Қаржылық тәуекелдерді басқаруға көзқарастық көзқарас
Қаржылық тәуекелдерді басқару әлемі әрқашан болжау мүмкін емес болды. Нарықтар макроэкономикалық факторлардың, инвесторлардың көңіл-күйінің және кейде нақты алыпсатарлықтардың күрделі қоспасы негізінде көтеріледі және құлайды. Көптеген жылдар бойы қаржы институттары белгісіздікті азайту үшін дәстүрлі тәуекел үлгілеріне — статистикалық негіздемелерге, тарихи үрдістерге және адам пікіріне сүйенді. Бірақ біз ірі қаржылық дағдарыстардан көргеніміздей, бұл модельдер жиі белсенді емес, реактивті.
Харшита, қаржылық аналитика және AI негізіндегі тәуекелді модельдеу саласындағы танымал сарапшы, бұл мәселені шешуге бірнеше жыл жұмсады. Оның кеңейтілген деректер талдауындағы жұмысы тәуекелдерді басқаруды ақылдырақ, жылдамырақ және бейімделгіш етуге бағытталған. Өзінің патенттелген технологиялары арқылы ол болжамды модельдердегі бұрмалануды азайтудың, қаржылық транзакциялар үшін үлкен деректерді өңдеуді оңтайландырудың және банк ісіндегі киберқауіпсіздікті арттырудың жаңа жолдарын енгізді.
"Қаржылық тәуекел модельдері ұзақ уақыт бойы жүйелік кемшіліктерден зардап шекті - деректердегі біржақтылық, артта қалған түсініктер және адамның араласуына шамадан тыс тәуелділік. AI-ның нақты күші - оның өзгеретін нарықтық жағдайдан үздіксіз үйрену, бейімделу және дәстүрлі модельдер жасай алмайтын болжамдар жасау қабілеті." -Харшита
Харшита патенттерінің бірегейлігі мен салдары
Харшита патенттерінің әрқайсысы қаржылық тәуекелдерді басқарудағы негізгі мәселені қарастырады:
- AI болжау үлгілеріндегі қиғаштықты азайту : Қаржылық модельдер несиені мақұлдау, алаяқтықты анықтау немесе несиелік андеррайтингте болсын, адамның бейімділігін көрсете алады. Харшита патенттерінің бірі болжамды модельдердегі ауытқуларды тұрақты түрде тексеретін және түзететін, тәуекелді неғұрлым әділ және дәл бағалауды қамтамасыз ететін AI-мен жұмыс істейтін жүйені ұсынады. Әсері? Қаржы институттары тәуекелдерді жіктеудегі жалған позитивтер мен негативтерді азайта отырып, несие берудің әділдігін жақсарта алады.
- Қаржылық транзакциялар үшін үлкен деректерді өңдеу : нақты уақыттағы қаржылық шешім қабылдау секундтарда өңделуі үшін үлкен көлемдегі деректерді талап етеді. Харшитаның патенттелген бұлтқа негізделген аналитикалық жүйесі транзакция жылдамдығын, алаяқтықты анықтауды және сәйкестікті бақылауды жақсартып, банктерге теңдесі жоқ тиімділікпен жұмыс істеуге мүмкіндік береді.
- AI-ге негізделген киберқауіпсіздік : Киберқауіптердің көбеюіне байланысты қаржы институттары жақсырақ қорғанысты қажет етеді. Харшита патенттерінің бірі нақты қауіптерді дәл анықтай отырып, жалған дабылдарды азайтатын AI басқаратын киберқауіпсіздік ескерту жүйесіне бағытталған. Бұл алаяқтықты анықтаудың шаршауымен күресетін банктер үшін ойын өзгертеді, мұнда қауіпсіздік топтары ескертулермен бомбаланады, бірақ нақты тәуекелдерді сүзуде дәлдік жоқ.
Жасанды интеллект пен машиналық оқыту тәуекелдерді талдауды қалай қайта анықтайды
AI тәуекелдерді басқарудағы басқа құрал ғана емес, ол тәуекелді өлшеу, болжау және азайту әдісін түбегейлі өзгертеді. Тарихи деректерге тәуелді дәстүрлі үлгілерден айырмашылығы, AI үлгілері нақты уақыттағы транзакция деректерін, нарық көрсеткіштерін және тіпті әлеуметтік медиа көңіл-күйі сияқты баламалы деректер көздерін біріктіре отырып, үздіксіз дамып отырады.
Жасанды интеллект тәуекелдік талдауын қолданатын қаржы институттары мыналарды көрді:
- Дәлірек тәуекелді болжау — дәстүрлі емес деректер көздерін қосу арқылы.
- Алаяқтықты тезірек анықтау — транзакциялардағы аномалияларды нақты уақыт режимінде анықтау арқылы.
- Несиені жақсырақ бағалау - несиелік ұпайларды емес, мінез-құлық үлгілерін талдау арқылы
"Ең үлкен қиындық - AI үлгілерін жасау ғана емес; бұл оларды сенімді, түсінікті және бейімделгіш ету. Қара қораптағы AI жеткіліксіз - қаржы дәл әрі есеп беретін үлгілерді талап етеді." -Харшита
Тәуекелдің статикалық үлгілерінен адаптивті модельдерге ауысуы
Тарихи тұрғыдан алғанда, қаржы институттары статикалық тәуекел үлгілерімен жұмыс істеді — жиі тоқсан сайын немесе жыл сайын жаңартылатын тарихи деректерге негізделген құрылымдар. Бірақ қазіргі қарқынды дамып келе жатқан қаржылық ландшафтта статикалық модельдер оны кесіп тастамайды. Жасанды интеллектпен жұмыс істейтін тәуекел модельдері нақты уақыттағы экономикалық үрдістерді, геосаяси оқиғаларды және тұтынушылық шығындардағы мінез-құлық өзгерістерін ескере отырып, динамикалық түрде реттеледі.
Мысалы, COVID-19 пандемиясы кезінде дәстүрлі модельдер несиелік тәуекелдің жаппай өзгеруін болжай алмады. Сонымен қатар, нақты уақыттағы шығындар үлгілері мен көңіл-күйді талдауды қамтитын AI басқаратын модельдер тәуекелдің әлдеқайда дәл болжамын қамтамасыз етті.
Харшитаның патенттелген үлкен деректерді өңдеу жүйесі бұл ауысымда шешуші рөл атқарады. Бұл мекемелерге нақты уақыттағы қаржылық деректердің үлкен көлемін тиімді өңдеуге мүмкіндік береді, шешім қабылдаудағы кідірістерді азайтады және нарыққа жауап беруді жақсартады.
Жоғары жиілікті саудадағы (HFT) AI және нарық тұрақтылығы
Жоғары жиілікті сауда (HFT) алгоритмдері жылдамдық пен тиімділікті барынша арттыра отырып, секундына мыңдаған сауда-саттықты орындайды. Бірақ олар сонымен қатар нарықтың тұрақсыздығын енгізіп, тез құлдырауға және өтімділік дағдарысына ықпал етеді. AI-қауіпті бақылаулар осы нарықтарды тұрақтандыруға көмектеседі:
- Өтімділік тапшылығында ерте ескерту сигналдарын анықтау.
- Нарықтар өте құбылмалылық танытқан кезде сауданы тоқтату (жарқын апаттардың алдын алу).
- Тікелей тәуекелді талдау негізінде сауда алгоритмдерін динамикалық реттеу.
HFT-ті пайдаланатын трейдерлер мен қаржы институттары үшін негізгі шешім анық: AI үлгілері нарықтағы апатты ауытқулардың алдын алу үшін кірістірілген тәуекелді қорғауды қажет етеді.
Тәуекелдерді басқарудағы түсіндірілетін AI (XAI) жағдайы
Қаржылық тәуекелдерді басқару үшін AI-ны қабылдаудағы басты кедергі ашықтықтың болмауы болып табылады. Қаржы институттары миллиардтаған долларға қауіп төнген кезде қара жәшік AI үлгілеріне соқыр сене алмайды.
Харшита Түсіндірілетін AI (XAI) – AI шешімдерін ашық және тексерілетін етіп жасайтын құрылымды жақтайды. SHAP (SHapley Additive Explanations) және LIME (Local Interpretable Model-Agnostic Explanations) сияқты әдістер енді шешімдердің қалай қабылданатынына көбірек түсінік беру үшін AI басқаратын тәуекел үлгілеріне біріктірілуде.
AI басқаратын тәуекелдерді басқаруды жүзеге асырғысы келетін қаржы институттары үшін алтын ереже:
**«**Егер сіздің AI үлгісі тәуекел туралы шешім қабылдаса, оның себебін түсіндіре білуіңіз керек.»
Қаржылық тәуекелдегі AI болашағы
AI-ге негізделген тәуекелдерді басқару жылдам дамып келеді және бірнеше жаңа тенденциялар саланы қалыптастырады:
- Тәуекелдерді өте жылдам бағалауға арналған кванттық есептеулер.
- Орталықтандырылмаған қаржы (DeFi) тәуекелді модельдеу, ақылды келісімшарттарды қамтамасыз ету үшін AI қолданады.
- Гибридті AI-адамның ынтымақтастығы, AI тиімділікті арттырғанымен, адам тәжірибесі шешім қабылдауда орталық болып қала береді.
Харшита AI басқаратын ең табысты тәуекел модельдері мыналар болады деп қатты сенеді:
- AI өңдеу қуатын адамның интуициясымен біріктіріңіз.
- Қаржылық шешім қабылдауда әділдікті қамтамасыз ету және біржақтылықты азайту.
- Транспаренттілік пен нормативтік талаптарға сәйкестікке басымдық беріңіз.
Қорытынды ойлар
AI қаржылық тәуекелдерді басқаруды жақсартып қана қоймайды, ол оны өзгертеді. Болжалды аналитика, нақты уақыттағы мониторинг және біржақты түзетудегі инновациялар арқылы AI қаржы институттарына тәуекелді реактивті бағалаудан белсенді, деректерге негізделген шешім қабылдауға ауысуға мүмкіндік береді.
Бірақ AI қаржыны шынымен төңкеріс етуі үшін оған сену керек. Транспаренттілік, әділдік және бейімділік AI басқаратын тәуекелдерді басқарудың келесі дәуірін анықтайды.
"Технология қиын емес - сенім. Жасанды интеллектті дұрыс қолданатын мекемелер дәлдік үшін ғана емес, әділдік пен есеп беру үшін де адамдар сене алатын үлгілерді құрастыратындар болады." -Харшита
Харшита туралы
Харшита – қаржылық деректер талдауы, AI негізіндегі тәуекелдерді модельдеу және киберқауіпсіздік саласындағы сарапшы. AI және үлкен деректерді өңдеу саласындағы бірнеше патенттері бар ол қаржы индустриясындағы ашықтықты, әділдікті және тиімділікті арттыратын тәуекелдерді басқарудың озық шешімдерін әзірлеуге маманданған.
