du cycle de vie des modèles et de gouvernance
  • Tendances futures : notation de crédit en temps réel, intégration avec l'open banking

Résumé et prochaines étapes

Pré requis

  • Une compréhension des fondamentaux du risque de crédit
  • De l'expérience avec des outils d'analyse de données ou d'intelligence économique
  • Une familiarité avec Python ou la volonté d'apprendre la syntaxe de base

Public cible

  • Responsables des prêts
  • Analystes crédit
  • Innovateurs Fintech
 14 Heures

Nombre de participants


Prix par participant

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