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Plan du cours

IA dans le risque de crédit : fondements et opportunités

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

Données pour les modèles d'évaluation du crédit

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

Apprentissage automatique pour l'évaluation du crédit

  • Régression logistique, arbres de décision et forêts aléatoires
  • Renforcement progressif (LightGBM, XGBoost) pour la précision de l'évaluation
  • Techniques d'entraînement, de validation et de réglage des modèles

Workflows de prêt pilotés par l'IA

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

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 des LLM pour l'examen des demandes et l'analyse documentaire
  • Ingénierie des invites pour la communication avec les emprunteurs et les analyses
  • Génération de données synthétiques pour les tests des modèles

Stratégie et gouvernance de l'IA dans le crédit

  • Développement des capacités internes en IA vs solutions externes
  • Gestion du cycle de vie des modèles et meilleures pratiques en matière de gouvernance
  • Tendances futures : évaluation du crédit en temps réel, intégration du banking ouvert

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
  • Familiarité avec Python ou volonté d'apprendre la syntaxe de base

Participants

  • Responsables du prêt
  • Analystes de crédit
  • Innovateurs en fintech
 14 Heures

Nombre de participants


Prix par participant

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