以人工智能（AI）模式為基礎的大數據分析可以在改善信用評分方面發揮重要作用，同時可為貸款人提供更高的安全性和保護借款人。
美國的信貸業務
信貸在美國是一個龐大業務，單在2017年9月，便錄得接近3.8萬億美元的債務。這天文數字所帶來的挑戰正日漸提升，更超越了傳統信用評分模型的應付能力。事實上，即使如 FICO評分那般穩健有效的模型，也未必能承受這巨大挑戰。
當我們在基礎貸款資產上添加另一層衍生金融工具時，擁有越高精確度的計算方式便越加重要。
以傳統方式判斷信譽
傳統上，信譽是基於三方面的分析，包括個人（資產、抵押品、現金流和信貸記錄）、未來通脹預測、以及經濟在未來預期的增長。
用於判斷信譽的基本資料包括過去的借款和還款方式。可是，信用評分若只依賴直接分析歷史記錄中的原始數據其實是不足夠的，主要有以下兩個原因。
首先，雖然某些沒有信貸記錄的人不應在信譽方面受到影響，但事實卻並非如此。其次，過去的違約可能會令某些人的貸款申請受到影響，但其實他們可能會有完全合理的解釋，例如被解僱。
在這兩種情況下，大數據分析都可以完全改變申請人的財務描述，我們在本文稍後將再述。
什麼是大數據分析？
大數據分析基本上是從多個資料來源大規模地收集和分析數據，以辨認出市場上的新興模式，然後再將這些模式建立到預測模型中，從而提高統計的準確性和減少人為出錯。
大數據分析可結合以演算法得出的信用評分模型、現金流/財務記錄和社交媒體數據，令貸款人能作出在傳統信用評分模型中可能未被考慮的決策。
亞盟金融相信透過將大數據分析納入信譽評估中，亦可顯著降低高收益資產類別的風險邊際。
如何於貸款中應用大數據分析？
這種先進的分析模型在金融界和信譽領域具有巨大的潛力。
貸款是一種完全基於計算預測的業務。貸款人試圖利用借款人的資料，辨識他們會否有拖欠償還貸款的風險。
大數據解決方案可以加入來自數千間信貸局和貸款公司的原始數據記錄，以清楚識別借款人的情況和行為模式。這些資料可幫助制訂全新及完全客觀的參數，有助貸款人選擇合適的客戶。
例子
想像一下某個工作或行業的人士需要頻繁搬遷。貸款人一般會將此類經常性的流動視為不穩定的指標，並可能會對提供信貸予這些人士持謹慎態度。
透過大數據分析，貸款人可以為該特定工作或行業制訂更高的損耗模式。以下顯示它如何幫助貸款人: 假如借款人在剛過去的日子並沒有違約，而在申請貸款時屬於該特定行業。當貸款人知道貸款申請者可能會有違約風險時，便可因此作出相應的決定。
以上的例子是一個典型的預測模式 ─ 申請人尚未違約，而且亦可能具有清晰和良好的信貸記錄。然而，考慮到其特定工作類型的整體趨勢，以及頻密轉變居住地址的情況，申請人明顯極可能會出現違約情況。
預測分析VS歷史分析
這種能預測未來信貸行為的能力，便是以大數據為基礎的AI模型可以利用現有方法（如FICO 評分）作進一步分析的示範。
FICO 評分所使用的資料，包括還款記錄、欠款金額、信貸記錄的時間長短、新的信貸、信貸組合，均基於過往的交易數據。因此，儘管FICO評分確實能洞察某人潛在的違約風險，使用大數據的AI模型卻可以更明確地揭示這一點。如在先前的例子所見，此預測元素可以幫助我們更深入地了解借款人的信貸行為。
現在讓我們來看看一個可能出現的情況 ─ 身處社會某特定階層的借款人不斷借款以償還舊債。這個情況一旦被觀察到，便會長時間被記錄下來。此預測過程所使用的就是新的借款方法。透過使用大數據分析，貸款人可以標記這種具風險的借貸行為。
這種透過分析大量數據以理解情境和行為數據之間的聯繫，繼而識別兩者之間的模式的能力，將有助預測只有極低誤差幅度的違約機率。
鑑於以人工智能為基礎的模型的明顯優勢，並了解到這種應用學習系統對借貸雙方均有利，亞盟金融採用此模型以確保信用評分的誤差值能降至最低。此方式除了能透過發現潛在的未來違約者的機會來保護貸款人外，亦同時增加有信譽的借款人以公平利率獲得貸款的機會。
參考資料：
