ИИ и машинное обучение могут ускорить технологию обработки огромных объемов данных для разработки новых стратегий обнаружения и пробуждения интеллекта. Моделирование и количественная оценка угроз находятся в центре внимания моделирования рисков. Случаи кредитного риска, которые количественно определяют неявные убытки, связанные, например, с разорением должников или требованием, особенно важны. Проблема, которая применима к любому типу ассоциации, — это функциональная угроза, которая представляет собой измерение неявных потерь, вызванных нарушенными процессами.
Системный риск в сложных системах находится в центре нашего пути к моделированию рисков. Анализ кредитных ловушек в портфелях, содержащих взаимозависимые предприятия, и анализ функциональных ловушек с акцентом на взаимозависимость операций — две темы, которые мы недавно исследовали. С точки зрения взаимодействующих цен мы также предложили модели, демонстрирующие прерывистый характер динамики запросов.
Как платформа искусственного интеллекта, предоставляемая FutureAnalytica, помогает компаниям управлять рисками?
Основная цель финансового сектора состоит в повышении бережливости за счет максимизации его проблемной нормы прибыли на суммы капитала. Например, финансовая рассудительность позволяет избежать сосредоточения внимания на инвестиционной деятельности с высоким риском, точно измеряя и управляя этими относительными суммами проблем. Используя крупномасштабные машины машинного обучения, можно добавлять, анализировать и переназначать потоки информации о проблемах для моделей ответственности и проверки. Такие операции, как мониторинг и оценка огромных объемов исторических данных, автоматизированы с помощью ИИ и машинного обучения. Благодаря этому финансовые учреждения могут получать историю случаев угроз, выявлять ранние предупреждающие признаки потенциальных рисков и производить безошибочные продукты.
Типы финансовых рисков
Рыночная угроза — это проблема в бизнесе, аналогичная проблеме в финансовом секторе. Например, мы наблюдаем рост процентных ставок, что побуждает несовершеннолетних обращаться за кредитами. Цифровизация, которая делает более важным для финансовых учреждений принимать результаты онлайн-банкинга, является еще одной иллюстрацией. Если вы не ответите на запрос, вы можете потерять текущих и потенциальных клиентов.
Кредитные проблемы — это вероятность того, что компания потеряет клиентов в результате того, что клиент не сможет произвести платежи в соответствии с условиями контракта. Чтобы понять трудности работы с неявным клиентом, кредиторы, страховые компании и банки требуют от заявителей пройти проверку кредитоспособности.
Если у клиента есть история просроченных платежей или невыплат по кредиту, принятие или кредитование плутократа может быть проблематичным для вашего бизнеса. Риски, связанные с торговыми средствами или привлечением средств, известны как ловушки ликвидности или трудности с финансированием. Проблема ликвидности — это все, что затрудняет быстрое добавление наличных.
Это может иметь место для ипотечной компании во время спада прибыли. Однако, если никто не покупает новые дома и не выполняет обязательства (что приводит к потере права выкупа), избавиться от ускоренного запаса домов в вашем портфеле может быть сложно.
Любое нарушение, препятствующее работе компании, является функциональной угрозой. Банки и другие финансовые учреждения были вынуждены ограничить свои операции во время пандемии COVID-19, чтобы помочь толпе и решить проблемы социальной дистанции.
Как осуществляется управление рисками в финансовой отрасли с помощью ИИ и машинного обучения?
Интеллектуальный анализ текста, поиск в базе данных, анализ социальных сетей и обнаружение аномалий, а также масштабирование пророческой модели — все это может выиграть от облачного ИИ и машин машинного обучения. В средах с высоким уровнем риска, где несчастные случаи могут быть опасными или даже смертельными, искусственный интеллект и модели машинного обучения могут повторно использовать и анализировать данные о подготовке рабочей силы. Машины для анализа облачных вычислений на основе искусственного интеллекта могут повторно использовать все данные, загруженные и созданные в облачной среде, для сортировки, маркировки и покрытия для доступа на основе предопределенных программ, основанных на известных типах и шаблонах контента.
Обученная машина способна сканировать и анализировать эти записи, чтобы рекомендовать людей для получения кредитных карт или кредитов и идентифицировать тех, кто имеет на это право.
Заключение
Индустрия банковских и финансовых услуг может извлечь большую выгоду из способности ИИ автоматизировать широкий спектр операций с угрозами. В своем нынешнем состоянии технология превосходно ускоряет повседневные операции и помогает предприятиям лучше понимать неявные риски. Алгоритмы будущего не нужно будет учить, они начнут работать сами по себе и позволят людям сосредоточиться на более сложных задачах. Чтобы позволить ИИ автоматизировать все их инвестиционные мнения, может потребоваться особенно смелый дилер, но это будет сделано.
Основная цель налогово-бюджетной помощи заключается в укреплении экономики за счет максимизации ее доходности с поправкой на риск капиталовложений. Например, финансовая помощь может избежать инвестирования в деятельность с высоким риском за счет точного измерения и управления этими относительными уровнями угроз. Используя облачные машины машинного обучения, потоки информации об угрозах можно агрегировать, аннотировать в нужном масштабе и переназначать для моделей ответственности и прогнозирования. Сочетание машинного обучения и искусственного интеллекта (ИИ) с технологией обработки данных о массовых событиях может обеспечить дальнейшие стратегии обнаружения и пробуждения интеллекта.
Мы надеемся, что эта статья была полезной и помогла вам понять, как управление рисками способно совершить прибыльную революцию в отрасли. По любому запросу или для планирования демо-версии напишите нам по адресу [email protected]
