AFINIT को जेनरेटिव AI लोन स्क्रीनिंग तकनीक का पेटेंट मिला

मौजूदा सीमा और समाधान

जेनरेटिव AI आय और क्रेडिट स्कोर जैसे संरचित डेटा के साथ वित्तीय विवरण और काउंसलिंग रिकॉर्ड जैसी असंरचित जानकारी भी समझ सकता है, इसलिए उसे उपयोगी सहायक माना जाता रहा है। लेकिन नतीजा सिर्फ़ "मंज़ूर" या "अस्वीकार" रहने पर एक ही श्रेणी के ग्राहकों के बीच जोखिम का बारीक अंतर पकड़ में नहीं आता। लोन सीमा तय करने और ब्याज दरों में फ़र्क करने के लिए यह अंतर ज़रूरी है।

AFINIT की प्रक्रिया में ग्राहक की जानकारी से स्क्रीनिंग प्रॉम्प्ट बनाया जाता है, जिसमें AI को मंज़ूर, अस्वीकार या समीक्षा में से एक जवाब देना होता है। फिर उस शब्द के बनने की गणितीय संभावना यानी "टोकन लॉग-प्रॉबेबिलिटी" निकालकर अस्वीकार-संभावना में बदली जाती है। इसे पुराने वास्तविक डिफ़ॉल्ट इतिहास के साथ जोड़कर सांख्यिकीय कैलिब्रेशन फ़ंक्शन सिखाया जाता है और अंतिम डिफ़ॉल्ट संभावना निकलती है।

वैश्विक विस्तार पर असर

इस जोखिम संकेतक से वित्तीय संस्थान मंज़ूरी, अस्वीकृति और मैन्युअल समीक्षा छाँट सकते हैं, साथ ही ग्राहक-वार ब्याज दर और सीमा तय कर सकते हैं। बाज़ार या नियम बदलने पर पूरे भारी AI मॉडल को दोबारा ट्रेन करना ज़रूरी नहीं है; केवल हल्का कैलिब्रेशन फ़ंक्शन फिर से सिखाना होगा, जिससे लागत और समय घटता है। विदेशी बाज़ारों में भी संबंधित देश के डिफ़ॉल्ट डेटा से यह फ़ंक्शन अलग से ऑप्टिमाइज़ कर तुरंत लागू किया जा सकता है।

CEO ली चोलवोन के अनुसार यह पेटेंट जेनरेटिव AI के गुणात्मक जवाबों को वित्तीय क्षेत्र में चलने वाले मात्रात्मक जोखिम संकेतकों से जोड़ने और बदलाव के प्रति तेज़ी से ढलने की तकनीकी नींव पूरी करता है। उन्होंने कहा कि कंपनी देशों और वित्तीय संस्थानों के अलग-अलग जोखिम मानकों को सटीकता से लागू करने की क्षमता के दम पर वैश्विक बाज़ार में विस्तार तेज़ करेगी।