机器学习在贷款承销中如何更具适应性？

机器学习正在改变金融领域，这是任何人都无法预料的。在冠状病毒疫情期间，这项技术可能比以往任何时候都更为重要，因为金融机构发现许多传统协议的有效性远不如以前。

机器学习的进步带来的最重大变化之一就是贷款承销流程。它通过更改信用评分模型间接影响贷款承销，但是其中一些更改是贷款承销过程本身的核心。

调研机构Towards Data Science分析了数十篇关于机器学习在贷款评分中的应用的论文。他们发现，它将在该行业的未来中发挥巨大作用。

诸如“蓝线贷款”（Blue LineLoan）之类的企业可能会使用更多前沿的贷款承销策略。这可能包括机器学习。

 机器学习如何影响贷款承销流程？

一些专家对传统的信用评分方法及其在贷款承销中的作用提出了各种担忧。为了理解批评，了解传统贷款承销背景下的信用评分非常重要。

FICO分数是通过分析信用历史记录、信用使用情况、信用历史记录的长度、信用类型和新近度来确定的。这些因素中的每一个都被赋予不同的权重，信用记录和使用率占总分的三分之二。

贷款者认真研究了FICO评分以及其他一些变量。他们还必须密切注意债务与收入的比率，未偿债务总额，某些生活方式的选择以及其他精算因素。

尽管其中一些因素很有意义，但其他因素却是古老的原则，无法反映现代精算标准。甚至在许多情况下有意义的某些承保标准在其他情况下也可能不合适。贷款承销商需要认识到不同申请的细微差别，并考虑到贷款市场的动态性质。

这是机器学习可以带来好处的地方。机器学习可以解决的现代承保流程存在许多缺陷。

 在贷款承销中使用机器学习有哪些潜在好处？

许多专家表示，机器学习可以帮助克服贷款承销的各种限制人工智能研究和咨询公司解决了最大的好处，下面列出了其中的几个。

 拒绝不合格的申请者

放款方努力对没有信用的客户做出适当的决定。未上大学的千禧一代最有可能属于这一类，因为他们中的许多人没有拿出信用卡或学生贷款。

许多贷方很想在没有任何信用的情况下拒绝申请者。但是，这降低了他们维持足够贷款量的能力。

与其相反，他们中的一些人正在使用机器学习来分析没有任何先期信贷就获得贷款的借款人池。他们可以在这些借款人之间寻找共同点，以确定单个申请者违约的可能性。尽管这些机器学习算法仍处于起步阶段，但到目前为止，它们已被证明是非常有效的。

 评估收入可变的借款者的担忧

零工经济的兴起导致收入可变的消费者数量不断增加。这给贷方造成了一些麻烦。拥有9到5个常规工作的借款人通常只需出示工资单即可获得批准，而独立承包商和企业主则需要出示数年的纳税申报表。对于刚刚开始新工作的非常规员工来说，这是一个巨大的问题。

贷款者还使用机器学习来弥补这些缺点。他们可能会开始使用新算法来评估各种因素，例如业务类型，申请人的工作经历和业务计划的完整性。

在疫情持续蔓延期间和之后，这些机器学习算法是否会变得更加重要？

毫无疑问，疫情带来了很多并发症。由于资本产生的经济影响，许多人很难获得资本。

这意味着机器学习对于贷款承销流程可能比以往任何时候都更为重要。以下是机器学习可能证明最有用的一些方法：

•预测分析可能应该能够准确预测大流行结束后哪些失业者会反弹。它不仅会评估他们目前的就业状况，还会评估他们的长期收入前景，如果他们有足够的现金储备来支付一个月的付款，这可能会有所帮助。

•机器学习将确定经济的发展本质。这些算法能够提出对风险评分计算的更改，以解决这一新现实。

•算法可能能够解决一些与疫情相关的健康风险，例如申请人是否已接种疫苗，并能够积极地恢复工作。但是，重要的是要确保他们不要以歧视性的方式利用这些可能违反民权法的行为。

机器学习为贷款承销行业带来了许多有益的变化。随着疫情的挑战不断加剧，这些变化可能会更加受欢迎。