En la calificación crediticia, ¿cuáles son las ventajas y desventajas del aprendizaje automático en relación con las técnicas de regresión tradicionales?

Las preguntas de ventaja y desventaja surgen cuando hay alternativas. Se puede obtener un puntaje de crédito aplicando reglas hechas a mano que están muy sujetas a la experiencia y al poder de observación de las personas que hicieron estas reglas. La idea del proceso basado en datos es dejar que el sistema cree reglas basadas en datos observados. Tradicionalmente, el método estadístico de clasificación (la regresión logística es el término más explotado) se utiliza para la calificación crediticia donde la probabilidad de cierta clase se transforma en calificación crediticia. O también se utilizan métodos de aprendizaje automático (aunque no hay mucha diferencia en el principal) como la red neuronal. Ahora, si comparamos las dos últimas técnicas, es el mismo debate entre los métodos estadísticos y el aprendizaje automático, independientemente de la calificación crediticia o cualquier otra área. En general, las demandas de datos de gran volumen, la dificultad de interpretación, los problemas de generalización son las desventajas de los métodos complejos de aprendizaje automático. La ventaja es su naturaleza de caja negra: la mayoría lo disfruta.