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課程時長 14 時間： (2 天)
課程簡介
信用風險中的 AI：基礎與機會
- 傳統信用風險模型與 AI 驅動的模型比較
- 信用評估中的挑戰：偏見、可解釋性與公平性
- AI 在貸款領域的實際案例研究
信用評分模型的資料
- 來源：交易數據、行為數據及替代數據
- 用於貸款決策的資料清理與特徵工程
- 處理風險預測中的類別不平衡與資料稀缺問題
用於信用評分的機器學習
- 邏輯回歸、決策樹與隨機森林
- 使用梯度提升（LightGBM, XGBoost）提高評分準確度
- 模型訓練、驗證與調參技術
AI 驅動的貸款作業流程
- 自動化借戶分群與貸款風險評估
- AI 增強的審貸與核准流程
- 使用機器學習進行動態定價與利率優化
模型可解釋性與負責任的 AI
- 使用 SHAP 和 LIME 解釋預測結果
- 信用模型中的公平性：偏見偵測與緩解
- 符合監管框架（例如 ECOA、GDPR）
生成式 AI 在貸款情境中的應用
- 使用大型語言模型（LLMs）進行申請審查與文件分析
- 針對借戶溝通與洞察的提示詞工程
- 生成合成數據以進行模型測試
信用領域 AI 的策略與治理
- 建立內部 AI 能力與採用外部解決方案之比較
- 模型生命週期管理與治理最佳實務
- 未來趨勢：即時信用評分、開放銀行整合
總結與下一步
最低要求
- 具備信用風險基礎知識
- 擁有資料分析或商業智慧工具的經驗
- 熟悉 Python 或願意學習基本語法
目標受眾
- 貸款經理
- 信用分析師
- 金融科技創新者
客戶評論 (1)
我已有一些了解的报告，我会使用今天看过的一些提示。
Kelly Cotham
課程 - Copilot for Finance and Accounting Professionals
機器翻譯
