人工智能(AI)金融平台Appinit于9月3日宣布，已与首尔大学产学合作团共同申请了一项提高信用评估准确度的AI技术专利。

此次专利是Appinit与首尔大学去年开始的“基于AI的金融框架”联合研究的首个成果，旨在提高发展中国家的金融可达性。

申请技术的核心在于将贷款未批准客户的还款能力纳入评估，而这一点在现有信用评估系统中难以实现。虽然贷款批准客户的正常还款或逾期情况会被数据记录，但未批准客户的实际还款能力却难以确认。

因此，尽管AI可以预测批准客户的还款可能性，但现有系统的批准与拒绝标准仍依赖于人为设定的规则，存在局限性。

为此，Appinit与首尔大学研究团队开发了三阶段审查转换程序。首先，AI被训练以做出与现有审查标准相同的判断，然后利用历史数据验证新审查方式的效果。

在这一过程中，除了考虑违约率外，还综合考虑利息收入、本金回收、损失和费用等因素，计算拒绝贷款所错失的收益与批准带来的损失。

最后阶段，研究团队将筛选出被认为最安全的部分未批准客户进行试点批准。通过积累这些客户的实际还款结果，可以获得在过去难以获取的未批准客户群体的还款数据。

Appinit的AI负责人申在赫表示：“与首尔大学共同开展的研究在一年内成功申请了专利，这项技术打破了仅学习违约率预测而未学习审查决策的信用评估系统的长期局限，为那些因技术限制而被拒绝的客户提供了更准确的审查途径。”