Vizionalus požiūris į finansinės rizikos valdymą
Finansinės rizikos valdymo pasaulis visada buvo nenuspėjamas. Rinkos kyla ir krinta dėl sudėtingų makroekonominių veiksnių derinio, investuotojų nuotaikos ir kartais tiesiog spekuliacijų. Bėgant metams finansų įstaigos, siekdamos sumažinti netikrumą, rėmėsi tradiciniais rizikos modeliais – statistinėmis sistemomis, istorinėmis tendencijomis ir žmonių sprendimu. Tačiau, kaip matėme didelių finansinių krizių metu, šie modeliai dažnai yra reaktyvūs, o ne iniciatyvūs.
Harshita, pripažinta finansinės analitikos ir AI pagrįsto rizikos modeliavimo ekspertė, daugelį metų sprendė šį iššūkį. Jos darbas pažangiosios duomenų analizės srityje daugiausia dėmesio skiria tam, kad rizikos valdymas būtų išmanesnis, greitesnis ir labiau prisitaikantis. Naudodama savo patentuotas technologijas, ji pristatė naujus būdus, kaip sumažinti nuspėjamųjų modelių šališkumą, optimizuoti didelių duomenų apdorojimą finansinėms operacijoms ir padidinti kibernetinį saugumą bankininkystėje.
„Finansinės rizikos modeliai jau seniai kenčia nuo sisteminių trūkumų – duomenų šališkumo, atsiliekančių įžvalgų ir per didelio pasitikėjimo žmogaus įsikišimu. Tikroji AI galia yra jos gebėjimas nuolat mokytis iš besikeičiančių rinkos sąlygų, prisitaikyti ir daryti prognozes, kurių tradiciniai modeliai negali daryti. – Haršita
Harshitos patentų unikalumas ir pasekmės
Kiekvienas iš Harshita patentų sprendžia esminę finansinės rizikos valdymo problemą:
- AI numatymo modelių šališkumo mažinimas : finansiniai modeliai gali atspindėti žmogaus šališkumą – tiek kreditų patvirtinimo, tiek sukčiavimo nustatymo, tiek paskolų pasirašymo srityse. Vienas iš „Harshita“ patentų pristato dirbtinio intelekto sistemą, kuri nuolat tikrina ir koreguoja nuspėjamųjų modelių paklaidas, užtikrindama teisingesnį ir tikslesnį rizikos vertinimą. Poveikis? Finansų institucijos gali pagerinti skolinimo teisingumą, kartu sumažindamos klaidingus teigiamus ir neigiamus rizikos klasifikavimo rodiklius.
- Didelių duomenų apdorojimas finansinėms operacijoms : norint priimti finansinius sprendimus realiuoju laiku, per kelias sekundes reikia apdoroti daugybę duomenų. „Harshita“ patentuota debesų kompiuterijos analizės sistema padidina operacijų greitį, apgaulės aptikimą ir atitikties stebėjimą, todėl bankai gali dirbti neprilygstamai efektyviai.
- Dirbtinio intelekto skatinamas kibernetinis saugumas : didėjant kibernetinėms grėsmėms, finansų įstaigoms reikia geresnės apsaugos. Vienas iš „Harshita“ patentų yra skirtas dirbtinio intelekto valdomai kibernetinio saugumo įspėjimų sistemai, kuri sumažina klaidingų pavojaus signalų skaičių ir tiksliai nustato realias grėsmes. Tai keitiklis bankams, kurie kovoja su apgaulės aptikimo nuovargiu – kai apsaugos komandos yra bombarduojamos įspėjimais, tačiau joms trūksta tikslumo filtruojant tikrąsias rizikas.
Kaip AI ir mašininis mokymasis iš naujo apibrėžia rizikos analizę
AI nėra tik dar viena rizikos valdymo priemonė – ji iš esmės keičia rizikos įvertinimą, prognozavimą ir sumažinimą. Skirtingai nuo tradicinių modelių, kurie priklauso nuo istorinių duomenų, dirbtinio intelekto modeliai nuolat tobulinami, integruojant realaus laiko operacijų duomenis, rinkos rodiklius ir net alternatyvius duomenų šaltinius, pvz., socialinės žiniasklaidos nuotaikas.
Finansų institucijos, naudodamos AI pagrįstą rizikos analizę, pastebėjo:
- Tikslesnės rizikos prognozės – įtraukiant netradicinius duomenų šaltinius.
- Greitesnis sukčiavimo aptikimas – realiuoju laiku aptinkant anomalijas operacijose.
- Geresni kredito vertinimai – analizuojant elgesio modelius, o ne tik kredito balus
"Didžiausias iššūkis yra ne tik dirbtinio intelekto modelių kūrimas; tai padaryti juos patikimus, paaiškinamus ir prisitaikančius. Juodosios dėžės AI nepakanka – finansams reikalingi modeliai, kurie būtų tikslūs ir atskaitingi." – Haršita
Perėjimas nuo statinių prie prisitaikančių rizikos modelių
Istoriškai finansų įstaigos naudojo statinius rizikos modelius – sistemas, pagrįstas daugelio metų istoriniais duomenimis, dažnai atnaujinamus kas ketvirtį arba kasmet. Tačiau šiuolaikinėje sparčiai besikeičiančioje finansų aplinkoje statiniai modeliai to nedaro. Dirbtinio intelekto rizikos modeliai koreguojasi dinamiškai, atsižvelgdami į ekonomines tendencijas realiuoju laiku, geopolitinius įvykius ir vartotojų išlaidų pokyčius.
Pavyzdžiui, COVID-19 pandemijos metu tradiciniai modeliai nesugebėjo numatyti didžiulių kredito rizikos pokyčių. Tuo tarpu dirbtinio intelekto modeliai, apimantys realaus laiko išlaidų modelius ir nuotaikų analizę, suteikė daug tikslesnių rizikos prognozių.
„Harshita“ patentuota didelių duomenų apdorojimo sistema atlieka pagrindinį vaidmenį šiame pokytyje. Tai leidžia institucijoms efektyviai apdoroti didžiulius kiekius finansinių duomenų realiuoju laiku, sumažinant sprendimų priėmimo delsą ir pagerinant rinkos reagavimą.
AI aukšto dažnio prekyba (HFT) ir rinkos stabilumas
Aukšto dažnio prekybos (HFT) algoritmai atlieka tūkstančius sandorių per sekundę, maksimaliai padidindami greitį ir efektyvumą. Tačiau jie taip pat sukelia rinkos nestabilumą, prisidedantį prie staigių avarijų ir likvidumo trūkumo. Dirbtinio intelekto valdoma rizikos kontrolė padeda stabilizuoti šias rinkas:
- Ankstyvųjų perspėjimo signalų aptikimas likvidumo trūkumo atveju.
- Prekybos sustabdymas, kai rinkos pasižymi dideliu nepastovumu (užkertamas kelias greitoms avarijoms).
- Dinamiškai koreguojami prekybos algoritmai, pagrįsti tiesiogine rizikos analize.
Prekybininkams ir finansų įstaigoms, naudojantiems HFT, svarbiausia yra aišku: dirbtinio intelekto modeliuose reikia integruotų rizikos apsaugos priemonių, kad būtų išvengta katastrofiškų rinkos svyravimų.
Paaiškinamo AI (XAI) atvejis rizikos valdyme
Pagrindinis kliūtis AI pritaikymui finansinės rizikos valdymui yra skaidrumo trūkumas. Finansų institucijos negali aklai pasitikėti juodosios dėžės AI modeliais, kai ant kortos gresia milijardai dolerių.
„Harshita“ pasisako už paaiškinamąjį AI (XAI) – sistemą, kuri daro AI sprendimus skaidrius ir tikrinamus. Tokios technikos kaip SHAP (SHapley Additive Explanations) ir LIME (vietiniai interpretuojami modeliai-agnostiniai paaiškinimai) dabar integruojami į DI pagrįstus rizikos modelius, kad būtų aiškesni sprendimai.
Finansų įstaigoms, norinčioms įgyvendinti AI pagrįstą rizikos valdymą, galioja auksinė taisyklė:
**„**Jei jūsų AI modelis priima sprendimą dėl rizikos, turite sugebėti paaiškinti, kodėl.
AI ateitis finansinėje rizikoje
Dirbtinio intelekto pagrįstas rizikos valdymas sparčiai vystosi, o pramonę formuos kelios kylančios tendencijos:
- Kvantinė kompiuterija itin greitam rizikos įvertinimui.
- Decentralizuoto finansavimo (DeFi) rizikos modeliavimas, AI panaudojimas išmaniosioms sutartims užtikrinti.
- Hibridinis dirbtinis intelektas ir žmonių bendradarbiavimas, užtikrinantis, kad nors dirbtinis intelektas padidina efektyvumą, žmogiškoji patirtis išliks esminė priimant sprendimus.
Harshita tvirtai tiki, kad sėkmingiausi dirbtinio intelekto pagrįsti rizikos modeliai bus tie, kurie:
- Sujunkite AI apdorojimo galią su žmogaus intuicija.
- Užtikrinti sąžiningumą ir sumažinti šališkumą priimant finansinius sprendimus.
- Pirmenybę teikite skaidrumui ir teisės aktų laikymuisi.
Paskutinės mintys
AI ne tik pagerina finansinės rizikos valdymą, bet ir jį keičia. Dėl nuspėjamosios analizės, stebėjimo realiuoju laiku ir šališkumo korekcijos naujovių dirbtinis intelektas leidžia finansų įstaigoms pereiti nuo reaktyvaus rizikos vertinimo prie iniciatyvaus, duomenimis pagrįsto sprendimų priėmimo.
Tačiau norint, kad dirbtinis intelektas iš tikrųjų pakeistų finansus, juo reikia pasitikėti. Skaidrumas, sąžiningumas ir pritaikomumas nulems kitą AI pagrįsto rizikos valdymo erą.
"Technologijos nėra iššūkis, o pasitikėjimas. Institucijos, kurioms dirbtinis intelektas bus tinkamas, bus tos, kurios kuria modelius, kuriais žmonės gali pasikliauti ne tik dėl tikslumo, bet ir dėl sąžiningumo ir atskaitomybės." – Haršita
Apie Haršitą
„Harshita“ yra finansinių duomenų analizės, AI pagrįsto rizikos modeliavimo ir kibernetinio saugumo ekspertė. Turėdama kelis AI ir didelių duomenų apdorojimo patentus, ji specializuojasi kuriant pažangiausius rizikos valdymo sprendimus, kurie padidina finansų pramonės skaidrumą, sąžiningumą ir efektyvumą.
