แนวทางที่มีวิสัยทัศน์ในการบริหารความเสี่ยงทางการเงิน
โลกของการจัดการความเสี่ยงทางการเงินนั้นคาดเดายากเสมอมา ตลาดขึ้นและลงขึ้นอยู่กับปัจจัยมหภาคที่ซับซ้อน ความรู้สึกของนักลงทุน และบางครั้งก็เป็นการเก็งกำไรล้วนๆ ตลอดหลายปีที่ผ่านมา สถาบันการเงินพึ่งพาแบบจำลองความเสี่ยงแบบดั้งเดิม เช่น กรอบทางสถิติ แนวโน้มในอดีต และการตัดสินใจของมนุษย์ เพื่อลดความไม่แน่นอน แต่จากที่เราได้เห็นในกรณีวิกฤตการณ์ทางการเงินครั้งใหญ่ แบบจำลองเหล่านี้มักจะเป็นแบบตอบสนองมากกว่าเชิงรุก
Harshita ผู้เชี่ยวชาญที่ได้รับการยอมรับในด้านการวิเคราะห์ทางการเงินและการสร้างแบบจำลองความเสี่ยงที่ขับเคลื่อนด้วย AI ได้ใช้เวลาหลายปีในการรับมือกับความท้าทายนี้ งานของเธอในด้านการวิเคราะห์ข้อมูลขั้นสูงมุ่งเน้นไปที่การทำให้การจัดการความเสี่ยงมีความชาญฉลาด รวดเร็ว และปรับตัวได้มากขึ้น ด้วยเทคโนโลยีที่จดสิทธิบัตรของเธอ เธอได้แนะนำวิธีใหม่ๆ ในการลดอคติในแบบจำลองการทำนาย เพิ่มประสิทธิภาพการประมวลผลข้อมูลขนาดใหญ่สำหรับธุรกรรมทางการเงิน และปรับปรุงความปลอดภัยทางไซเบอร์ในระบบธนาคาร
“โมเดลความเสี่ยงทางการเงินมักประสบปัญหาจากข้อบกพร่องในระบบมาช้านาน ไม่ว่าจะเป็นความลำเอียงในข้อมูล ข้อมูลเชิงลึกที่ล่าช้า และการพึ่งพาการแทรกแซงของมนุษย์มากเกินไป พลังที่แท้จริงของ AI คือความสามารถในการเรียนรู้จากสภาวะตลาดที่เปลี่ยนแปลงอยู่ตลอดเวลา ปรับตัว และทำนายสิ่งที่โมเดลดั้งเดิมทำไม่ได้” — Harshita
ความพิเศษและนัยยะของสิทธิบัตรของ Harshita
สิทธิบัตรแต่ละฉบับของ Harshita กล่าวถึงประเด็นพื้นฐานในการจัดการความเสี่ยงทางการเงิน:
- การลดอคติในโมเดลการทำนายด้วย AI : โมเดลทางการเงินสามารถสะท้อนอคติของมนุษย์ได้ ไม่ว่าจะเป็นในการอนุมัติสินเชื่อ การตรวจจับการฉ้อโกง หรือการรับประกันสินเชื่อ สิทธิบัตรฉบับหนึ่งของ Harshita แนะนำระบบที่ขับเคลื่อนด้วย AI ซึ่งตรวจสอบและแก้ไขอคติในโมเดลการทำนายอย่างต่อเนื่อง เพื่อให้แน่ใจว่าการประเมินความเสี่ยงมีความเท่าเทียมและแม่นยำมากขึ้น ผลกระทบคืออะไร? สถาบันการเงินสามารถปรับปรุงความยุติธรรมในการให้สินเชื่อได้ในขณะที่ลดผลบวกและลบปลอมในการจำแนกความเสี่ยง
- การประมวลผลข้อมูลขนาดใหญ่สำหรับธุรกรรมทางการเงิน : การตัดสินใจทางการเงินแบบเรียลไทม์ต้องใช้ข้อมูลจำนวนมากที่ต้องประมวลผลภายในไม่กี่วินาที ระบบวิเคราะห์บนคลาวด์ที่ได้รับการจดสิทธิบัตรของ Harshita ช่วยเพิ่มความเร็วของธุรกรรม การตรวจจับการฉ้อโกง และการติดตามการปฏิบัติตามกฎระเบียบ ทำให้ธนาคารสามารถดำเนินงานได้อย่างมีประสิทธิภาพที่ไม่มีใครเทียบได้
- การรักษาความปลอดภัยทางไซเบอร์ที่ขับเคลื่อนด้วย AI : เนื่องจากภัยคุกคามทางไซเบอร์มีมากขึ้น สถาบันการเงินจึงจำเป็นต้องมีการป้องกันที่ดีขึ้น สิทธิบัตรฉบับหนึ่งของ Harshita มุ่งเน้นไปที่ระบบแจ้งเตือนความปลอดภัยทางไซเบอร์ที่ขับเคลื่อนด้วย AI ซึ่งช่วยลดการแจ้งเตือนที่ผิดพลาดในขณะที่ระบุภัยคุกคามที่แท้จริงได้อย่างแม่นยำ ถือเป็นการเปลี่ยนแปลงครั้งสำคัญสำหรับธนาคารที่ประสบปัญหาในการตรวจจับการฉ้อโกง ซึ่งทีมงานด้านความปลอดภัยต้องรับมือกับการแจ้งเตือนมากมายแต่ขาดความแม่นยำในการกรองความเสี่ยงที่แท้จริง
AI และการเรียนรู้ของเครื่องจักรกำลังกำหนดนิยามใหม่ของการวิเคราะห์ความเสี่ยงอย่างไร
AI ไม่ใช่แค่เครื่องมืออีกชิ้นหนึ่งในการจัดการความเสี่ยงเท่านั้น แต่ยังเปลี่ยนแปลงวิธีการวัด คาดการณ์ และบรรเทาความเสี่ยงโดยพื้นฐานอีกด้วย ซึ่งแตกต่างจากโมเดลดั้งเดิมที่ต้องอาศัยข้อมูลในอดีต โมเดล AI พัฒนาอย่างต่อเนื่องโดยผสานรวมข้อมูลธุรกรรมแบบเรียลไทม์ ตัวบ่งชี้ตลาด และแม้แต่แหล่งข้อมูลทางเลือก เช่น ความรู้สึกของโซเชียลมีเดีย
สถาบันการเงินที่ใช้การวิเคราะห์ความเสี่ยงที่ขับเคลื่อนด้วย AI ได้พบเห็น:
- การคาดการณ์ความเสี่ยงที่แม่นยำยิ่งขึ้น ด้วยการรวมแหล่งข้อมูลที่ไม่ใช่แบบดั้งเดิม
- ตรวจจับการฉ้อโกงได้รวดเร็วยิ่งขึ้น ผ่านการตรวจจับความผิดปกติแบบเรียลไทม์ในธุรกรรม
- การประเมินเครดิตที่ดีขึ้น — โดยวิเคราะห์รูปแบบพฤติกรรมมากกว่าแค่คะแนนเครดิตเท่านั้น
“ความท้าทายที่ยิ่งใหญ่ที่สุดไม่ได้อยู่แค่การพัฒนาโมเดล AI เท่านั้น แต่ยังรวมถึงการทำให้โมเดลเหล่านั้นน่าเชื่อถือ อธิบายได้ และปรับเปลี่ยนได้ AI แบบไร้กรอบยังไม่เพียงพอ การเงินต้องการโมเดลที่ทั้งแม่นยำและรับผิดชอบ” — Harshita
การเปลี่ยนแปลงจากโมเดลความเสี่ยงแบบคงที่ไปเป็นแบบจำลองความเสี่ยงแบบปรับตัว
ในอดีต สถาบันการเงินดำเนินงานโดยใช้โมเดลความเสี่ยงแบบคงที่ ซึ่งเป็นกรอบการทำงานที่สร้างขึ้นจากข้อมูลในอดีตหลายปี โดยมักมีการอัปเดตทุกไตรมาสหรือทุกปี แต่ในภูมิทัศน์ทางการเงินที่เปลี่ยนแปลงรวดเร็วในปัจจุบัน โมเดลแบบคงที่ไม่สามารถใช้งานได้ โมเดลความเสี่ยงที่ขับเคลื่อนด้วย AI ปรับเปลี่ยนแบบไดนามิก โดยคำนึงถึงแนวโน้มเศรษฐกิจแบบเรียลไทม์ เหตุการณ์ทางภูมิรัฐศาสตร์ และการเปลี่ยนแปลงพฤติกรรมในการใช้จ่ายของผู้บริโภค
ตัวอย่างเช่น ในช่วงการระบาดของ COVID-19 โมเดลแบบดั้งเดิมไม่สามารถคาดการณ์การเปลี่ยนแปลงครั้งใหญ่ของความเสี่ยงด้านเครดิตได้ ในขณะเดียวกัน โมเดลที่ขับเคลื่อนด้วย AI ซึ่งรวมรูปแบบการใช้จ่ายแบบเรียลไทม์และการวิเคราะห์ความรู้สึกนั้นให้การคาดการณ์ความเสี่ยงที่แม่นยำกว่ามาก
ระบบประมวลผลข้อมูลขนาดใหญ่ที่ได้รับสิทธิบัตรของ Harshita มีบทบาทสำคัญในการเปลี่ยนแปลงครั้งนี้ โดยช่วยให้สถาบันต่างๆ สามารถประมวลผลข้อมูลทางการเงินแบบเรียลไทม์จำนวนมหาศาลได้อย่างมีประสิทธิภาพ ลดความล่าช้าในการตัดสินใจและปรับปรุงการตอบสนองต่อตลาด
AI ในการซื้อขายความถี่สูง (HFT) และเสถียรภาพของตลาด
อัลกอริทึมการซื้อขายความถี่สูง (HFT) ดำเนินการซื้อขายได้หลายพันครั้งต่อวินาที ช่วยเพิ่มความเร็วและประสิทธิภาพสูงสุด แต่ในขณะเดียวกัน อัลกอริทึมเหล่านี้ยังทำให้เกิดความไม่มั่นคงของตลาด ส่งผลให้เกิดการล่มสลายอย่างรวดเร็วและสภาพคล่องต่ำ การควบคุมความเสี่ยงที่ขับเคลื่อนด้วย AI ช่วยให้ตลาดเหล่านี้มีความมั่นคงโดย:
- การตรวจจับสัญญาณเตือนล่วงหน้าในช่องว่างสภาพคล่อง
- หยุดการซื้อขายเมื่อตลาดมีความผันผวนอย่างรุนแรง (ป้องกันการเกิดภาวะวิกฤติฉับพลัน)
- ปรับอัลกอริธึมการซื้อขายอย่างไดนามิกตามการวิเคราะห์ความเสี่ยงแบบเรียลไทม์
สำหรับผู้ค้าและสถาบันการเงินที่ใช้ HFT สิ่งสำคัญที่ต้องจดจำคือ โมเดล AI ต้องมีการป้องกันความเสี่ยงในตัวเพื่อป้องกันการผันผวนของตลาดอย่างรุนแรง
เหตุผลในการใช้ AI ที่สามารถอธิบายได้ (XAI) ในการจัดการความเสี่ยง
อุปสรรคสำคัญในการนำ AI มาใช้ในการจัดการความเสี่ยงทางการเงินคือการขาดความโปร่งใส สถาบันทางการเงินไม่สามารถไว้วางใจโมเดล AI แบบไร้กรอบได้ในขณะที่เงินหลายพันล้านดอลลาร์ตกอยู่ในความเสี่ยง
Harshita สนับสนุน Explainable AI (XAI) ซึ่งเป็นกรอบการทำงานที่ทำให้การตัดสินใจเกี่ยวกับ AI โปร่งใสและตรวจสอบได้ เทคนิคต่างๆ เช่น SHAP (SHapley Additive Explanations) และ LIME (Local Interpretable Model-Agnostic Explanations) กำลังถูกผสานเข้าในโมเดลความเสี่ยงที่ขับเคลื่อนด้วย AI เพื่อให้มีความชัดเจนมากขึ้นเกี่ยวกับวิธีการตัดสินใจ
สำหรับสถาบันการเงินที่ต้องการนำการจัดการความเสี่ยงที่ขับเคลื่อนด้วย AI มาใช้ กฎทองคือ:
**“**หากโมเดล AI ของคุณตัดสินใจเสี่ยง คุณจะต้องสามารถอธิบายได้ว่าเพราะเหตุใด”
อนาคตของ AI ในความเสี่ยงทางการเงิน
การจัดการความเสี่ยงที่ขับเคลื่อนด้วย AI กำลังพัฒนาอย่างรวดเร็ว และมีแนวโน้มใหม่ๆ หลายประการที่จะกำหนดรูปลักษณ์ของอุตสาหกรรม:
- การประมวลผลแบบควอนตัมเพื่อการประเมินความเสี่ยงที่รวดเร็วเป็นพิเศษ
- การสร้างแบบจำลองความเสี่ยงทางการเงินแบบกระจายอำนาจ (DeFi) การใช้ AI เพื่อรักษาความปลอดภัยสัญญาอัจฉริยะ
- ความร่วมมือแบบไฮบริดระหว่าง AI และมนุษย์ ช่วยให้ AI ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพ แต่ความเชี่ยวชาญของมนุษย์ยังคงเป็นศูนย์กลางในการตัดสินใจ
Harshita เชื่อมั่นอย่างยิ่งว่าโมเดลความเสี่ยงที่ขับเคลื่อนด้วย AI ที่ประสบความสำเร็จมากที่สุดจะเป็นโมเดลที่:
- ผสมผสานพลังการประมวลผลของ AI เข้ากับสัญชาตญาณของมนุษย์
- ให้เกิดความยุติธรรมและลดอคติในการตัดสินใจทางการเงิน
- ให้ความสำคัญกับความโปร่งใสและการปฏิบัติตามกฎระเบียบ
ความคิดสุดท้าย
AI ไม่เพียงแต่ช่วยปรับปรุงการจัดการความเสี่ยงทางการเงินเท่านั้น แต่ยังช่วยเปลี่ยนแปลงการจัดการความเสี่ยงอีกด้วย ด้วยนวัตกรรมในการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ การตรวจสอบแบบเรียลไทม์ และการแก้ไขอคติ AI ช่วยให้สถาบันการเงินเปลี่ยนจากการประเมินความเสี่ยงเชิงรับเป็นการตัดสินใจเชิงรุกโดยอิงจากข้อมูล
หากต้องการให้ AI ปฏิวัติวงการการเงินได้อย่างแท้จริง จะต้องได้รับความไว้วางใจ ความโปร่งใส ความยุติธรรม และความสามารถในการปรับตัวจะกำหนดยุคต่อไปของการจัดการความเสี่ยงที่ขับเคลื่อนด้วย AI
“เทคโนโลยีไม่ใช่ความท้าทาย แต่ความไว้วางใจต่างหากที่เป็นความท้าทาย สถาบันที่พัฒนา AI ได้ดีจะเป็นสถาบันที่สร้างแบบจำลองที่ผู้คนสามารถพึ่งพาได้ ไม่ใช่แค่เพื่อความแม่นยำเท่านั้น แต่ยังเพื่อความยุติธรรมและความรับผิดชอบอีกด้วย” — Harshita
เกี่ยวกับฮาร์ชิต้า
Harshita เป็นผู้เชี่ยวชาญด้านการวิเคราะห์ข้อมูลทางการเงิน การสร้างแบบจำลองความเสี่ยงที่ขับเคลื่อนด้วย AI และความปลอดภัยทางไซเบอร์ ด้วยสิทธิบัตรหลายฉบับในด้าน AI และการประมวลผลข้อมูลขนาดใหญ่ เธอมีความเชี่ยวชาญในการพัฒนาโซลูชันการจัดการความเสี่ยงที่ล้ำสมัยซึ่งช่วยเพิ่มความโปร่งใส ความเป็นธรรม และประสิทธิภาพในอุตสาหกรรมการเงิน
