مدیریت پیشگویانه ریسک‌های مالی چگونه ممکن شد؟

امروزه تجزیه و تحلیل‌ پیشگو به جزء جدایی‌ناپذیر صنعت مالی تبدیل شده و علاوه بر متحول کردن رویکردهای مدیریت ریسک، کیفیت تصمیم‌گیری را نیز بهبود داده است. این فناوری نوآورانه از الگوریتم‌های پیچیده و تکنیک‌های محاسباتی برای ارزیابی مجموعه‌‌های عظیم داده، تشخیص روندها و پیش‌بینی دقیق‌ رویدادهای بالقوه آتی استفاده می‌کند. در حقیقت تجزیه و تحلیل پیشگو مزایای رقابتی قابل‌توجهی برای بخش مالی که در آن دقت و به موقع بودن اهمیت زیادی دارد، ایجاد می‌کند.

یکپارچه‌سازی یادگیری ماشین و تحلیل شبکه، حوزه عملکرد مدیریت ریسک مالی را گسترش داده است. به طوری که اکنون افزون بر داده‌های کمی سنتی، منابع داده‌ای بدون ساختار مانند مقالات خبری، بیانیه‌های شرکتی و کامنت‌های شبکه‌های اجتماعی نیز به صورت گسترده مورد استفاده قرار می‌گیرند. چنین منابع چشم‌انداز جامع‌تری از دینامیک بازار ارائه می‌کنند که متخصصان مالی را قادر می‌سازد ریسک‌های بالقوه را به گونه‌ای موثر پیش‌بینی‌ کنند و به آنها پاسخ دهند.

به گزارش روابط عمومی داتا، امنیت سایبری یکی از حوزه‌هایی است که اخیرا در آن اهمیت تجزیه‌وتحلیل‌های پیشگو افزایش یافته است. به طوری که نهادهای مالی فعالانه و به صورت روزافزون، در حال پیاده‌سازی استراتژی‌هایی برای شناسایی تهدیدهای سایبری پیش از وقوع و خنثی‌سازی آنها هستند. حالا دیگر تجزیه‌وتحلیل‌های پیشگو در بحث شناسایی و تعدیل ریسکهای آتی، جای مدلهای سنتی مبتنی بر داده‌های تاریخی را می‌گیرند.

تحلیل ریسک اعتباری، یکی دیگر از حوزه‌هایی است که تجزیه و تحلیل پیشگو توانسته در آن ارزش‌های خود را به اثبات برساند. با تحلیل الگوهای داده‌های مشتریان، نهادهای مالی می‌توانند احتمال نکول را با دقت بیشتری پیش‌بینی کنند و این مورد آنها را قادر می‌کند که ریسک اعتباری را به‌گونه‌ای موثرتر مدیریت کنند.

در بحث مدیریت پورتفولیو، تجزیه و تحلیل پیشگو به تخصیص بهینه منابع، پیش‌بینی روند بازارها و به حداقل رساندن قرارگیری در معرض ریسک‌ها در عین بهبود درآمدها، کمک می‌کند. چنین تجزیه‌وتحلیل‌هایی سرمایه‌گذاران و مدیران صندوق را قادر می‌کنند تا داده‌های ساختارمند و بدون ساختار را تحلیل کنند و بتوانند پیش‌بینی‌های آگاهانه‌ای درباره حرکت بازارها و رفتارهای اقتصادی انجام دهند.

تجزیه و تحلیل پیشگو رویکرد مدیریت ریسک در صنعت مالی را متحول کرده است. هرچه در کاربردها، چالش‌ها و محدودیت‌های این فناوری عمیق‌تر شویم درمی‌یابیم که متخصصان مالی برای دوام در میدان رقابت چنین صنعتی که به لطف داده و نوآوری، به سرعت در حال تکامل است، باید نسبت به چنین پیشرفتهایی پذیرا باشند. در نهایت، پذیرش و سازگاری با تجزیه و تحلیل پیشگو، برای پیشروی بیشتر و بیشتر صنعت مالی ضروری است.

در مدت اخیر بخش مالی تحول چشمگیری را آغاز کرده است و رهبری این تغییر را باید از آن تجزیه و تحلیل پیشگو دانست. چنین تغییر رویکردی با یکپارچه‌سازی مدل‌های آماری، الگوریتم‌های یادگیری ماشین و مجموعه‌های داده‌ای گسترده‌ای ممکن شده است که نهادهای مالی را قادر می‌کنند رفتارها و روندهای آتی را با دقت بی‌سابقه‌ای پیش‌بینی‌ کنند.

در حقیقت تجزیه و تحلیل پیشگو، چگونگی عملکرد ارزیابان در برآورد ریسک اعتباری را عمیقا تغییر داده است. مهاجرت این صنعت از مدلهای سنتی (که به داده‌های تاریخی و متغیرهای ثابت وابسته بودند) به مدلهای پویایی که به لطف جریانهای لحظه‌ای از داده‌ها و احساسات مطرح شده در شبکه‌های اجتماعی و رخدادهای جغرافیایی ایجاد می‌شوند، به میسر شدن ارزیابی دقیق‌تر ریسک وام‌گیرندگان منجر شده است.

در کنار اینها، تجزیه و تحلیل پیشگو در موضوع کشف تقلب نیز نفوذ قابل‌توجهی داشته است. الگوریتم‌های کشف ناهنجاری و تشخیص الگو به میزان چشمگیری توانایی نهادهای مالی برای شناسایی فعالیت‌های فریبکارانه و جلوگیری از وقوع آنها را بهبود داده است. به عنوان مثال مسترکارت تجزیه و تحلیل‌های پیشگو را به اهرمی برای تحلیل آنی داده‌های تراکنش‌ها و مشخص کردن ناهنجاری‌های مشکوک به تقلب تبدیل کرده و بدین‌ترتیب از نهادها و مشتریانشان محافظت می‌کند.

در مدیریت پورتفولیو، تجزیه‌وتحلیل‌ پیشگو به مدیران دارایی‌ها برای بهینه‌سازی استراتژی‌های سرمایه‌گذاری از طریق پیش‌بینی حرکات بازارها، شناسایی فرصت‌های سرمایه‌گذاری و مدیریت موثر ریسک کمک می‌کند.  

تجزیه‌وتحلیلهای‌ پیشگو در بحث ارزیابی ریسک عملیاتی نیز مفیدند. اکنون نهادهای مالی برای برآورد وقوع ریسک‌های عملیاتی (شامل تهدیدات امنیت سایبری، خرابی سیستم و نقض الزامات تطبیق) و حذف آنها به سراغ استفاده از مدل‌های پیشگو می‌روند. مثلا Citibank با استفاده از تجزیه وتحلیل‌های پیشگو برای رصد و تحلیل الگوهای تراکنش‌هایش در سراسر جهان و به حداقل رساندن ریسک اختلالات و خسارات، رویکرد فعالی را برای مدیریت ریسک عملیاتی در پیش گرفته است.

افزایش به‌کارگیری تجزیه‌وتحلیل پیشگو در حوزه مالی، اکنون بیش از انطباق صرف با فناوری‌های جدید است و گویای حرکتی به سمت تصمیم‌گیری داده‌محور است. بهره‌گیری از تجزیه‌وتحلیل‌های پیشگو، بخش‌های مالی را قادر می‌کند که با بهبود دقت، کارایی و قابلیت‌های پیش‌بینی، به چالش‌های مالی معاصر بپردازند. این تکامل بر نقش حیاتی تجزیه‌وتحلیل‌های پیشگو در تحول عملیات مدیریت ریسک تاکید می‌کند و این اطمینان را ایجاد می‌کند که صنعت مالی در برابر فرصت‌ها و چالش‌های پیش رو، تاب‌آور باقی بمانند.

اجزای اصلی تجزیه‌وتحلیلهای پیشگو

تجزیه و تحلیل پیشگو، برای متخصصان مالی که از مدلهای آماری پیشرفته، الگوریتم‌های یادگیری ماشین و عملیات پیچیده مدیریت داده برای استخراج بینش‌های قابل‌اجرا از داده‌های خام استفاده می‌کنند، ابزار قدرتمندی به حساب می‌آید. استفاده از رویکردهای آماری مانند تحلیل رگرسیون، رگرسیون لجستیک و سری‌های زمانی برای پیش‌بینی روندهای آتی در مدلسازی آمار بر اساس داده‌های تاریخی، به خوبی اثبات شده است. به هر حال یادگیری ماشین حالا دیگر مجموعه ابزارهای تحلیلی در دسترس متخصصان مالی را گسترش داده است. روش‌هایی مانند جنگل تصادفی (Random Forests)، ماشین‌های تقویت گرادیان (GBM) و شبکه‌های عصبی می‌توانند الگوهای پیچیده غیرخطی را که عموما رویکردهای آماری از آنها غافل می مانند، در مجموعه داده ها کشف کنند.

برای کسب موفقیت در کار با تحلیل های پیشگو، داشتن استراتژی‌های قوی برای مدیریت داده ها ضروری است. اساسا میزان دقت هر پیش‌بینی را میزان دقت و کامل بودن داده ها مشخص می‌کنند. در نتیجه، حفظ کیفیت داده‌ها و مدیریت ظرافت و ریزبینی آنها ضرورت دارد. مدیریت جامع داده این اطمینان را حاصل می‌کند که داده‌ها دقیق، کامل و به‌موقع باشند و همین اعتبار مدلهای ‌پیشگو را بالا می‌برد.

یکپارچه‌سازی فناوری‌های هوش منصوعی و بلاک‌چین رویکرد منحصربفردی برای بهبود امنیت و شفافیت تحلیل‌های پیشگو است. فناوری غیرمتمرکز بلاک‌چین، با ایجاد اطمینان از یکپارچگی و قابل تایید بودن داده‌های به کار رفته در مدلهای پیشگو، به مکملی برای توانایی هوش مصنوعی در پردازش و تحلیل حجم عظیم داده تبدیل می‌شود.

اساس تجزیه‌وتحلیل‌های پیشگو در صنعت مالی بر تکنیک‌های اماری استادانه و یادگیری ماشین، اقدامات جدی حاکمیت داده و به‌کارگیری فناوری‌های انقلابی مانند بلاک‌چین و هوش مصنوعی استوار است. بهره‌برداری از چنین ابزارهایی، نهادهای مالی کی‌توانند استراتژی‌های مدیریت ریسک خود را بهبود دهند، بهره‌وری عملیاتی را بهینه‌سازی کنند و بتوانند در محصول و خدمتی که ارائه می‌دهند، نوآوری به خرج دهند.

چالش‌ها و محدودیت‌ها

تجزیه‌وتحلیل‌های پیشگو عملا تحول قابل‌توجهی در بحث مدیریت ریسک‌های صنعت مالی ایجاد کرده‌اند؛ با اینحال چالش‌ها و محدودیت‌هایی نیز در کار است. این چالش‌ها ممکن است بر کارایی مدل‌های پیشگو و دقت

پیش‌بینی‌های آنها تاثیر بگذارند. بنابراین توجه به برخی ملاحظات و مدیریت استراتژیک شرایط امری ضروری است.

پیچیدگی مدلهای پیشگو یکی از چالش‌های مهم به حساب می‌آید. با افزایش پیچیدگی، از سهولت مداخله و اعتبارسنجی این مدل‌ها کاسته می‌شود. از طرفی این پیچیدگی ممکن است باعث بروز برخی سوگیری‌ها در این مدل‌ها شود؛ خصوصا اگر داده‌هایی که برای آموزش این مدل‌ها به کار گرفته شده‌اند، چیزی متفاوت از بازار وسیع‌تر و یا بک‌گراند مشتری را به نمایش نگذارند. برای مثال، یک مدل ریسک اعتباری که عمدتا بر اساس داده‌هایی از یک گروه جمعیت‌شناختی مشخص آموزش داده شده، به احتمال زیاد نتواند با دقت مطلوبی ریسک مربط با افرادی که خارج از آن گروه قرار دارند را ارزیابی کند و این مساله به اتخاذ تصمیمات غیرمنصفانه در بحث وام‌دهی بیانجامد.

شفافیت و توضیح‌پذیری یکی دیگر از چالش‌های جدی این حوزه است. برخی از االگوریتم‌های یادگیری ماشین که طبیعت جعبه سیاه (black box) دارند، در بحث شفافیت و توضیح‌پذیری با دشواری‌هایی همراه هستند. رگولاتورها و سهامداران به نحو فزاینده‌ای به نهادهای مالی فشار می‌آورند تا درباره چگونگی انجام فرآیندهای تصمیم‌گیری توضیحات لازم را ارائه دهند؛ خصوصا آن تصمیماتی که مستقیما بر مشتریان تاثیر می‌گذارند. برای مثال، چنانچه یک مدل پیشگو باعث شود که جلوی وام‌دهی به یک شخص گرفته شود، نهادها باید به صورت شفاف درباره فرآیند تصمیم‌گیری توضیح دهند. الگوریتم‌های پیچیده ‌ای که امکان تفسیر آنها ووجود ندارد، دستیابی به این مهم را با مشکل مواجه می‌کنند و شفافیت را با چالش مواجه می‌کنند.

ملاحظات اخلاقی و رعایت مقررات نیز چالش های مهمی هستند. تجزیه و تحلیل‌های پیشگو، باید از انطباق با دستورالعمل های اخلاقی و دستورات قانونی اطمینان حاصل کنند. قوانین محافظت از اطلاعات شخصی (GDPR) اتحادیه اروپا با پافشاری بر حفظ حریم خصوصی و امنیت اطلاعاتی شخصی اقدام به اجرای چنین الزاماتی می‌کنند.  بانکها و دیگر نهادهای مالی باید این اطمینان را ایجاد کنند که ابزارهای آنها برای تحلیل پیشگو، به رعایت حقوق افراد احترام گذاشته و از بدنام کردن آنها اجتناب می‌کند.

در نهایت برای موفقیت در به‌کارگیری تحلیل‌های پیشگو ،حفظ کیفیت داده‌ها و مدیریت آنها ضروری است. زیرا تنها در صورت داشتن داده‌های دقیق، کامل و به روز است که می‌توان به ایجاد پش‌بینی‌های دقیق و تصمیم‌گیری بی‌نقص امیدوار بود. بنابراین نهادهای مالی باید روی اقدامات و سیستم‌های قدرتمند مدیریت داده سرمایه‌گذاری کنند تا از یکپارچگی و اعتمادپذیری داده‌هایشان اطمینان حاصل شود.

در مواجهه با موانع، همراهی تحلیل‌های پیشگو با پیشرفتهای ایجاد شده در روش‌شناسی مدیریت ریسک اجتناب‌ناپذیر است. نهادهای مالی باید با مدیریت درست و خردمندانه این موانع، از راهکارهای مناسب و نوآورانه برای بیشینه کردن پتانسیل‌های تحلیل‌های پیشگو و به حداقل رساندن محدودیت‌های آن بهره‌ بگیرند.

منبع