💬 Может ли искусственный интеллект предотвратить следующий финансовый кризис?

Может ли искусственный интеллект предотвратить следующий финансовый кризис?

Защищен ли ИИ от рецессии?

Хотя ИИ не защищен от рецессии, он может помочь компаниям оправиться от рецессии, повысив эффективность бизнеса, выявив новые возможности и предотвратив финансовую нестабильность в будущем.

Даже если у искусственного интеллекта (ИИ) есть потенциал для повышения производительности компании и принятия решений, он не защищен от рецессии. Это связано с тем, что производительность моделей ИИ во время финансового или экономического кризиса зависит от данных, на которых они обучались. 

ИИ может быть не в состоянии делать точные прогнозы или выводы, если доступные данные устарели, предвзяты или недостаточны. Более того, ИИ требует значительных инвестиций, а во время рецессии бизнес может не захотеть делать такие расходы.

ИИ, с другой стороны, может способствовать восстановлению бизнеса несколькими способами. Например, он может помочь предприятиям сократить расходы и оптимизировать работу, что позволит им пережить экономический шторм. 

ИИ также может помочь предприятиям найти новые рынки и коммерческие перспективы, что может привести к созданию новых потоков доходов. Кроме того, предлагая системы мониторинга и раннего предупреждения в режиме реального времени, ИИ может улучшить управление рисками и предотвратить финансовую нестабильность в будущем.

Кроме того, ИИ может внести свой вклад в будущее экономическое развитие, стимулируя инновации и создавая новые рабочие места в будущем. Системы робототехники и автоматизации, использующие ИИ, могут повысить производительность и эффективность, что способствует росту экономики.

Какую роль может сыграть ИИ в предотвращении следующего финансового кризиса?

Анализируя огромные объемы данных в режиме реального времени, ИИ может выявлять потенциальные риски и выдавать ранние предупреждения для принятия упреждающих мер. Однако решение таких проблем, как прозрачность и интерпретируемость, жизненно важно для обеспечения ответственного и эффективного использования финансовых услуг.

ИИ может сыграть важную роль в предотвращении следующего финансового кризиса за счет улучшения управления рисками и улучшения процессов принятия решений. Чтобы выявлять основные опасности и заблаговременно предупреждать о потенциальных финансовых кризисах, ИИ может исследовать сложные корреляции между различными экономическими показателями, финансовыми рынками и глобальными событиями, обрабатывая огромные объемы данных в режиме реального времени. Это может помочь финансовым фирмам и регулирующим органам в принятии превентивных мер по снижению рисков и предотвращению бедствий.

ИИ также можно использовать для создания прогностических моделей, способных предсказывать рыночные модели и выявлять потенциальные риски до их возникновения. Это может помочь финансовым учреждениям надлежащим образом управлять своими рисками и корректировать свою инвестиционную стратегию. ИИ также можно использовать для более эффективного выявления мошенничества и пресечения финансовых преступлений, которые могут быть основной причиной нестабильности в финансовой системе.

Связанный: что такое криптомонеты с искусственным интеллектом (ИИ) и как они работают?

Прогнозные модели — это статистические модели или алгоритмы машинного обучения, которые используются для анализа исторических данных и прогнозирования будущих событий или поведения. Например, предположим, что банк хочет определить клиентов, которые с наибольшей вероятностью не выплатят свои кредиты. 

Банк может обучить систему машинного обучения находить тенденции, связанные с дефолтами, используя прошлые данные о кредитных рейтингах клиентов, уровнях доходов, статусе работы и других соответствующих критериях. Затем алгоритм можно использовать для создания прогностической модели, которая дает каждому клиенту оценку риска и предсказывает вероятность невыполнения обязательств.

Используя эту модель прогнозирования, банк может сосредоточиться на клиентах, которые наиболее подвержены риску дефолта, и соответствующим образом распределить свои ресурсы. Он может предоставить им другие варианты оплаты или сотрудничать с ними для решения основных проблем, которые могут вызывать их финансовые проблемы. Используя прогностическую модель, банк может активно управлять своим кредитным портфелем и минимизировать потери из-за дефолтов.

Однако использование ИИ в финансовых услугах не лишено трудностей. Одна из ключевых проблем заключается в том, что моделям ИИ не хватает прозрачности и интерпретируемости, что может затруднить понимание обоснованности суждений, вынесенных ИИ. Эту проблему можно решить, создав прозрачные объяснимые модели искусственного интеллекта (XAI), которые позволяют осуществлять мониторинг и участие человека. 

XAI относится к классу техник и методов искусственного интеллекта, которые предназначены для предоставления понятных человеку объяснений решений и действий, предпринимаемых системами ИИ. Это может быть особенно важно в таких областях, как банковское дело, здравоохранение или уголовное правосудие, где суждения, вынесенные системами ИИ, могут иметь далеко идущие последствия. Использование XAI может помочь повысить эффективность и надежность систем ИИ, а также их открытость, подотчетность и справедливость.

Как ИИ может помочь в разработке систем раннего предупреждения о потенциальных рисках?

Анализируя огромные объемы данных в режиме реального времени и предоставляя лицам, принимающим решения, полезную информацию, ИИ может помочь в разработке систем раннего предупреждения, которые могут выявлять возможные проблемы на финансовых рынках.

Вот шаги, которые ИИ может предпринять, чтобы помочь в разработке систем раннего предупреждения:

Системы искусственного интеллекта способны собирать информацию из различных источников, таких как финансовые счета, новостные статьи и каналы социальных сетей.

Полученные данные необходимо предварительно обработать, чтобы отсеять ненужную информацию и привести ее в формат, пригодный для анализа.

Следующим шагом является выбор функций, которые с наибольшей вероятностью указывают на возможные риски в предварительно обработанных данных. Сюда могут быть включены такие переменные, как цены на криптовалюту, процентные ставки, кредитный рейтинг и экономические показатели.

После того, как соответствующие функции выбраны, модели, которые могут предвидеть возможные риски, могут быть обучены с использованием методов машинного обучения. Эти модели можно обучать, используя исторические данные, чтобы выявлять тенденции, которые могут предвещать начало кризисов, таких как системный риск, кредитный кризис, банкротство, долговой кризис или катастрофа на фондовом рынке.

Системы раннего предупреждения могут быть созданы с использованием моделей машинного обучения после того, как они будут обучены сообщать заинтересованным сторонам о потенциальных угрозах. Эти технологии также можно использовать для оценки серьезности риска и предложения возможных мер по его снижению.

Например, изучая исторические данные о ценах, система раннего предупреждения на основе ИИ может выявить закономерность, при которой цена определенной криптовалюты снижается необычно быстро. Это может быть предвестником системного риска, который может привести к кредитному кризису или краху рынка криптовалют. Система может информировать участников рынка об этой тенденции, что позволяет им принимать превентивные меры для снижения риска.

Связанный: что такое крипто-заражение и как оно влияет на рынок?

Каковы некоторые примеры систем обнаружения мошенничества на базе ИИ для финансовых учреждений?

Несколько примеров систем обнаружения мошенничества на базе ИИ, которые финансовые учреждения могут использовать для защиты своих клиентов от мошеннических действий, включают FICO Falcon Fraud Manager, Feedzai, IBM Safer Payments, NICE Actimize и Featurespace ARIC Fraud Hub.

FICO Falcon Fraud Manager — это система обнаружения и предотвращения мошенничества, которая анализирует транзакции клиентов в режиме реального времени с использованием методов искусственного интеллекта и машинного обучения. Подозрение на мошенничество может быть выявлено системой, которая также может уведомить группу по борьбе с мошенничеством банка.

Feedzai — это решение для выявления вероятного мошенничества, которое анализирует транзакции клиентов с помощью методов машинного обучения. Он может анализировать поведение клиентов и выявлять закономерности, которые могут указывать на мошенничество. Например, если клиент внезапно начинает совершать крупные покупки или покупки в необычных местах, Feedzai может пометить это как потенциально мошенническую деятельность.

IBM Safer Payments — это система для обнаружения и предотвращения мошенничества с платежами, в которой используются методы искусственного интеллекта и машинного обучения. Основываясь на моделях поведения, истории транзакций и других переменных, система может обнаружить возможное мошенничество.

NICE Actimize — это система обнаружения финансовых преступлений, которая анализирует данные клиентов и выявляет возможные мошеннические действия с использованием методов искусственного интеллекта и машинного обучения. Он предоставляет решения для «Знай своего клиента» (KYC) и комплексной проверки клиентов, которые помогают финансовым учреждениям проверять личность своих клиентов и соблюдать нормативные требования.

Featurespace ARIC Fraud Hub — это система обнаружения мошенничества в режиме реального времени, которая сканирует транзакции клиентов на предмет возможного мошенничества, используя алгоритмы машинного обучения. Он может обнаруживать и предотвращать мошенничество в режиме реального времени, позволяя финансовым учреждениям быстро реагировать и предотвращать дальнейшие убытки.

Каковы потенциальные преимущества и ограничения использования ИИ для управления и предотвращения финансовых рисков?

ИИ имеет много потенциальных преимуществ в управлении финансовыми рисками, включая повышенную точность, мониторинг в режиме реального времени, повышенную производительность, экономическую эффективность и прогнозную аналитику. Однако существуют и ограничения, такие как отсутствие прозрачности, проблемы с качеством данных, потенциальные предубеждения, чрезмерная зависимость от ИИ и риски кибербезопасности, которые необходимо учитывать перед внедрением решений на основе ИИ в финансовых учреждениях.

Использование ИИ в управлении финансовыми рисками и их предотвращении имеет много потенциальных преимуществ, в том числе:

Однако существуют также некоторые ограничения на использование ИИ для управления и предотвращения финансовых рисков, в том числе:

Риски кибербезопасности: системы на базе ИИ могут быть уязвимы для кибератак, которые могут поставить под угрозу безопасность конфиденциальных финансовых данных.

Каковы этические соображения при использовании ИИ для управления финансовыми рисками?

Финансовые учреждения, использующие ИИ для управления рисками, должны обеспечивать разнообразные и беспристрастные данные, прозрачность принятия решений, ответственные результаты, безопасность данных и конфиденциальность, человеческий контроль и ответственность за решения, учитывать влияние ИИ на занятость и использовать технологию с соблюдением этических норм.

Точность алгоритмов ИИ зависит от данных, используемых для их обучения. Поэтому финансовые учреждения должны следить за тем, чтобы используемые ими данные были разнообразными, беспристрастными и репрезентативными для всех социальных групп.

Финансовые учреждения должны быть открытыми и объяснять свои процессы принятия решений при использовании ИИ для управления рисками. Они также должны нести ответственность за любые непредвиденные последствия, которые могут возникнуть в результате использования ИИ.

Для ИИ необходимы большие объемы персональных данных, что вызывает вопросы относительно безопасности и конфиденциальности данных. Финансовые учреждения должны убедиться, что они используют данные безопасным и этичным образом и что у них есть необходимые меры безопасности для предотвращения утечки данных.

ИИ — это инструмент, который может помочь в принятии решений, но, в конце концов, решения должны приниматься людьми. Поэтому финансовые учреждения должны убедиться, что выбор, сделанный с использованием ИИ, подлежит человеческому контролю и подотчетности.

Растущее использование ИИ для управления финансовыми рисками может привести к потере рабочих мест и изменению характера работы. Финансовые учреждения должны знать, как ИИ может повлиять на занятость, и следить за тем, чтобы они использовали эту технологию с соблюдением этических норм.