Generatieve AI in financiële dienstverlening
De komst van publiek toegankelijke Generative AI (GenAI) is een baanbrekende sprong in de technologie. Sommige analisten suggereren dat de impact mogelijk net zo groot is als eerdere doorbraken, zoals het uitvinden van elektriciteit en de ontdekking van het internet. Hoewel dit onwaarschijnlijk lijkt, is één ding zeker: GenAI heeft een enorm potentieel.
Binnen de wereld van kredietrisicobeoordeling en fraudepreventie is er een breed scala aan mogelijke GenAI-toepassingen. Om dit potentieel volledig te benutten, zijn zorgvuldige overwegingen en selecties van welke use cases de hoogste ROI opleveren, noodzakelijk. GenAI-tools kunnen bijdragen aan het ondersteunen en optimaliseren van kernprocessen. Zo verhogen deze tools onder andere de nauwkeurigheid van kredietrisico- en fraudebesluitvorming. Wat zijn volgens Experian de ontwikkelingen tot nu toe en waar moet men rekening mee houden?
GenAI versus traditionele AI
Maak onderscheid tussen de mogelijkheden en beperkingen van traditionele AI versus GenAI. Dit is een belangrijk uitgangspunt om de meeste waarde uit GenAI te halen. Wanneer deze technologieën in combinatie met elkaar worden gebruikt, kunnen ze aanzienlijke verbeteringen opleveren in de tijd die nodig is om modellen te ontwikkelen en te controleren, en de nauwkeurigheid van hun voorspellingen verbeteren.
Waar biedt GenAI de meeste waarde?
Er zijn heel veel verschillende use cases rondom GenAI. Het is daarom essentieel om goed te begrijpen waar GenAI en Large Language Models (LLM's) beter presteren dan voorgaande algoritmen. Deze kennis is fundamenteel om te bepalen waar GenAI past binnen de bestaande technologiestapel.
Extractie van BI-gegevens
Analyse- en voorbereidingsprocessen van ongestructureerde BI-gegevens duren soms heel lang. Met GenAI is het mogelijk om dit proces te versnellen en te automatiseren. LLM’s bieden de mogelijkheid tot het extraheren, samenvatten en categoriseren van datapunten uit grote BI-documenten. Het doel hiervan is het verbeteren van zakelijke kredietbeoordelingsmodellen en de nauwkeurigheid.
Modelbewaking
Een GenAI-assistent diagnosticeert en corrigeert modeldrift. Hierdoor verminderen de modellen die nodig zijn om zo efficiënt mogelijk te werken aanzienlijk.
Synthetische data
De grootste datagerelateerde uitdaging voor organisaties is een gebrek aan data om de kredietwaardigheid van consumenten en zakelijke klanten te beoordelen. Kredietinformatiebureaus kunnen de gini-coëfficiënt van beslissingsmodellen verbeteren door het uitgebreid combineren van wereldwijde datasets met GenAI. Hierdoor produceren ze de beste beoordelingskwaliteit en verhogen ze de synthetische datakwaliteit.
Toekomstige GenAI toepassingen
Volgens datawetenschappers van Experian brengt GenAI de komende maanden tot jaren een positieve revolutie teweeg in de beoordeling van kredietrisico’s.
Als organisaties rekening houden met deze ontwikkelingen, zijn zij in staat om het volledige potentieel van GenAI-toepassingen te benutten voor kredietrisicobeoordelingen en fraudepreventie.
Lees meer
