Sztuczna inteligencja w zarządzaniu ryzykiem bankowym
Co to jest AI?
Ogólnie rzecz biorąc, sztuczna inteligencja (AI) umożliwia maszynom samodzielne myślenie. Na przykład, komputery mogą pobierać dane — takie jak nagrania wideo, informacje o trendach rynkowych lub wzorcach pogodowych — i analizować je za pomocą złożonych algorytmów w celu wykrycia trendów i przewidywań. AI może ujawnić spostrzeżenia, których tradycyjna analiza statystyczna nie potrafi.
AI w bankowości
Zdolność AI do wykrywania wzorców i przewidywania wyników sprawia, że jest niezbędny do zarządzania ryzykiem w sektorze bankowym. Zarządzanie ryzykiem AI umożliwia bankom lepsze zrozumienie i łagodzenie ryzyka.
Technologie AI pozwalają bankom na ocenę ogromnej liczby punktów danych i szybką realizację spostrzeżeń, które pomagają im chronić się przed stratami i zwiększać ROI klientów. Wykorzystując duże, złożone zbiory danych, banki mogą opracować modele ryzyka, które są dokładniejsze niż te oparte na standardowej analizie statystycznej.
Zarządzanie ryzykiem dla bankowości w czasie rzeczywistym
Nowe priorytety, takie jak ograniczanie ryzyka kontrahenta, testy warunków skrajnych oraz inteligentne wykrywanie oszustw, wymagają szybkich reakcji. Aby temu przeciwdziałać, banki dążą do zarządzania ryzykiem w czasie rzeczywistym za pomocą swoich usług platformy AI — co wymaga zoptymalizowanych frameworków, bibliotek i akceleratorów sprzętowych dla obciążeń AI.
Technologia zarządzania ryzykiem bankowym
Do technologii powszechnie wykorzystywanych przez banki do zarządzania ryzykiem AI należą:
Uczenie maszynowe
Uczenie maszynowe wykorzystuje parametry ze znanych, istniejących danych do przewidywania wyników podobnego zestawu danych. Aby to zrobić, opiera się na określonym zestawie kryteriów, które są uważane za ważne w zbiorze danych. Na przykład Proportunity wykorzystuje ML do dokładnego prognozowania cen domów i identyfikowania tych o rosnącej wartości w oparciu o kryteria takie jak historia cen, układ nieruchomości, kod pocztowy, okoliczne firmy i przestępczość. Firma wykorzystuje te spostrzeżenia, aby zaoferować pożyczki kapitałowe pod przyszłą cenę i pomóc osobom kupującym po raz pierwszy zainwestować w mieszkanie.
Głębokie uczenie
Głębokie uczenie jest rodzajem uczenia maszynowego, na które zwraca się coraz większą uwagę w sektorze bankowym. W przeciwieństwie do uczenia maszynowego, algorytmy głębokiego uczenia nie muszą być informowane o ważnych kryteriach w obrębie zbiorów danych. Zamiast tego samodzielnie odkrywają cechy z danych za pomocą sieci neuronowej. Banki wykorzystują głębokie uczenie do rozwiązywania niezwykle złożonych problemów, które są trudne do rozwiązania za pomocą uczenia maszynowego.
Przetwarzanie języka naturalnego
Przetwarzanie języka naturalnego zapewnia narzędziom do zarządzania ryzykiem bankowym możliwość zrozumienia zarówno werbalnej, jak i pisemnej komunikacji międzyludzkiej — w tym intencji i emocji. Narzędzia głębokiego uczenia i uczenia maszynowego są często stosowane w celu zwiększenia możliwości przetwarzania naturalnego.
Analityka i duże dane
Choć analiza big data niekoniecznie wymaga zastosowania sztucznej inteligencji, jest ona wykorzystywana w podobny sposób, aby pomóc bankom odblokować wgląd w sytuację i lepiej zrozumieć ryzyko. Narzędzia takie jak Hadoop pozwoliły bankowym działom IT umieścić możliwości analityczne blisko źródeł danych, umożliwiając szybszy wgląd w sytuację.
Rodzaje ryzyka w sektorze bankowym
W całym sektorze bankowym technologie AI są stosowane w odniesieniu do coraz większej liczby rodzajów ryzyka.
Ryzyko kredytowe
Ryzyko kredytowe opiera się na potencjalnej stracie poniesionej w przypadku, gdy kredytobiorcy lub kontrahenci nie dokonają płatności z tytułu zadłużenia. Banki wykorzystują tu technologie uczenia maszynowego i przetwarzania języka naturalnego do przeprowadzania bardziej rozbudowanych i dokładnych analiz prawdopodobieństwa niewykonania zobowiązania, a także do lepszego wykrywania wczesnych sygnałów ostrzegawczych.
Ryzyko rynkowe
W związku z wahaniami na rynkach kapitałowych banki stoją w obliczu poważnych zagrożeń dla ich wyników finansowych. Aby dotrzymać kroku szybko zmieniającym się czynnikom rynkowym, banki wykorzystują narzędzia AI, takie jak uczenie maszynowe, głębokie uczenie i przetwarzanie języka naturalnego do prognozowania trendów i usprawniania procesu decyzyjnego. Na przykład, bank może wykorzystać narzędzie AI do analizy ogromnych ilości aktywności w mediach społecznościowych i określenia aktualnych nastrojów konsumentów na temat spółki giełdowej — co może być następnie wykorzystane do przewidywania odpowiedniej aktywności rynkowej lub strategii inwestycyjnej.
Ryzyko operacyjne
Ryzyko operacyjne odnosi się do ryzyka strat wynikających z nieodpowiednich systemów lub procesów wewnętrznych, jak również strat spowodowanych naruszeniem systemu lub przerwami w świadczeniu usług. Aby zaradzić temu ryzyku, algorytmy uczenia maszynowego mogą pobierać ogromne ilości danych — w tym danych nieustrukturyzowanych, takich jak pisemne raporty dotyczące ryzyka — aby pomóc bankom dostrzec obszary wymagające poprawy i określić, gdzie czynniki zewnętrzne stanowią największe ryzyko.
Ryzyko modelu
Banki używają różnych modeli do przewidywania i planowania swoich działań. Ale co się dzieje, gdy jeden z tych modeli przewodnich jest błędny? Ryzyko to określane jest mianem ryzyka modelu. Aby to zniwelować, banki wykorzystują AI do monitorowania innych systemów ML i AI oraz identyfikowania stronniczości algorytmów, uczciwości, niedokładności i nadużyć.
Ryzyko cyberbezpieczeństwa
W naszym coraz bardziej połączonym świecie banki stają w obliczu zagrożeń cyberbezpieczeństwa ze strony większej liczby wektorów ataków niż kiedykolwiek wcześniej. Aby wykrywać złośliwą aktywność i ograniczać ryzyko, wykorzystują technologie uczenia maszynowego i głębokiego uczenia do identyfikacji anomalii w systemach IT i przewidywania zachowań napastników, takich jak wybór celu czy metody infiltracji.
Ryzyko zarażenia
Banki stoją również w obliczu ryzyka innych efektów ekonomicznych, które mogą zaszkodzić ich działalności — takich jak krach finansowy na rynku zagranicznym wpływający na istniejącą umowę kredytową lub wpływ na rynek globalny spowodowany pandemią COVID-19. Głębokie uczenie i technologie maszynowe są tu stosowane, aby pomóc bankom zrozumieć potencjalne skutki, dostrzec sygnały ostrzegawcze innych banków i określić odpowiednie środki łagodzące.
Ryzyko zgodności
Zgodność z regulacjami jest dla banków rygorystycznym i złożonym procesem. Stale narażone są na ryzyko sankcji prawnych, strat finansowych lub negatywnego wpływu na ich reputację z powodu nieprzestrzegania przepisów i standardów. Aby zminimalizować to ryzyko, wiele banków sięga po technologie confidential computing, które ułatwiają zachowanie zgodności z przepisami, jednocześnie znacznie poprawiając bezpieczeństwo wrażliwych obciążeń i danych. Banki wykorzystują również technologie AI do wykrywania luk w zgodności i zapewnienia przestrzegania wytycznych.
Technologia Intel Banking
Intel współpracuje z rozległym ekosystemem partnerów — w tym producentami OEM, ISV i OSV — aby pomóc bankom wykorzystać wartość biznesową ich inwestycji w AI i zoptymalizować obciążenia AI do działania na architekturze Intel®.
Nieustannie pracujemy nad tym, aby wraz z naszymi partnerami z branży poszerzać horyzonty. Na przykład, wspólnie z naszym partnerem w zakresie oprogramowania, firmą Matlogica, uzyskaliśmy ponad tysiąckrotne przyspieszenie obliczeń cenowych xVA na procesorach Intel® Xeon® Scalable. Współpracowaliśmy również z firmą Quantifi w celu 700-krotnego przyspieszenia wyceny instrumentów pochodnych przy użyciu sztucznej inteligencji na procesorach Intel®.
Oferujemy szereg narzędzi, które pomagają usprawnić i przyspieszyć tworzenie oprogramowania AI, w tym znaczące inwestycje we frameworki AI, takie jak PyTorch i TensorFlow.
Procesory Intel® Xeon® Scalable mają wbudowane funkcje sztucznej inteligencji, takie jak Intel® Deep Learning Boost, akcelerator sztucznej inteligencji, który pomaga bankom szybko wydobywać wnioski z danych. Oferujemy również zestaw instrukcji Intel® Advanced Vector Extensions 512 (Intel® AVX-512), który zwiększa wydajność złożonych obciążeń obliczeniowych, takich jak aplikacje do wyceny XVA. Nasze nadchodzące procesory Sapphire Rapids będą oferować jeszcze więcej zaawansowanych rozwiązań AI, w tym wsparcie dla Advanced Matrix Extensions, aby przyspieszyć obciążenia wymagające użycia macierzy, takie jak uczenie maszynowe.
Wreszcie, oferujemy portfolio technologii pamięci masowej i pamięci Intel® Optane™, które zapewniają wyższą przepustowość i niskie opóźnienia obciążeń związanych z AI. Dzięki temu kluczowi partnerzy, tacy jak KX i Hazelcast, mogą zaspokoić potrzeby swoich klientów w zakresie zarządzania ryzykiem w czasie rzeczywistym.