क्रेडिट अंडरराइटिंग क्विज़ में एआई

जैसे ही आप प्रश्नोत्तरी लेते हैं उत्तर और स्पष्टीकरण दिखाई देते हैं।

1. एआई क्रेडिट-अंडरराइटिंग मॉडल मुख्य रूप से क्या भविष्यवाणी करने का प्रयास करता है?
   • संभावना है कि उधारकर्ता डिफ़ॉल्ट होगा
   • उधारकर्ता का पसंदीदा बैंक
   • शेयर बाज़ार की दिशा
   • उधार लेने वाले की बिल्कुल सही उम्र
2. क्रेडिट मॉडल में 'प्रॉक्सी भेदभाव' क्या है?
   • बैकअप सर्वर का उपयोग करना
   • नस्ल जैसी संरक्षित विशेषता के लिए खड़ी एक विशेषता
   • ऋण के लिए आवेदन करने के लिए एक प्रॉक्सी किराए पर लेना
   • ग्राहक डेटा एन्क्रिप्ट करना
3. What does an adverse-action notice communicate to a credit applicant?
   • A guarantee of future loan approval
   • A credit score that proves discrimination
   • That the creditor took an adverse action on the credit application
   • A list of every variable in every model
4. एआई अंडरराइटिंग संभावित रूप से किसकी मदद कर सकती है जिसे पारंपरिक स्कोरकार्ड अक्सर अस्वीकार कर देते हैं?
   • केवल सबसे धनी उधारकर्ता
   • बैंक स्वयं
   • सरकारी नियामक
   • कम पारंपरिक क्रेडिट इतिहास वाले 'थिन-फ़ाइल' आवेदक
5. क्रेडिट अंडरराइटिंग में SHAP जैसे टूल का उपयोग क्यों किया जाता है?
   • स्पष्टीकरण के लिए किसी निर्णय का श्रेय विशिष्ट विशेषताओं को देना
   • इंटरनेट को तेज़ करने के लिए
   • प्रमुख ब्याज दर निर्धारित करने के लिए
   • कंप्यूटर वायरस का पता लगाने के लिए
6. हामीदारी के लिए अधिक डेटा का उपयोग करने में केंद्रीय तनाव क्या है?
   • अधिक डेटा हमेशा सटीकता को कम करता है
   • अधिक डेटा से सटीकता में सुधार हो सकता है लेकिन भेदभाव छिप सकता है
   • डेटा का उपयोग करना अवैध है
   • डेटा ऋण मुक्त बनाता है
7. When a creditor supplies a statement of reasons under Regulation B, what must those reasons describe?
   • A generic statement that an algorithm denied credit
   • A complete source-code listing
   • Specific principal reasons that accurately describe factors actually used in the decision
   • A promise that the applicant will later be approved
8. Why can an alternative-data source raise fairness questions in underwriting?
   • It is always illegal to use any nontraditional data
   • It guarantees a higher credit score
   • It eliminates the need for validation
   • It may act as a proxy for protected characteristics or reflect uneven coverage