Plan du cours

IA dans le Risque Crédit : Fondements et Opportunités

  • Modèles de risque crédit traditionnels vs. alimentés par l'IA
  • Défis de l'évaluation du crédit : biais, explicabilité et équité
  • Cas pratiques en IA pour le prêt

Données pour les Modèles de Cotation Crédit

  • Sources : données transactionnelles, comportementales et alternatives
  • Traitement 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 du risque

Machine Learning pour le Ciblage Crédit

  • Régression logistique, arbres de décision et forêts aléatoires
  • Boosting gradient (LightGBM, XGBoost) pour l'exactitude du ciblage
  • Téchniques d'entraînement, de validation et d'ajustement des modèles

Bureaux Automatisés par IA

  • Automatisation de la segmentation des emprunteurs et de l'évaluation du risque de prêt
  • Dépouillement amélioré par IA et processus d'approbation
  • Prix dynamiques et optimisation des taux d'intérêt avec l'apprentissage automatique

Interprétabilité du Modèle et IA Responsable

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

Generative AI dans les Scénarios de Prêt

  • Utilisation des LLM pour la revue d'applications et l'analyse de documents
  • Ingenierie des prompts pour la communication avec les emprunteurs et les insights
  • Génération de données synthétiques pour le test des modèles

Stratégie et Gogovernance pour l'IA dans le Crédit

  • Mise en place de capacités internes d'IA vs solutions externes
  • Gestion du cycle de vie des modèles et meilleures pratiques de gouvernance
  • Tendances futures : cotation crédits en temps réel, intégration banque ouverte

Résumé et Étapes Suivantes

Pré requis

  • Une compréhension des fondamentaux du risque de crédit
  • Expérience avec les outils d'analyse de données ou d'intelligence d'affaires
  • Familiarité avec Python ou une volonté d'apprendre la syntaxe de base

Public cible

  • Gestionnaires du prêt
  • Analystes de crédit
  • Innovateurs en Fintech
 14 Heures

Nombre de participants


Prix ​​par Participant

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