数据基准测试如何提供帮助

只是因为你的公司 能 使用现有数据进行人工智能风险建模并不意味着你
应该。人们认为人工智能可以根据任何数据集做出准确的预测。但事实并非总是如此。

人工智能模型的好坏取决于输入的数据。

优质数据是有效 AI 风险建模的关键。如果没有数据，即使是最复杂的 AI 系统也会产生有缺陷的结果。这可能导致决策失误和风险敞口增加。

在这篇文章中，我们将探讨为什么高质量数据在 AI 风险建模中如此重要。我们还将向您展示数据基准测试如何帮助您获得更好的结果。

人工智能风险建模的基础：优质数据

我们所说的 AI 模型的“高质量”数据究竟是什么意思？这不仅仅是拥有大量信息。高质量数据是准确、完整、一致且与您正在评估的风险因素相关的。

在风险建模中，高质量数据可能包括最新的信用评分、收入信息、付款历史和其他财务指标。这些数据不应有错误、重复和不一致之处。

然而，确保数据质量并不总是那么简单。常见问题包括：

• 记录不完整：缺失的信息可能会使模型的预测产生偏差。

• 过时的数据： 财务状况瞬息万变。使用旧数据可能会导致风险评估不准确。

• 格式不一致： 当数据来自多个来源时，它们可能并非都采用相同的格式。

• 不准确的信息： 数据输入或报告错误会严重影响模型的输出。

这些问题可能会造成严重后果。数据质量差可能导致：

• ❌风险预测不准确

• 错失的机会

• ❌金融风险增加

• ❌监管合规问题

例如，如果您的 AI 模型使用的是过期的信用评分，它可能会低估向财务状况近期恶化的客户放贷的风险。或者，如果不同来源的收入数据不一致，您的模型可能难以准确评估客户偿还贷款的能力。

这就是为什么关注数据质量至关重要。高质量的数据可让您的 AI 模型做出更准确的预测，从而做出更好的风险管理决策。这不仅仅是拥有更多数据，而是拥有正确的数据。

确保人工智能风险模型数据质量的挑战

维护 AI 风险模型的高质量数据绝非易事。让我们来看看一些主要挑战：

数据源的数量和种类

AI 模型通常使用来自多个来源的数据。这些来源可能包括信用局、银行记录、公共数据库甚至社交媒体。每个来源都有自己的格式和更新频率。一致地集成所有这些数据是一项棘手的工作。

跨多个机构的数据一致性

信用局是风险建模的主要数据来源。然而，不同信用局之间的信息可能存在很大差异。例如，一家信用局可能比另一家信用局更新客户的信用评分。或者他们计算信用利用率的方式可能不同。这些不一致可能导致风险评估相互矛盾。

平衡数据完整性与成本效益

更多数据通常意味着更好的预测。但除非你拥有正确的手段，否则也可能意味着更高的成本。除非你使用数据基准测试，否则每个额外的数据点或来源都可能要付出代价。

保持数据最新

财务状况瞬息万变。上个月准确的数据今天可能已经过时。不断更新数据对于准确的风险建模至关重要。但这也可能耗费大量资源。

确保数据准确性

即使有可靠的来源，错误也难免。这可能是由于数据输入错误、报告延迟或技术故障造成的。发现并纠正这些错误至关重要。

遵守法规

使用个人数据进行风险建模伴随着监管责任。您需要确保收集和使用数据符合 GDPR 等法律。这给数据管理增加了另一层复杂性。您需要在对全面数据的需求与隐私和监管要求之间取得平衡。

数据基准测试如何改善人工智能风险建模

数据基准测试是一种强大的工具，可以帮助克服我们讨论过的许多挑战。但它到底是什么？它如何提供帮助？

什么是数据基准测试？

数据基准测试是将您的数据与行业标准或最佳实践进行比较的过程。这就像对您的数据进行健康检查。您将根据市场上现有的数据评估其质量、完整性和成本效益。

数据基准测试对人工智能风险建模的好处

1. 确定最可靠的数据源

数据基准测试可帮助您确定哪些来源提供最准确和最新的信息。这对于构建可靠的 AI 风险模型至关重要。通过比较来自不同来源的数据，您可以发现不一致之处并确定可以信任哪些来源。这可以带来更准确的风险评估和更好的决策。

2. 确保数据一致性

当您对数据进行基准测试时，您不仅要查看单个来源。您还要检查不同来源之间的匹配程度。此过程有助于识别数据源之间的差异。然后，您可以采取措施协调这些差异，从而为您的 AI 模型提供更一致、更可靠的数据。

3. 优化数据成本

数据基准测试可以让您清楚地了解与市场价格相比，您为数据支付的费用。这种洞察力对于管理成本非常有价值。像我们的许多客户一样，您可能会发现自己为某些数据集支付了过高的费用，或者有更具成本效益的来源可供选择。这些知识可以让您优化数据支出，而不会影响质量，即使您选择继续使用同一家提供商。

4. 提高数据覆盖率

通过基准测试，您可能会发现数据中的差距。也许您缺少竞争对手在其风险模型中使用的关键信息。识别这些差距可以让您战略性地扩大数据覆盖范围。您可以专注于获取最有价值的缺失数据，而不是盲目地积累更多信息。