增強型分析師：Zirdle如何運用AI提升信用風險評估

增強型分析師：Zirdle如何運用AI提升信用風險評估 | Blog | Zirdle

「人工智慧」一詞在金融領域常引發兩種對立想像：烏托邦式的完美自動化決策願景，或反烏托邦的「黑盒子」演算法偏見決策恐懼。在Zirdle，我們拒絕這兩種極端。我們的理念植根於更強大且務實的概念：增強智慧。

我們不認為人工智慧能取代人類信用分析師與在地經紀夥伴的細緻情境判斷。相反地，我們將人工智慧——特別是機器學習——視為增強人類能力的強大工具，使其能做出更快速、更一致且數據更豐富的決策。

本文將揭開人工智慧在我們信用風險框架中的運作原理，重點闡述其如何強化而非取代人類專家。

傳統信用模型的侷限性

數十年來，信用評估依賴邏輯迴歸等傳統統計模型，僅使用有限數據點（如收入、負債水平、過往違約紀錄）。這些模型雖透明易解讀，卻存在重大缺陷：

我們的機器學習模型旨在突破這些限制，成為人類決策者的強力協作夥伴：

我們的模型能分析單筆貸款機會的數千項數據點，遠超人類處理極限。除傳統財務數據外，更涵蓋：

透過處理海量數據集，模型能揭露潛藏的風險與洞察。

此為機器學習的核心優勢。人類分析師或僅見營收成長的正面訊號，但機器學習模型能辨識更複雜模式：「營收雖成長，卻過度集中於單一客戶，而該客戶所屬產業與油價上漲呈負相關。」

模型不僅檢視變量，更探析其間複雜的多維關係，標記隱性關聯供人類分析師深入驗證。

人類皆存在潛意識偏見。分析師對特定產業的過往經驗，可能微妙影響後續判斷。經妥善訓練與公平性審核的AI模型，則能擺脫這類人性偏誤。

模型為每筆貸款生成數據驅動的「違約機率」評分。此評分並非最終決策，而是客觀基準。當人類分析師欲推翻模型建議（無論核准模型標記的貸款或拒絕其通過案件），必須提供明確書面理據。這種「人機協作」流程確保決策兼具嚴謹性與可問責性，融合機器的數據一致性與人類的情境理解力。

有別於靜態模型，我們的機器學習系統具備演化能力。透過持續輸入貸款組合的新表現數據，模型藉由觀察優良貸款與違約案例，不斷優化演算法，實現隨時間增強的智能精度。這種適應經濟環境變化的能力，是傳統模型無法企及的。

信用評估的未來並非人機對立，而是協作共生。在Zirdle，人工智慧不是自主裁判，而是全球最強大的研究助理——它篩選海量數據、識別複雜模式，並將發現呈交人類專家。最終由我們的內部團隊與外部經紀夥伴，運用智慧、經驗與實境洞察做出終極放貸決策。

這種增強智慧模式，讓我們既能保持技術先進性，亦能發揮人性洞察，實現前所未有的全面性、一致性與前瞻性風險評估。