AI驱动的模型选择如何彻底改变银行中的风险评估：Shailendra Prajapati

简介：风险管理的新边界

全球银行业正在驾驶前所未有的挑战，不断发展的监管要求，并提高了客户对速度和准确性的期望。传统的风险评估模型依靠静态历史数据并努力与现代财务复杂性保持同步。

AI驱动的模型选择正在重塑风险管理，使银行可以动态地评估风险。根据麦肯锡的说法，利用AI进行风险评估的金融机构将违约利率降低了20-30％，并加速了贷款批准。同时，诸如欧洲中央银行（ECB）之类的监管机构在诸如Dora（数字运营弹性法）之类的框架下强调了AI透明度，使负责AI的采用比以往任何时候都更为关键。

尖端技术重塑风险框架

现代风险评估依赖于强大的AI和ML工具：

1. 机器学习算法：诸如XGBoost，LightGBM和Deep神经网络之类的高级模型分析了信用诚态中的复杂，非线性关系，大大优于传统的基于回归的风险模型。
2. 自然语言处理（NLP）：AI驱动的NLP工具，例如
   GPT-4和Google Vertex AI从非结构化数据（例如客户电子邮件，财务报表和社交媒体）中提取见解，确定财务困扰的预警信号。
3. 云本地AI平台：来自AWS，Google Cloud和Azure AI的可扩展AI解决方案正在实时风险模拟，将计算成本降低了35％。

申请：从欺诈检测到ESG合规性

领先的银行正在使用AI来实现风险管理的可衡量改进：

金融机构的实施路线图

为了完全利用AI驱动的模型选择，银行必须采用结构化的方法：

• 分解数据筒仓 →部署 统一数据湖 （例如，
  雪花，数据映）集成结构化和非结构化财务数据。
• 采用MLOP最佳实践 →自动化 模型培训，验证和部署 使用诸如
  MLFlow，KubeFlow和Azure机器学习。
• 确保法规合规性 →实施解释性框架，例如
  石灰和塑造 与AI风险治理标准保持一致。

关键挑战：

• 数据隐私和合规风险 →解决方案，例如联合学习帮助培训AI模型，同时保留客户隐私（GDPR，CCPA）。
• 高云计算成本 →无服务器AI架构（例如，AWS Lambda，Google Cloud功能）有助于减少处理费用。

未来趋势：风险评估中的量子和道德AI

AI驱动风险评估的下一个演变包括：

• 量子机学习（QML） →高盛（Goldman Sachs）是开创性的QML，在蒙特卡洛模拟中获得了100倍的速度，以预测市场风险。
• AI驱动的数字双胞胎 →银行正在开发合成数据环境，以模拟系统性风险，例如气候引起的贷款默认值。
• 道德AI和解释性 →随着欧盟AI ACT要求偏差审核，银行正在集成IBM的AI Fairness 360之类的工具，以检测和减轻模型偏差。

此外，监管机构正在探索由贝叶斯网络驱动的概率风险评估模型，从而将风险量化从二元分类转移到动态不确定性模型。

结论：拥抱AI或风险过时

AI驱动的模型选择不再是可选的，而是竞争性的必要性。未能现代化风险评估模型的银行面临保证金侵蚀，监管审查和增加财务损失的影响。

前进的道路需要行业合作：

• 金融科技在AI创新方面提供了敏捷性。
• 云提供商提供实时风险模拟所需的规模和计算能力。
• 监管机构确保AI模型保持透明，公平和负责。

作为 花旗集团首席执行官简·弗雷泽（Jane Fraser） 最近说：
“AI是风险管理的新基地。透明

朝着AI驱动的风险管理迈出下一步

银行风险管理的未来属于那些接受AI驱动创新的人。