Finantza-arriskuen kudeaketarako ikuspegi ikusgarria
Finantza arriskuen kudeaketaren mundua ezustekoa izan da beti. Merkatuak gora eta behera egiten du faktore makroekonomikoen, inbertitzaileen sentimenduen eta, batzuetan, espekulazio hutsaren nahasketa konplexu batean oinarrituta. Urte hauetan, finantza-erakundeek arrisku-eredu tradizionaletan oinarritu dira —esparru estatistikoetan, joera historikoetan eta giza juizioan— ziurgabetasuna arintzeko. Baina finantza-krisi handiekin ikusi dugunez, eredu horiek maiz erreaktiboak izaten dira proaktiboak baino.
Harshita, finantza-analisian eta AI-n oinarritutako arriskuen ereduan aditu ospetsuak, urteak daramatza erronka honi aurre egiten. Datuen analisi aurreratuan egiten duen lana arriskuen kudeaketa adimentsuagoa, azkarragoa eta moldakorragoa bilakatzean oinarritzen da. Patentatutako bere teknologien bidez, eredu iragarpenetan alborapenak murrizteko, finantza-transakzioetarako datu handiak prozesatzeko eta bankuko zibersegurtasuna hobetzeko modu berriak aurkeztu ditu.
"Finantza-arriskuaren ereduek akats sistemikoak izan dituzte aspaldi: datuen alborapena, ikuspegi atzeratuak eta giza esku-hartzearekiko gehiegizko konfiantza. AIaren benetako boterea merkatu-baldintza aldakorretatik etengabe ikasteko, egokitzeko eta eredu tradizionalek ezin dituzten iragarpenak egiteko gaitasuna da". — Harshita
Harshitaren patenteen berezitasuna eta ondorioak
Harshitaren patente bakoitzak finantza-arriskuen kudeaketan oinarrizko arazo bati heltzen dio:
- Alborapena murriztea AI aurreikuspen-ereduetan : finantza-ereduek giza-alborapenak isla ditzakete, kreditu-onarpenetan, iruzurra hautematen edo mailegu-agirietan. Harshitaren patenteetako batek AI bidezko sistema bat aurkezten du, eredu aurreikuspenen alborapenak etengabe ikuskatzen eta zuzentzen dituena, arriskuen ebaluazio zuzenagoak eta zehatzagoak bermatuz. Eragina? Finantza-erakundeek maileguaren bidezkotasuna hobetu dezakete arriskuen sailkapenean positibo eta negatibo faltsuak murrizten dituzten bitartean.
- Finantza-transakzioetarako Big Data prozesatzea : denbora errealean finantza-erabakiak hartzeko datu kopuru handiak segundotan prozesatu behar dira. Harshitaren hodeian oinarritutako analisi-sistema patentatuak transakzioen abiadura, iruzurra detektatzeko eta betetzearen jarraipena hobetzen du, bankuek eraginkortasun paregabearekin funtziona dezaten.
- AI-k bultzatutako zibersegurtasuna : zibermehatxuak gero eta handiagoak direnez, finantza-erakundeek defentsa hobeak behar dituzte. Harshitaren patenteetako batek AI bultzatutako zibersegurtasun alerta sistema batean oinarritzen da, alarma faltsuak murrizten dituena, benetako mehatxuak zehaztasunez identifikatzen dituen bitartean. Hau iruzurraren detektatzeko nekearekin borrokatzen duten bankuentzat joko-aldaketa bat da, non segurtasun-taldeak alertaz bonbardatzen dituzten baina benetako arriskuak iragazteko zehaztasunik ez duten.
AI eta Machine Learning nola birdefinitzen ari diren arriskuen analitika
AI ez da arriskuen kudeaketan beste tresna bat; funtsean, arriskua neurtzeko, aurreikusteko eta arintzeko modua aldatzen ari da. Datu historikoen araberakoak diren eredu tradizionalak ez bezala, AI ereduak etengabe eboluzionatzen dira, denbora errealeko transakzio datuak, merkatu-adierazleak eta sare sozialetako sentimendua bezalako datu-iturri alternatiboak integratuz.
AI bidez bultzatutako arrisku-analisiak erabiltzen dituzten finantza-erakundeek ikusi dute:
- Arriskuen iragarpen zehatzagoak , ohikoak ez diren datu iturriak sartuz.
- Iruzurra detektatzeko azkarragoa — transakzioetan anomaliak denbora errealean hautematearen bidez.
- Kreditu-ebaluazio hobeak : portaera-ereduak aztertuz, kreditu-puntuazio hutsak baino
"Erronkarik handiena ez da AI ereduak garatzea soilik; fidagarriak, azalgarriak eta moldagarriak izatea da. Kutxa beltzaren IA ez da nahikoa; finantzak zehatzak eta arduratsuak diren ereduak eskatzen ditu". — Harshita
Arrisku-eredu estatikotik moldakorretara igarotzea
Historikoki, finantza-erakundeek arrisku-eredu estatikoekin funtzionatzen zuten: urteetako datu historikoetan eraikitako markoak, sarritan hiruhilero edo urtero eguneratzen dira. Baina gaur egungo finantza panoraman, eredu estatikoek ez dute mozten. AI-k bultzatutako arrisku-ereduak dinamikoki doitzen dira, denbora errealeko joera ekonomikoak, gertaera geopolitikoak eta kontsumitzaileen gastuaren jokabide-aldaketak kontuan hartuta.
Esate baterako, COVID-19 pandemian, eredu tradizionalek ez zuten kreditu-arriskuaren aldaketa masiboak aurreikusi. Bien bitartean, denbora errealeko gastu-ereduak eta sentimenduen analisiak barne hartzen zituzten AI-k bultzatutako ereduek arriskuen aurreikuspen askoz zehatzagoak eman zituzten.
Harshitaren datu handiak prozesatzeko sistema patentatuak funtsezko zeregina du aldaketa honetan. Instituzioei denbora errealeko finantza-datu kopuru izugarriak modu eraginkorrean prozesatzeko aukera ematen die, erabakiak hartzeko atzerapena murriztuz eta merkatuaren erantzuna hobetuz.
Maiztasun Handiko Negoziazioan (HFT) eta Merkatuaren Egonkortasunean AI
Maiztasun handiko merkataritza (HFT) algoritmoek milaka transakzio exekutatzen dituzte segundoko, abiadura eta eraginkortasuna maximizatuz. Baina merkatuaren ezegonkortasuna ere sartzen dute, haustura flash eta likidezia murrizketan lagunduz. AI-k bultzatutako arrisku-kontrolek merkatu hauek egonkortzen laguntzen dute:
- Likidezia-hutsuneetan abisu goiztiarreko seinaleak hautematea.
- Merkataritza geldiaraztea merkatuek muturreko hegazkortasuna erakusten dutenean (flash kraskatzeak saihestuz).
- Zuzeneko arriskuen analisian oinarritutako merkataritza algoritmoak dinamikoki doitzea.
HFT erabiltzen duten merkatariei eta finantza-erakundeei dagokienez, argi dago gakoa: AI ereduek arrisku-berme integratuak behar dituzte merkatuaren aldaketa hondamendiak saihesteko.
The Case for Explainable AI (XAI) Arriskuen kudeaketan
Finantza-arriskuen kudeaketarako AI hartzean oztopo garrantzitsu bat gardentasun eza da. Finantza-erakundeek ezin dute itsu-itsuan fidatu kutxa beltzeko AI ereduetan milaka milioi dolar jokoan daudenean.
Harshitak Explainable AI (XAI) defendatzen du, AI erabakiak gardenak eta ikuskagarriak egiten dituen esparrua. SHAP (SHapley Additive Explanations) eta LIME (Local Interpretable Model-Agnostic Explanations) bezalako teknikak AI-k bultzatutako arrisku ereduetan integratzen ari dira orain erabakiak nola hartzen diren argiago emateko.
AI bultzatutako arriskuen kudeaketa inplementatu nahi duten finantza-erakundeentzat, urrezko araua hau da:
**"**Zure AI ereduak arrisku-erabaki bat hartzen badu, zergatik azaldu behar duzu."
AIren etorkizuna finantza-arriskuan
AI-k bultzatutako arriskuen kudeaketa azkar eboluzionatzen ari da, eta sortzen ari diren hainbat joerak industria moldatuko dute:
- Konputazio kuantikoa arriskuen ebaluazio ultra-azkarrak egiteko.
- Finantza deszentralizatuak (DeFi) arriskuen eredua, AI aprobetxatuz kontratu adimendunak ziurtatzeko.
- AI-giza arteko lankidetza hibridoa, AI eraginkortasuna hobetzen duen bitartean, giza esperientziak erabakiak hartzeko funtsezkoa izaten jarraitzen duela bermatuz.
Harshitak uste du AI-k bultzatutako arrisku eredu arrakastatsuenak hauek izango direla:
- Konbinatu AIren prozesatzeko ahalmena giza intuizioarekin.
- Finantza-erabakiak hartzeko zuzentasuna bermatzea eta alborapena murriztea.
- Gardentasunari eta araudia betetzeari lehentasuna ematea.
Azken Gogoetak
AI ez da finantza-arriskuen kudeaketa hobetzen soilik, eraldatzen ari da. Analitika iragarlean, denbora errealeko monitorizazioan eta alborapenen zuzenketan egindako berrikuntzen bidez, AI finantza-erakundeei aukera ematen die arriskuen ebaluazio erreaktibotik datuetan oinarritutako erabakiak hartzera pasatzeko.
Baina AI finantzak benetan iraultzeko, fidatu behar da. Gardentasunak, zuzentasunak eta moldagarritasunak AI-k bultzatutako arriskuen kudeaketaren hurrengo aroa definituko dute.
"Teknologia ez da erronka, konfiantza da. AI zuzena lortzen duten erakundeak izango dira jendeak fida ditzakeen ereduak eraikitzen dituztenak, ez zehaztasunagatik bakarrik, baizik eta zuzentasunagatik eta erantzukizunagatik". — Harshita
Harshitari buruz
Harshita finantza-datuen analitikan, AI-k bultzatutako arriskuen modelizazioan eta zibersegurtasunean aditua da. AI eta big data prozesatzeko hainbat patenterekin, finantza-industrian gardentasuna, zuzentasuna eta eraginkortasuna hobetzen dituzten arriskuen kudeaketa puntako irtenbideak garatzen espezializatuta dago.
