分析至非金融数据，立体评估还款能力…有望扩大金融可得性
BNK釜山银行（行长 Kim Seongju）23日表示，将为补充以既有金融信息为中心的信用评价方式，引入人工智能（AI）基础的“替代性信用评价模型”。
替代性信用评价模型的特点在于，不仅分析传统的金融交易履历，还综合分析多种非金融信息，从而更加立体地评估客户的还款能力。该模型利用基于机器学习的分析技术，从多角度判断客户的信用度，使原有评价体系中难以充分反映的要素也能纳入审查。
一直以来，金融交易履历不足或在一定期间内存在信用度下滑记录的客户，在使用体制内金融服务时往往受到诸多限制。釜山银行通过引入本次模型，计划弥补这些局限，提高具备实际还款能力客户的金融可得性。
个人客户集团长 Jang Inho 表示：“替代性信用评价的引入，不仅是为了提升风险管理水平，更是让更多客户获得金融机会的过程”，并称：“今后将持续改进评价体系，缩小金融服务盲区，使各类客户都能使用体制内金融服务。”
本报道由人工智能(AI)翻译技术生成。
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