2024-04-02 12:02:10
L’IA pourrait changer fondamentalement l’avenir du crédit bancaire – et le rendre beaucoup moins risqué.
Bitcoin est-il un bon investissement spéculatif ?
Alors que l’IA s’infiltre dans tous les recoins du monde des affaires, les banques ont expérimenté la technologie pour la souscription de prêts. Cette expérimentation a attiré l’attention des universitaires. Chercheurs de Harvard réalisé une étude de cas sur une startup basée en Californie, Zest AI, qui utilise un modèle d’apprentissage automatique pour évaluer le risque de crédit des banques comme alternative aux mesures traditionnelles (c’est-à-dire les cotes de crédit). Zest est utilisé par plus de 180 banques et coopératives de crédit, depuis les grandes institutions comme Freddie Mac jusqu’aux petites institutions locales à travers les États-Unis. Ses concurrents offrant des services similaires incluent Pagaya Technologies, Les notres, Boîte à outils du prêteuret Informé.IQentre autres.
Zest AI a gagné du terrain car « il a pu montrer que son modèle de risque de crédit fournissait des évaluations plus précises du risque de crédit que les notes de crédit standard disponibles auprès des agences de notation de crédit telles qu’Equifax, Experian et TransUnion », ont écrit David Scharfstein et Ryan Gilland de Harvard dans leur rapport. Bien que leur étude de cas ait été examinée et approuvée avant publication par un représentant de Zest AI, elle n’a pas été financée par l’entreprise.
Les coopératives de crédit et les banques utilisant Zest AI ont constaté une augmentation de 25 % des approbations de prêts, maintenant le risque constant.
“Donc, vous ne vous contentez pas de dire oui à plus de personnes, vous prenez le même risque, mais vous êtes en mesure de dire oui à plus de clients et de membres”, a déclaré Mike de Vere, PDG de Zest AI, à Quartz plus tôt cette année. .
En effet, là où les cotes de crédit peuvent donner une image granuleuse et pixellisée d’un emprunteur, les modèles d’IA donnent une vidéo 3D haute définition. De Vere a déclaré que Zest utilise « des centaines de variables » pour déterminer les approbations de prêt, alors qu’une cote de crédit est un « instrument brutal qui contient généralement 15 à 20 variables ». Par exemple, le modèle utilise des approximations pour le ratio dette/revenu, un facteur dans les modèles de notation traditionnels qui ne prend pas en compte les disparités salariales entre les sexes et entraîne une diminution des approbations de prêts pour les femmes. Cela tient compte des tendances, par exemple si quelqu’un a un retard de paiement par carte de crédit pendant les vacances chaque année, mais pas à tout autre moment.
« Alors que le modèle Zest AI catégorisait un nombre important de candidats comme à faible risque alors que le modèle standard les classait comme à haut risque, il y avait également des cas où le modèle Zest AI classait les emprunteurs comme à haut risque alors que le modèle standard les classait comme à faible risque. Ainsi, le gain économique de l’application du modèle Zest AI provenait à la fois de l’élargissement du bassin d’emprunteurs éligibles et du refus des candidats à risque qui auraient autrement pu être approuvés mais défaillants. – David S. Scharfstein et Ryan Gilland pour la Harvard Business School Case Collection
En déployant son modèle, Zest montre également comment l’IA peut élargir l’accès aux prêts personnels, automobiles, immobiliers et aux petites entreprises pour les personnes de couleur. Les prêteurs utilisant Zest AI ont vu les approbations de prêts augmenter de 49 % pour les Latinos, 41 % pour les candidats noirs, 40 % pour les femmes, 36 % pour les candidats âgés et 31 % pour les candidats asiatiques-américains des îles du Pacifique.
Cet impact est plus prononcé dans certaines institutions en particulier. Par exemple, Verity Credit Union, dans l’État de Washington, a connu une augmentation importante des approbations de prêts pour les Noirs américains (177 %), les personnes de plus de 62 ans (271 %) et les AAPI (375 %).
#LIA #pourrait #changer #qui #obtient #des #prêts #auprès #des #banques #des #coopératives #crédit
1712054825