يمثل التكامل السريع للذكاء الاصطناعي (AI) في تقييم مخاطر الائتمان أحد التحولات الأكثر أهمية في الخدمات المالية المعاصرة. تقدم هذه الورقة مراجعة شاملة وتداخلية لتطبيقات الذكاء الاصطناعي في تسجيل الائتمان والموافقة على القروض — بما في ذلك خوارزميات التعلم الآلي، والهياكل العميقة للتعلم، وتقنيات معالجة اللغة الطبيعية — بينما تفحص بشكل منهجي أبعاد الحوكمة والأخلاق والتنظيم التي تحدد ما إذا كانت هذه الأنظمة تخدم المصلحة العامة. بالاستعانة بتوليف لأكثر من 40 مصدرًا محكومًا ودراسات حالة دولية من Upstart وAnt Financial وJPMorgan Chase وZestFinance وHDFC Bank وKabbage، توثق الدراسة تحسنات متسقة بأداء AUC-ROC بمقدار 5 إلى 15 نقطة مئوية لنماذج الذكاء الاصطناعي مقارنة بأسس الانحدار اللوجستي التقليدية. وجدت الدراسة أن طرق التجميع — خاصة XGBoost وLightGBM — تهيمن على عمليات التشغيل بسبب توازنها المتفوق بين الدقة وقابلية التفسير، بينما تقدم الهياكل العميقة للتعلم مزايا في بيئات واسعة النطاق وغنية زمنياً. تفحص الورقة بشكل نقدي التحيز الخوارزمي، ومخاطر خصوصية البيانات، وتحدي قابلية التفسير في الصناديق السوداء، والمشهد التنظيمي العالمي المتطور، مقترحة إطار عمل للذكاء الاصطناعي المسؤول مبني على أربعة أعمدة: الأداء، والعدالة، والشفافية، والمساءلة. تقدم الدراسة توصيات مستهدفة للمؤسسات المالية والمنظمين، مع اهتمام خاص بسوق الهند بما في ذلك إطار جامع الحسابات وبيانات معاملات UPI كمدخلات تحويلية للإدماج الائتماني.
دراسة كوماري وآخرون (الخميس) هذا السؤال.