Point de vue

Machine learning and Credit Risk: a suitable marriage?

Using Random Forest for Credit risk models

A l’heure du Big Data et de l’intelligence artificielle, comment les acteurs de l’industrie financière peuvent-ils appliquer les techniques Machine Learning dans le domaine de la modélisation du risque de crédit ?

Les techniques Machine Learning jouent un rôle capital dans le développement business des institutions financières et dans la gestion du risque d’un point de vue règlementaire.

La disponibilité accrue des données et la puissance augmentée des solutions technologiques incitent les acteurs à utiliser ces nouvelles techniques dans une optique d’augmentation de la profitabilité et de réduction des coûts.

Au-delà des avantages en gain de performance et en réduction des erreurs d’estimation, les techniques Machine Learning peuvent avoir une infinité d’utilisations en amont de la construction d’un modèle.

Dans cet article, nous présentons plusieurs approches Machine Learning pour la modélisation d’un modèle de Probabilité de Défaut et proposons des illustrations sur les avantages des algorithmes Random Forest.