人工智能是信用风险管理的发展方向

　　文｜卓逸

　　世界上最早的评级公司已经成立超过100年，评级公司在中国也已经发展了近30年，形成了一套相对成熟的信用风险评价体系。各类金融机构使用的评级理论、评级方法和指标体系大同小异，以定性分析为主，以定量分析为辅，可以说人的主观判断很大程度上决定了评级结果。这既造成了评级结果的不稳定，损害了评级结果的可信度，也将信用风险分析推向了容易产生争议的“玄学”。

　　实际应用中，这套传统信用风险评价体系的效果差强人意。2014年之前，由于没有信用债券违约，信用评级的效果无法验证。2014年之后，随着违约债券的逐渐增多，信用风险评价体系的不足也逐渐凸显：首先，评级公司难以保持理论上应有的独立客观性；其次，评级结果对信用风险没有前瞻性指导意义，评级公司往往等到违约发生的时候才下调评级；最后，发债主体的各类“花式违约”也让投资者对于信用风险评价体系的实用性产生了质疑。如果评级理论的假设不符合实际，那么评级结果一定漏洞百出。最终，传统信用风险评价体系的公信力逐渐受到质疑，从业者被迫更多依靠个人经验去弥补信用风险评价体系的不足，同时，一些具备“信评、投资和量化”背景的从业人员也在合作探索新的方法克服这些不足。