Чи може штучний інтелект запобігти наступній фінансовій кризі?

Чи захищений штучний інтелект від рецесій?

Хоча штучний інтелект (ШІ) не є захищеним від рецесій, він може допомогти компаніям відновитися після економічного спаду, підвищуючи ефективність бізнесу, виявляючи нові можливості та запобігаючи майбутній фінансовій нестабільності.

Навіть якщо ШІ має потенціал для підвищення продуктивності компаній і підтримки процесів ухвалення рішень, він сам по собі не є захищеним від рецесій. Це пояснюється тим, що ефективність моделей ШІ під час фінансової чи економічної кризи залежить від даних, на яких вони були навчені.

ШІ може не забезпечити точних прогнозів чи інсайтів, якщо доступні дані є застарілими, упередженими чи недостатніми. Крім того, ШІ вимагає значних інвестицій, і під час рецесії бізнес може бути неготовий до таких витрат.

З іншого боку, ШІ може сприяти відновленню бізнесу у кілька способів. Наприклад, він може допомогти компаніям скоротити витрати та оптимізувати операції, що дозволить їм пережити економічний шторм.

ШІ також здатний допомогти компаніям у визначенні нових ринків і комерційних можливостей, що може призвести до створення нових потоків доходу. Окрім того, надаючи можливості в реальному часі для моніторингу та систем раннього попередження, ШІ може покращити управління ризиками та запобігти майбутній фінансовій нестабільності.

Більш того, ШІ має потенціал сприяти економічному розвитку, стимулюючи інновації та створюючи нові робочі місця в майбутньому. Роботи та автоматизовані системи на основі ШІ можуть підвищити продуктивність і ефективність, що стимулює економіку.

Яку роль може відіграти ШІ у запобіганні наступній фінансовій кризі?

Аналізуючи величезні обсяги даних у реальному часі, ШІ може виявляти потенційні ризики та надавати ранні попередження для вжиття проактивних заходів. Однак важливо враховувати виклики, такі як прозорість і пояснюваність, для забезпечення відповідального й ефективного використання у фінансових послугах.

ШІ має значний потенціал для запобігання наступній фінансовій кризі шляхом удосконалення процесів управління ризиками та прийняття рішень. Аналізуючи складні взаємозв’язки між різними економічними показниками, фінансовими ринками та глобальними подіями в реальному часі, ШІ може виявляти ключові загрози та надавати ранні попередження про потенційні фінансові кризи. Це може допомогти фінансовим установам і регуляторам вживати превентивних заходів для зменшення ризиків і уникнення катастроф.

ШІ також може бути використаний для створення прогностичних моделей, здатних передбачати ринкові тренди та виявляти потенційні ризики до їх появи. Це допоможе фінансовим інституціям належним чином керувати своїми ризиками та коригувати інвестиційні стратегії. Завдяки пріоритетам у виявленні шахрайства та запобіганні фінансовим злочинам, які можуть бути значним джерелом нестабільності фінансової системи, ШІ має додатковий вплив на стабільність.

Детальніше: Що таке криптовалюти зі штучним інтелектом (AI crypto coins) і як вони працюють?

Прогностичні моделі – це статистичні моделі або алгоритми машинного навчання, які аналізують історичні дані для здійснення прогнозів про майбутні події чи поведінку. Наприклад, уявімо, що банк хоче визначити клієнтів, які найімовірніше не зможуть вчасно виконати свої кредитні зобов’язання.

Банк може навчити систему машинного навчання виявляти тенденції, пов’язані з дефолтами, використовуючи минулі дані про кредитні рейтинги клієнтів, рівні доходів, статус зайнятості та інші відповідні критерії. Потім алгоритм створить прогностичну модель, що присвоює кожному клієнту ризиковий бал і прогнозує ймовірність дефолту.

За допомогою такої моделі банк може зосередитися на клієнтах із високим ризиком та ефективно розподілити свої ресурси. Він може запропонувати альтернативні варіанти платежів або співпрацювати з клієнтами для розв’язання проблем, які спричиняють їх фінансові труднощі. Таким чином, банк проактивно керуватиме своїм кредитним портфелем і мінімізує збитки.

Однак використання ШІ у фінансових послугах має свої труднощі. Одна з основних проблем полягає у непрозорості моделей ШІ, що ускладнює розуміння причин рішень, ухвалених такими моделями. Цю проблему можна зупинити шляхом створення прозорих моделей пояснюваного ШІ (XAI), які дозволяють здійснювати людський контроль.

XAI – це клас методів штучного інтелекту, розроблених для створення людсько-зрозумілих пояснень рішень і дій ШІ. Це особливо важливо у таких сферах, як банківська справа, охорона здоров’я чи судочинство, де рішення ШІ можуть мати значні наслідки. Використання XAI допомагає покращувати ефективність і надійність систем ШІ, а також їхню прозорість, підзвітність і справедливість.

Як ШІ може допомогти у створенні систем раннього попередження щодо потенційних ризиків?

Аналізуючи великі обсяги даних у реальному часі та надаючи корисну інформацію для ухвалення рішень, ШІ може допомогти у розробці систем раннього попередження, які можуть виявляти можливі проблеми на фінансових ринках.

Ось етапи, які ШІ може виконати для створення систем раннього попередження:

Збір даних

Системи ШІ здатні збирати інформацію з різних джерел, таких як фінансові звіти, новини й соціальні мережі.

Передобробка даних

Отримані дані необхідно передобробити, щоб видалити зайву інформацію та привести їх у формат, придатний для аналізу.

Вибір ознак

Наступним етапом є вибір ознак, які найімовірніше вказують на потенційні ризики серед передоброблених даних. Сюди можна включити змінні, такі як ціни на криптовалюти, процентні ставки, кредитні рейтинги та економічні показники.

Машинне навчання

Як тільки відповідні ознаки обрані, моделі машинного навчання навчають для прогнозування можливих ризиків. Ці моделі можна натренувати на історичних даних для виявлення шаблонів, які можуть передвіщати початок криз, таких як системний ризик, кредитний дефіцит чи крах фондового ринку.

Системи раннього попередження

Моделі машинного навчання, після навчання, можна використовувати для створення систем раннього попередження, які дозволяють попереджати зацікавлені сторони про загрози. Ці системи також можуть оцінювати серйозність ризику та пропонувати шляхи його пом’якшення.

Наприклад, система раннього попередження на основі ШІ може виявити аномально швидке падіння ціни на певну криптовалюту, ґрунтуючись на аналізі історичних даних. Це може бути сигналом про потенційний системний ризик, що призведе до кредитного збою чи обвалу крипторинку. Система може попередити учасників ринку про цей тренд, дозволяючи їм вжити заходів для зниження ризику.

Детальніше: Що таке криптозараження (crypto contagion), і як воно впливає на ринок?

Які існують приклади систем виявлення шахрайства на основі ШІ для фінансових установ?

Деякі приклади систем виявлення шахрайства на основі ШІ, які фінансові установи можуть використовувати для захисту клієнтів від шахрайських дій, включають FICO Falcon Fraud Manager, Feedzai, IBM Safer Payments, NICE Actimize і Featurespace ARIC Fraud Hub.

FICO Falcon Fraud Manager

FICO Falcon Fraud Manager — це система для виявлення та запобігання шахрайству, яка аналізує транзакції клієнтів у реальному часі за допомогою методів ШІ та машинного навчання. Система може виявити ймовірне шахрайство та сповістити команду управління шахрайством банку.

Feedzai

Feedzai — це рішення для виявлення можливого шахрайства, яке використовує методи машинного навчання для аналізу транзакцій клієнтів. Воно може аналізувати поведінку користувачів і виявляти шаблони, які можemark ступ