Ֆինանսական ռիսկերի կառավարման տեսլական մոտեցում
Ֆինանսական ռիսկերի կառավարման աշխարհը միշտ անկանխատեսելի է եղել: Շուկաները բարձրանում և անկում են ապրում՝ հիմնվելով մակրոտնտեսական գործոնների, ներդրողների տրամադրությունների և երբեմն ուղղակի շահարկումների բարդ խառնուրդի վրա: Տարիների ընթացքում ֆինանսական հաստատությունները հենվել են ավանդական ռիսկերի մոդելների վրա՝ վիճակագրական շրջանակներ, պատմական միտումներ և մարդկային դատողություններ՝ անորոշությունը մեղմելու համար: Բայց ինչպես մենք տեսանք խոշոր ֆինանսական ճգնաժամերի դեպքում, այս մոդելները հաճախ ռեակտիվ են, քան նախաձեռնող:
Ֆինանսական վերլուծության և AI-ի վրա հիմնված ռիսկերի մոդելավորման ճանաչված փորձագետ Հարշիտան տարիներ է ծախսել այս մարտահրավերին դիմակայելու համար: Նրա աշխատանքը առաջադեմ տվյալների վերլուծության մեջ կենտրոնացած է ռիսկերի կառավարումն ավելի խելացի, արագ և հարմարվող դարձնելու վրա: Իր արտոնագրված տեխնոլոգիաների միջոցով նա ներկայացրել է կանխատեսող մոդելներում կողմնակալությունը նվազեցնելու, ֆինանսական գործարքների համար մեծ տվյալների մշակումը և բանկային ոլորտում կիբերանվտանգությունը բարձրացնելու նոր ուղիներ:
«Ֆինանսական ռիսկերի մոդելները երկար ժամանակ տուժել են համակարգային թերություններից՝ տվյալների մեջ կողմնակալություն, ուշ պատկերացումներ և չափազանց վստահություն մարդկային միջամտության վրա: AI-ի իրական ուժը շուկայի փոփոխվող պայմաններից անընդհատ սովորելու, հարմարվելու և կանխատեսումներ անելու կարողությունն է, որը ավանդական մոդելները չեն կարող անել»: - Հարշիտա
Հարշիտայի արտոնագրերի եզակիությունը և հետևանքները
Harshita-ի յուրաքանչյուր արտոնագիր անդրադառնում է ֆինանսական ռիսկերի կառավարման հիմնարար խնդրին.
- AI կանխատեսման մոդելներում կողմնակալության նվազեցում . Ֆինանսական մոդելները կարող են արտացոլել մարդկային կողմնակալությունները՝ լինի դա վարկի հաստատման, խարդախության հայտնաբերման կամ վարկի տրամադրման հարցում: Harshita-ի արտոնագրերից մեկը ներկայացնում է արհեստական ինտելեկտով աշխատող համակարգ, որը շարունակաբար ստուգում և ուղղում է կանխատեսող մոդելների կողմնակալությունը՝ ապահովելով ավելի արդար և ճշգրիտ ռիսկերի գնահատում: Ազդեցությո՞ւնը։ Ֆինանսական հաստատությունները կարող են բարելավել վարկավորման արդարությունը՝ միաժամանակ նվազեցնելով ռիսկերի դասակարգման կեղծ դրական և բացասական կողմերը:
- Ֆինանսական գործարքների համար մեծ տվյալների մշակում . Իրական ժամանակում ֆինանսական որոշումների կայացման համար անհրաժեշտ է տվյալների հսկայական քանակի մշակում վայրկյանների ընթացքում: Harshita-ի արտոնագրված ամպի վրա հիմնված վերլուծական համակարգը մեծացնում է գործարքների արագությունը, խարդախության հայտնաբերումը և համապատասխանության մոնիտորինգը՝ հնարավորություն տալով բանկերին աշխատել աննման արդյունավետությամբ:
- AI-ի վրա հիմնված կիբերանվտանգություն . կիբեր սպառնալիքների աճով ֆինանսական հաստատություններին ավելի լավ պաշտպանություն է հարկավոր: Harshita-ի արտոնագրերից մեկը կենտրոնանում է AI-ի վրա հիմնված կիբերանվտանգության ահազանգման համակարգի վրա, որը նվազեցնում է կեղծ ահազանգերը՝ միաժամանակ ճշգրիտ բացահայտելով իրական սպառնալիքները: Սա փոխում է խաղը այն բանկերի համար, որոնք պայքարում են խարդախության հայտնաբերման հոգնածության դեմ, որտեղ անվտանգության թիմերը ռմբակոծվում են ահազանգերով, բայց չունեն իրական ռիսկերի զտման ճշգրտություն:
Ինչպես են AI-ն և մեքենայական ուսուցումը վերասահմանում են ռիսկերի վերլուծությունը
AI-ն ռիսկերի կառավարման ևս մեկ գործիք չէ. այն հիմնովին փոխում է ռիսկի չափման, կանխատեսման և մեղմացման եղանակը: Ի տարբերություն ավանդական մոդելների, որոնք կախված են պատմական տվյալներից, AI մոդելները շարունակաբար զարգանում են՝ ինտեգրելով իրական ժամանակի գործարքների տվյալները, շուկայական ցուցանիշները և նույնիսկ այլընտրանքային տվյալների աղբյուրները, ինչպիսիք են սոցիալական մեդիայի տրամադրությունները:
Ֆինանսական հաստատությունները, որոնք օգտագործում են AI-ի վրա հիմնված ռիսկերի վերլուծություն, տեսել են.
- Ռիսկի ավելի ճշգրիտ կանխատեսումներ ՝ ներառելով ոչ ավանդական տվյալների աղբյուրներ:
- Ավելի արագ խարդախության հայտնաբերում ` գործարքներում իրական ժամանակում անոմալիաների հայտնաբերման միջոցով:
- Ավելի լավ վարկային գնահատումներ ՝ վերլուծելով վարքագծի ձևերը, այլ ոչ միայն վարկային միավորները
«Ամենամեծ մարտահրավերը ոչ միայն արհեստական ինտելեկտի մոդելների մշակումն է, այլ դրանք վստահելի, բացատրելի և հարմարվողական դարձնելը: Black-box AI-ն բավարար չէ. ֆինանսները պահանջում են մոդելներ, որոնք և՛ ճշգրիտ են, և՛ հաշվետու»: - Հարշիտա
Անցում ստատիկից դեպի հարմարվողական ռիսկի մոդելներ
Պատմականորեն, ֆինանսական հաստատությունները գործել են ստատիկ ռիսկի մոդելներով, որոնք հիմնված են տարիների պատմական տվյալների վրա, որոնք հաճախ թարմացվում են եռամսյակը մեկ կամ տարեկան: Բայց այսօրվա արագ զարգացող ֆինանսական լանդշաֆտում ստատիկ մոդելները չեն կտրում այն: AI-ի վրա աշխատող ռիսկային մոդելները դինամիկ կերպով հարմարվում են՝ հաշվի առնելով իրական ժամանակի տնտեսական միտումները, աշխարհաքաղաքական իրադարձությունները և սպառողական ծախսերի վարքագծային փոփոխությունները:
Օրինակ՝ COVID-19 համաճարակի ժամանակ ավանդական մոդելները չկարողացան կանխատեսել վարկային ռիսկի զանգվածային տեղաշարժերը։ Միևնույն ժամանակ, AI-ի վրա հիմնված մոդելները, որոնք ներառում էին իրական ժամանակի ծախսերի օրինաչափություններ և տրամադրությունների վերլուծություն, տրամադրեցին շատ ավելի ճշգրիտ ռիսկերի կանխատեսումներ:
Harshita-ի արտոնագրված մեծ տվյալների մշակման համակարգը առանցքային դեր է խաղում այս տեղաշարժում: Այն թույլ է տալիս հաստատություններին արդյունավետ կերպով մշակել իրական ժամանակի ֆինանսական տվյալների հսկայական քանակություն՝ նվազեցնելով որոշումների կայացման հետաձգումը և բարելավելով շուկայի արձագանքը:
AI բարձր հաճախականությամբ առևտրի (HFT) և շուկայի կայունության մեջ
Բարձր հաճախականությամբ առևտրի (HFT) ալգորիթմները վայրկյանում հազարավոր գործարքներ են կատարում՝ առավելագույնի հասցնելով արագությունն ու արդյունավետությունը: Բայց դրանք նաև շուկայի անկայունություն են մտցնում, ինչը նպաստում է կտրուկ վթարների և իրացվելիության անկմանը: AI-ի վրա աշխատող ռիսկերի վերահսկումն օգնում է կայունացնել այս շուկաները՝
- Իրացվելիության բացերի վաղ նախազգուշացման ազդանշանների հայտնաբերում:
- Առևտրի դադարեցում, երբ շուկաները դրսևորում են ծայրահեղ անկայունություն (կանխելով ֆլեշ վթարները):
- Առևտրային ալգորիթմների դինամիկ ճշգրտում, որը հիմնված է կենդանի ռիսկերի վերլուծության վրա:
Առևտրականների և ֆինանսական հաստատությունների համար, ովքեր օգտագործում են HFT-ը, հիմնական առավելությունը պարզ է. AI մոդելներին անհրաժեշտ են ներկառուցված ռիսկային երաշխիքներ՝ կանխելու շուկայի աղետալի տատանումները:
Ռիսկերի կառավարման մեջ բացատրելի AI (XAI) դեպք
Ֆինանսական ռիսկերի կառավարման համար AI-ի ընդունման հիմնական խոչընդոտը թափանցիկության բացակայությունն է: Ֆինանսական հաստատությունները չեն կարող կուրորեն վստահել սև տուփի արհեստական ինտելեկտի մոդելներին, երբ վտանգված են միլիարդավոր դոլարներ:
Հարշիտան պաշտպանում է բացատրելի AI (XAI)՝ շրջանակ, որը AI որոշումները դարձնում է թափանցիկ և ստուգելի: Տեխնիկաները, ինչպիսիք են SHAP-ը (SHapley Additive Explanations) և LIME-ը (Local Interpretable Model-Agnostic Explanations) այժմ ինտեգրվում են AI-ի վրա հիմնված ռիսկի մոդելներին՝ ավելի մեծ հստակություն ապահովելու համար, թե ինչպես են կայացվում որոշումները:
Ֆինանսական հաստատությունների համար, ովքեր ցանկանում են իրականացնել AI-ի վրա հիմնված ռիսկերի կառավարում, ոսկե կանոնն է.
**«**Եթե ձեր AI մոդելը ռիսկի որոշում է կայացնում, դուք պետք է կարողանաք բացատրել, թե ինչու»:
AI-ի ապագան ֆինանսական ռիսկերում
AI-ի վրա հիմնված ռիսկերի կառավարումը արագ զարգանում է, և մի քանի զարգացող միտումներ կձևավորեն արդյունաբերությունը.
- Քվանտային հաշվարկ՝ ծայրահեղ արագ ռիսկերի գնահատման համար:
- Ապակենտրոնացված ֆինանսների (DeFi) ռիսկերի մոդելավորում՝ ինտելեկտի լծակում՝ խելացի պայմանագրերի ապահովման համար:
- Հիբրիդ AI-մարդ համագործակցություն, որը երաշխավորում է, որ չնայած AI-ն բարձրացնում է արդյունավետությունը, մարդկային փորձը մնում է առանցքային որոշումների կայացման համար:
Հարշիտան խորապես հավատում է, որ AI-ի վրա հիմնված ռիսկի ամենահաջող մոդելները կլինեն նրանք, որոնք.
- Համատեղեք AI-ի մշակման հզորությունը մարդկային ինտուիցիայի հետ:
- Ապահովել արդարությունը և նվազեցնել կողմնակալությունը ֆինանսական որոշումների կայացման ժամանակ:
- Առաջնահերթություն տվեք թափանցիկությանը և կանոնակարգային համապատասխանությանը:
Վերջնական մտքեր
AI-ն ոչ միայն բարելավում է ֆինանսական ռիսկերի կառավարումը, այլև փոխակերպում է այն: Կանխատեսող վերլուծության, իրական ժամանակի մոնիտորինգի և կողմնակալության ուղղման նորամուծությունների միջոցով AI-ն հնարավորություն է տալիս ֆինանսական հաստատություններին ռեակտիվ ռիսկերի գնահատումից անցնել ակտիվ, տվյալների վրա հիմնված որոշումների կայացման:
Բայց որպեսզի AI-ն իսկապես հեղափոխի ֆինանսները, պետք է վստահել դրան: Թափանցիկությունը, արդարությունը և հարմարվողականությունը կսահմանեն AI-ի վրա հիմնված ռիսկերի կառավարման հաջորդ դարաշրջանը:
«Տեխնոլոգիան մարտահրավեր չէ, վստահությունն է: Այն հաստատությունները, որոնք ճիշտ են ձեռք բերում արհեստական ինտելեկտը, կլինեն նրանք, որոնք կստեղծեն մոդելներ, որոնց վրա մարդիկ կարող են ապավինել ոչ միայն ճշգրտության, այլև արդարության և հաշվետվողականության համար»: - Հարշիտա
Հարշիտայի մասին
Հարսիտան փորձագետ է ֆինանսական տվյալների վերլուծության, AI-ի վրա հիմնված ռիսկերի մոդելավորման և կիբերանվտանգության ոլորտում: Արհեստական ինտելեկտի և մեծ տվյալների մշակման բազմաթիվ արտոնագրերով նա մասնագիտացած է ռիսկերի կառավարման նորագույն լուծումների մշակման մեջ, որոնք բարձրացնում են թափանցիկությունը, արդարությունը և արդյունավետությունը ֆինանսական ոլորտում:
