Финансы и аналитика рисков в банковской сфере
Банки являются ключевым двигателем экономики в отношении такой страны, как Индия. Рынок колеблется, настроения людей меняются, а ликвидность снижается, когда RBI объявляет какие-либо результаты.
Чтобы иметь здоровую экономику Риск в отношении финансов и банковского дела должен быть под контролем. Тем не менее, многие параметры риска используются в банковской сфере, но все же существует утечка, которая влияет на форму NPA, мошенничества, отмывания денег и отвлечения средств.
Итак, что такое финансовый риск в банковском секторе:
Как мы знаем, основная бизнес-модель банковского дела заключается в ссуде денег и получении процентов.
Таким образом, взятие денег под ключ и раздача кредита с высоким риском позволяет банкам проводить многочисленные проверки.
С таким большим количеством данных о банковском секторе аналитика вводится для раннего обнаружения такого рода рисков.
Краткое описание типов рисков:
Дальнейшая классификация рисков
Как банки могут использовать аналитику финансовых рисков и улучшить желаемые результаты.
Семь областей, в которых прогностическая аналитика творит чудеса Несмотря на то, что использование прогностической аналитики в оптовых банковских услугах ограничено, ее потенциал для обеспечения ценности во всем спектре подфункций оптовых банковских услуг огромен. Вот семь:
Некоторые примеры использования анализа рисков в банковской сфере
Машинное обучение и глубокое обучение финансовым рискам.
Машинное обучение было объяснено как лежащее на стыке информатики, инженерии и статистики. Он был отмечен как инструмент, который можно применять к различным проблемам, особенно в областях, требующих интерпретации данных и принятия мер. Машинное обучение дает возможность обнаруживать значимые закономерности в данных и стало распространенным инструментом практически для любой задачи, связанной с необходимостью извлечения значимой информации из наборов данных. Столкнувшись с необходимостью извлечения значимой информации из данных и, как следствие, сложностью изучаемых шаблонов, программист может быть не в состоянии предоставить явную и подробную спецификацию процесса выполнения. Машинное обучение решает эту проблему, «наделяя программы» способностью «обучаться и адаптироваться».
Заключение
Будущее машинного обучения в банковской и финансовой сфере хорошо известно, и ожидается, что область управления рисками также будет стремиться применять методы машинного обучения для расширения своих возможностей. Несмотря на критику за то, что они работают как черный ящик, способность методов машинного обучения анализировать объемы данных, не ограничиваясь предположениями о распределении, и приносить большую пользу в исследовательском анализе, классификации и прогнозной аналитике, имеет большое значение. Это дает возможность трансформировать область управления рисками.
