کاربردهای تجزیه‌وتحلیل‌ پیشگو در بحث مدیریت ریسک

تجزیه‌وتحلیل‌های پیشگو حالا دیگر به یکی از ضرورت‌های صنعت مالی تبدیل شده‌اند و این ضرورت در بحث مدیریت ریسک بیش از دیگر بخش‌ها حس می‌شود. نهادهای مالی می‌توانند داده‌های تاریخی و فعلی را برای پیش‌بینی‌ رخدادهای آتی و روندها به‌کار بگیرند و فعالانه به ریسک‌‌های موجود رسیدگی کنند. درادامه شماری از مهم‌ترین کاربردهای عملی تحلیل‌های پیشگو را مرور می‌کنیم:

تحلیل ریسک اعتباری: نهادهای مالی به صورت فزاینده‌ای در حال استفاده از تحلیل‌های پیشگو‌ برای ارزیابی وام‌گیرندگان هستند. حالا وام‌دهندگان از طریق ارزیابی داده‌های مختلف شامل امتیازهای اعتباری، تاریخچه پرداخت‌ها و رفتار کاربران در شبکه‌های اجتماعی، می‌‌توانند با دقت بیشتری احتمال نکول شدن را ارزیابی کنند. مثلا امریکن‌اکسپرس از تحلیل‌های پیشگو برای ارزیابی ریسک‌های اعتباری پیش از وقوع آنها استفاده می‌کنند. این رویکرد فعالانه شرکتها را قادر می‌کند راهکارهای اعتباری شخصی‌سازی‌‌شده ارائه کنند و بتوانند به‌گونه‌ای موثر پورتفو ریسک اعتباری را مدیریت کنند.

کشف تقلب و مبارزه با پولشویی (AML): به‌کارگیری تحلیل‌های پیشگو در بحث کشف فعالیت‌های متقلبانه و پیشگیری از پولشویی حالا دیگر به یک ضرورت تبدیل شده است. بانکها و شرکتهای ارائه‌دهنده خدمات مالی از الگوریتم‌های یادگیری ماشین برای تحلیل الگوهای تراکنش‌ها و مشخص‌کردن ناهنجاری‌هایی استفاده می‌کنند که می‌توانند حاکی از رفتارهای متقلبانه باشند.

مدیریت پورتفو: مدیران دارایی از تجزیه‌وتحلیل پیشگو برای تصمیم‌گیری آگاهانه درمورد فرصت‌های سرمایه‌گذاری استفاده می‌کنند. مدل‌های پیشگو می‌توانند با تحلیل داده‌های بازار، شاخص‌های اقتصادی و احساس سرمایه‌گذار، روند بازارها و حرکات قیمتی دارایی را پیش‌بینی‌ کنند.

ارزیابی ریسک عملیاتی: تحلیل‌های پیشگو در بحث مدیریت ریسک‌های عملیاتی مانند شکست سیستم، نقض الزامات تطبیق و تهدیدهای امنیتی، نهادهای مالی را یاری می‌کنندد. مدل‌های پیشگو می‌توانند با رصد و تحلیل داده‌ها از منابع مختلف ،  معضلات بالقوه عملیاتی را پیش از تشدید و وخامت، شناسایی کنند. مثلا سیتی‌بانک از تجزیه‌وتحلیل پیشگو برای رصد نشانه‌هایی از ریسک‌های عملیاتی در شبکه جهانی خود استفاده می‌کند که این امر آنها را قادر می‌کند با انجام اقدامات پیش‌گیرانه، از فروپاشی سیستم و خسارات مالی جلوگیری کنند.

مدیریت ریسک بازار: تجزیه‌وتحلیل پیشگو این امکان را برای نهادهای مالی فراهم می‌کند تا ریسک‌های بازار را پیش‌بینی و کنترل کنند. با تحلیل داده‌های فعلی و تاریخی بازار، مدلهای پیشگو می‌توانند به نهادها در درک و آماده شدن برای جابجایی‌های بالقوه بازار کمک کنند. مثلا jpmorgan chase از تجزیه‌وتحلیل‌های پیشگو برای مدل کردن سناریو‌های مختلف بازار و انجام تست استرس روی پورتفوهای آنها استفاده می‌کند تا از دوام آنها در شرایط مغرنج بازارها اطمینان حاصل کند.

پیش‌بینی ریسک نقدینگی:  مدیریت ریسک نقدینگی یکی از اصلی‌ترین امور نهادهای مالی است و تجزیه‌وتحلیل‌های پیشگو راهی برای پیش‌بینی جریان‌های نقدی موردنیاز و گپ‌های بالقوه تامین مالی استفاده می‌کنند. با تحلیل الگوهای جریان نقدینگی، شرایط بازار و رفتار طرفین مقابل، بانک‌ها می‌توانند نیازهای نقدینگی را پیش‌بینی‌ کنند و از انجام تامین مالی کافی برای برآوردن تعهدات مطمئن شوند. گلدمن ساکس از تجزیه‌وتحلیل‌های پیشگو برای مدیریت ریسک نقدینگی استفاده می‌کند تا حفظ تعادل بهینه میان دارایی‌های نقدی و بدهی‌ها تضمین شود.

در هر مورد، تجزیه‌وتحلیل‌های پیشگو با ایجاد بینش به متخصصان مالی در واکنش فعالانه به رخدادها و اتخاذ تصمیمات آگاهانه کمک می‌کنند. نهادهای مالی می‌توانند اقداماتشان در بحث مدیریت ریسک را تقویت کنند، از ریسک‌های بالقوه عملیاتی بکاهند و با به‌کارگیری این تحلیل‌ها در فضای رقابت ماندگار باشند.

آینده تحلیل‌های پیشگو در صنعت مالی

پیشرفتهای فناوری، تحلیلهای داده‌ای و هوش مصنوعی (AI)، نقش قابل‌توجهی در تحریک رشد و نوآوری تحلیل‌های پیشگو در صنعت مالی دارند. نهادهای مالی از تحلیل‌هی پیشگو برای مدیریت ریسک‌ها و تصمیم‌گیری‌های آگاهانه استفاده می‌کنند. اکنون در چشم‌انداز صنعت، ترندها و توسعه‌هایی شامل تحلیل داده‌های آنی (Real-time)، پیشرفتهای هوش مصنوعی و یادگیری ماشین، استفاده از راهکارهای داده‌ای، تطبیق الزامات رگولاتوری، استانداردهای اخلاقی و به‌کارگیری بلاکچین برای بهبود امنیت و شفافیت، درحال شکل‌گیری هستند.

در صنعت مالی فعلی، روز به روز بر اهمیت به‌کارگیری تحلیل‌‌‌های ریل‌تایم اضافه می‌شود. این تحلیل‌ها با فراهم کردن امکان شناسایی فوری روندها، ریسک‌ها و فرصت‌ها، زمینه‌ساز تسریع و بهبود تصمیم‌گیری‌های آگاهانه می‌شوند. برای مثال، شرکت Visa از تحلیل‌های ریل‌تایم پیشگو برای کشف و پیشگیری از تقلب در تراکنش‌ها (به محض انجام) استفاده می‌کند که این امر باعث کاهش قابل‌توجه ریسک زیان‌های مالی برای شرکتها و مشتریان آنها می‌شود.

با شتاب گرفتن پیشرفتهای هوش مصنوعی و یادگیری ماشین، توسعه الگوریتم‌های پیشگوی پیچیده‌تری که از دقت بالایی برخوردارند ممکن شده است. این پیشرفتها نهادهای مالی را قادر می‌کنند که مجموعه‌های پیچیده داده‌ای را با کارایی بیشتری تحلیل کنند و گره خلق بینش‌هایی که پیش ازاین دستیابی به آنها مممکن نبود را بگشایند. مثلا گلدمن ساکس در حال سرمایه‌گذاری روی دسته‌ای از پژوهش‌های هوش مصنوعی است تا الگوریتم‌های پیشرفته معاملاتی توسعه داده شوند که امکان پیش‌بینی حرکات بازار را با دقت بالاتری ممکن می‌کنند.

نهادهای مالی در حال توسعه منابع داده‌‌ای خود فرای شاخص‌های مالی سنتی هستند؛ داده‌هایی که می‌توان در تشریح بیشتر آنها به تحلیل احساسات نهفته در محتوای شبکه‌های اجتماعی، تصاویر ماهواره‌‌ای و داده‌های دستگاه‌های اینترنت اشیا اشاره کرد. چنین طیف گسترده‌تری‌ از داده‌ها، موجب می‌شوند بتوان چشم‌انداز جامع‌تری از شرایط بازار و رفتار مشتری به دست آورد.

با افزایش یکپارچه‌سازی تحلیل‌های پیشگو با انواع عملیات مالی، نهادهای رگولاتوری احتمالا دستورالعمل‌های سخت‌گیرانه‌تری را برای اطمینان از برآورده شدن الزامات اخخلااقی، شفافیت و مسئولیت‌پذیری تنظیم خواهند کرد. سازمانهای مالی باید با ارتباط درست با رگولاتور مرتبط با فعالیتشان، خود را متعهد به رعایت بالاترین سطح اصول اخلاقی، در بحث به‌کارگیری داده‌ها برای تصمیم‌گیری کنند.

به‌کارگیری فناوری بلاک‌چین در تحلیل‌های پیشگو، باعث ایجاد فرصت‌های درخشانی برای بهبود شفافیت و امنیت اطلاعات می‌شود. بلاک‌چین می تواند به جلوگیری از دستکاری داده‌ها کمک کند و از یکپارچگی تجزیه‌وتحلیل پیش بینی‌کننده از طریق ایجاد یک دفتر کل (temper-proof ledger) برای مدیریت تراکنش ها و داده های مورد استفاده در مدل ها اطمینان حاصل کند.

پیشرفتهای سریع فناوری، به‌کارگیری و یکپارچه‌سازی منابع مختلف داده و تمرکز ویژه روی تطبیق با الزامات رگولاتوری و ملاحظات اخلاقی، باعث شده‌اند که بتوان به آینده تحلیل‌های پیشگو در این صنعت بسیار امیدوار بود. نهادهای مالی برای آنکه بتوانند مدیریت ریسک را به گونه‌ای بهینه، کارا، نوآورانه و امن اجرا کنند و از تحلیل‌های پیشگو حداکثر بهره‌ را ببرند، لازم است چابک بمانند و به طور پیوسته استراتژی‌ها و فناوری‌های خود را با شرایط جدید تطبیق دهند.

نتیجه‌گیری

در نهایت باید تاکید کرد که تحلیل‌های پیشگو، مدیریت ریسک در صنعت مالی را به طور کل متحول کرده‌اند. این تحلیل‌ها ابزار قدرتمندی هستند که به پیش‌بینی ترندها، حذف ریسک‌ها و تسهیل تصمیم‌گیری آگاهانه کمک می‌کنند. نهادهای مالی که خود را با تحلیل‌های پیشگو تطبیق داده‌اند، مانند امریکن اکسپرس و HSBC بهبود قابل‌توجهی در تصمیم‌گیری و پروفایل ریسک سازمان خود حس کرده‌اند.

با تمام اینها، به‌کارگیری تحلیل‌های پیشگو در عملیات مالی خالی از چالش نیست. از جمله مهم‌ترین چالش‌های این موضوع می‌توان به پیچیدگی مدل‌ها، نیاز به شفافیت و الزام تطبیق با مقررات رگولاتوری اشاره کرد. با این وجود، تعهد این صنعت به غلبه بر مشکلات موجود، در سرمایه‌گذاری‌های روزافزونی که در زیرساختهای داده، تطبیق با ابزارهای تحلیلی پیشرفته و ایجاد فرهنگ داده‌محوری در سازمان‌ها و بانکهای آمریکایی کاملا مشهود است.

آینده تحلیل‌های پیشگو در صنعت مالی بسیار روشن است. پیشرفتهای ایجاد شده در تحلیل آنی (real-time) داده، هوش مصنوعی و منابع جایگزین داده‌، باعث بهبود قابلیت‌های مدیریت ریسک خواهد شد. به‌کارگیری فناوری بلاکچین نیز نویدبخش بهبود امنیت و شفافیت و اطمینان از یکپارچگی تحلیل‌های پیشگوست.

متخصصان مالی برای آنکه بتوانند بر پیچیدگی‌های بازار فائق آیند و از نهادها در برابر ریسک‌های آتی محافظت کنند، باید خود را با تحلیل‌های پیشگو تطبیق دهند. باید تصریح کرد که این فناوری، از جمله فناوری‌هایی است که می‌تواند نتیجه بازی را تغییر دهد و بهبود قابل‌توجهی در مدیریت ریسک ایجاد کند. در نتیجه هر سازمانی که مایل است در آینده صنعت نقش‌آفرین باشد، باید چنین اقدامات استراتژیکی را مورد توجه جدی قرار دهد.

منبع