Викторина, связанная с руководством · Средний Уровень

Викторина по искусственному интеллекту в кредитном андеррайтинге

Ознакомьтесь с андеррайтингом кредитов, дискриминацией по доверенности, уведомлениями о неблагоприятных действиях, альтернативными данными, объяснениями и нормативными ограничениями.

Связанные направляющие путиИИ в кредитном андеррайтинге
Вопрос 1 из 8

Что в первую очередь пытается предсказать модель кредитования с использованием искусственного интеллекта?

Предварительный просмотр каждого вопроса8 вопросы

Ответы и пояснения появляются по мере прохождения теста.

  1. Что в первую очередь пытается предсказать модель кредитования с использованием искусственного интеллекта?
    • Вероятность того, что заемщик объявит дефолт
    • Любимый банк заемщика
    • Направление фондового рынка
    • Точный возраст заемщика
  2. Что такое «дискриминация по доверенности» в кредитных моделях?
    • Использование резервного сервера
    • Функция, заменяющая защищенный атрибут, например расу.
    • Найм доверенного лица для подачи заявки на кредит
    • Шифрование данных клиента
  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. Кому потенциально может помочь ИИ-андеррайтинг, который традиционные системы показателей часто отвергают?
    • Только самые богатые заемщики
    • Сами банки
    • Государственные регуляторы
    • «Тонкие» заявители с небольшой традиционной кредитной историей
  5. Почему такие инструменты, как SHAP, используются при андеррайтинге кредитов?
    • Приписать решение конкретным особенностям для пояснений
    • Чтобы ускорить Интернет
    • Чтобы установить основную процентную ставку
    • Для обнаружения компьютерных вирусов
  6. В чем состоит основное противоречие при использовании большего количества данных для андеррайтинга?
    • Больше данных всегда снижает точность
    • Больше данных может повысить точность, но может скрыть дискриминацию
    • Использование данных незаконно
    • Данные делают кредиты бесплатными
  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