'
Научный журнал «Вестник науки»

Режим работы с 09:00 по 23:00

zhurnal@vestnik-nauki.com

Информационное письмо

  1. Главная
  2. Архив
  3. Вестник науки №1 (82) том 1
  4. Научная статья № 39

Просмотры  70 просмотров

Дядюнов Д.А.

  


МАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕ ДЛЯ РИСК-МЕНЕДЖМЕНТА В БАНКЕ: ВОЗМОЖНОСТИ И ВЫЗОВЫ *

  


Аннотация:
статья посвящена обзору применения машинного обучения (ML) в банковском риск-менеджменте. Рассматриваются основные области применения ML, такие как кредитный скоринг, управление операционными рисками, обнаружение мошенничества и обеспечение соответствия нормативным требованиям (AML). Подчеркиваются преимущества использования ML, включая повышение точности прогнозов и автоматизацию процессов. Также анализируются ключевые вызовы: интерпретация моделей, качество данных, регуляторные ограничения. На основе анализа представлены тенденции инвестиций в ML и перспективы дальнейшего развития технологий в банковской сфере.   

Ключевые слова:
машинное обучение, риск-менеджмент, кредитный скоринг, мошенничество, интерпретация моделей, инвестиции, управление рисками, искусственный интеллект   


Современный банковский сектор сталкивается с рядом вызовов, включая высокую волатильность финансовых рынков, растущую конкуренцию и возрастающие регуляторные требования. Эти факторы требуют применения инновационных подходов к управлению рисками. Эффективное управление рисками становится ключевым фактором обеспечения устойчивости и конкурентоспособности банковских учреждений. На фоне цифровизации и стремительного развития технологий, машинное обучение (ML) становится важным инструментом для повышения качества принятия решений в области риск-менеджмента [2].За последние десятилетия объем инвестиций в технологию машинного обучения (ML) во всем мире демонстрирует рост. Согласно отчету Artificial Intelligence Index 2023, в 2013 году глобальные частные инвестиции в ML составляли около $5 млрд. К 2021 году этот показатель вырос до $276 млрд, что связано с увеличением интереса к ML в таких отраслях, как финансы, здравоохранение и ритейл.В 2022 году объем инвестиций снизился до $202 млрд, что, как указывают аналитики, обусловлено макроэкономической нестабильностью и сокращением венчурного финансирования. Тем не менее, по данным исследования Machine Learning Market Report 2031, рынок машинного обучения продолжит расширяться, и к 2031 году прогнозируется его рост до $328,89 млрд, со среднегодовым темпом роста в 37,47%.На графике ниже представлены ключевые этапы роста инвестиций в ML, которые подчеркивают значимость этих технологий в глобальной экономике и их перспективы для банковской индустрии.Рисунок 1. Инвестиции в ML в млрд. долларов.Алгоритмы машинного обучения позволяют анализировать большие объемы данных, выявлять скрытые зависимости и предсказывать потенциальные риски с высокой степенью точности. Это способствует минимизации финансовых потерь и улучшению клиентского опыта [1].Управление рисками в банковской сфере включает широкий спектр задач, среди которых:•Кредитный риск: оценка вероятности дефолта заемщиков, разработка кредитных скоринговых моделей [3].•Рыночный риск: прогнозирование изменений цен на финансовые инструменты, управление портфельными рисками [3].•Операционный риск: выявление угроз, связанных с внутренними процессами, ошибками персонала или техническими сбоями [4].•Комплаенс: обеспечение соответствия требованиям регуляторов, выявление подозрительных транзакций и борьба с отмыванием денег [4].Эти задачи требуют высокой точности анализа данных и способности выявлять скрытые взаимосвязи, что делает машинное обучение идеальным инструментом для их решения.В отличие от традиционных статистических методов, основанных на фиксированных моделях, алгоритмы машинного обучения способны:•автоматически адаптироваться к изменению данных и выявлять нелинейные зависимости,•анализировать большие объемы разнородных данных (например, транзакционные данные, кредитные истории, макроэкономические показатели),•повышать точность прогнозов за счет использования сложных моделей, таких как градиентный бустинг или глубокое обучение [5].ML-алгоритмы, такие как Random Forest, Gradient Boosting Machines (GBM), и нейронные сети, продемонстрировали эффективность в задачах оценки кредитного риска и обнаружения мошенничества [6].Кроме того, банки активно применяют ML в области комплаенса для анализа больших объемов транзакционных данных и выявления подозрительных операций. Например, алгоритмы кластеризации помогают выявлять необычные шаблоны поведения клиентов [7].Современные методы машинного обучения предоставляют широкий спектр алгоритмов, применяемых для решения задач банковского риск-менеджмента. Все алгоритмы можно разделить на категории в зависимости от типа обучения и цели анализа.Алгоритмы с учителем используются для решения задач, где известны входные данные и целевая переменная. Основные сферы применения включают:•Прогнозирование дефолтов - наиболее популярны логистическая регрессия, деревья решений, Random Forest и XGBoost. Логистическая регрессия является стандартом в индустрии благодаря своей интерпретируемости, однако ансамблевые методы (Random Forest, XGBoost) демонстрируют более высокую точность за счет учета нелинейных зависимостей [9].•Оценка кредитного риска - регрессионные модели помогают определить вероятность невыполнения заемщиком своих обязательств [8]. Например, модели классификации на основе градиентного бустинга (GBM) способны снизить уровень ошибок при прогнозировании дефолтов за счет учета взаимодействий между переменными [9].Для анализа сложных и высокоразмерных данных активно применяются нейронные сети. Примеры задач:•Обнаружение взаимосвязей в больших наборах транзакционных данных.•Прогнозирование рыночного риска на основе временных рядов.Глубокое обучение, использующее архитектуры рекуррентных нейронных сетей (RNN) или сверточных нейронных сетей (CNN), особенно эффективно при работе с временными и графовыми данными. Например, RNN анализируют исторические изменения курса валют, прогнозируя будущие колебания [10].Методы обучения без учителя, такие как кластеризация, находят применение в:•Обнаружении мошенничества: алгоритмы K-Means или DBSCAN выявляют аномалии, указывающие на подозрительные транзакции [10].•Сегментации клиентов: группировка клиентов по схожим характеристикам позволяет банкам персонализировать подход к управлению рисками [10]. Кластеризация транзакционных данных с использованием алгоритма DBSCAN помогает обнаруживать редкие, но значимые случаи мошенничества.Примеры алгоритмов:•Логистическая регрессия: простая и интерпретируемая модель, широко используемая для оценки вероятности дефолта.•Градиентный бустинг (XGBoost, CatBoost): эффективен в задачах кредитного скоринга благодаря точности и устойчивости к выбросам.•Random Forest: подходит для задач классификации и регрессии, обеспечивает высокую точность за счет ансамблирования.•K-Means и DBSCAN: алгоритмы кластеризации для выявления аномальных паттернов в данных.Машинное обучение находит широкое применение в банковском секторе, помогая решать ключевые задачи риск-менеджмента. Его использование обеспечивает точность прогнозирования, автоматизацию процессов и снижение операционных затрат. Одной из главных областей применения ML является улучшение моделей оценки вероятности выхода в дефолт заемщиков [11].•Преимущества: машинное обучение позволяет учитывать нелинейные зависимости между признаками, использовать большой объем данных и адаптироваться к изменениям рынка.Операционный риск включает внутренние угрозы, такие как ошибки персонала, технические сбои и кибератаки [12].•Применение ML: предиктивная аналитика позволяет выявлять потенциальные угрозы до их реализации, анализируя данные об операциях, техническом обслуживании и сбоях.Машинное обучение используется для анализа транзакционных данных и выявления аномалий [12].•Алгоритмы: кластеризация (K-Means, DBSCAN) и деревья решений.Несмотря на широкий спектр возможностей, машинное обучение в банковском секторе сталкивается с рядом проблем, которые требуют решения для эффективного и безопасного применения технологий. Одной из основных проблем является недостаток качественных данных для построения и обучения ML-моделей, а также:•Чистота данных: транзакционные данные могут содержать ошибки, пропуски или быть неполными, что снижает точность моделей.•Объем данных: для обучения ML-алгоритмов необходимы большие объемы данных, что не всегда доступно для небольших банков.•Проблемы доверия: руководители банков и регуляторы требуют ясного понимания причин принятия решений. Многие алгоритмы машинного обучения, особенно глубокие нейронные сети, являются "черными ящиками" — их решения сложно интерпретировать.•Решения: использование интерпретируемых моделей, таких как логистическая регрессия, или методов объяснения сложных моделей, например, SHAP (Shapley Additive Explanations).Регуляторы предъявляют строгие требования к управлению рисками, что осложняет внедрение новых технологий. Банки обязаны демонстрировать, что их ML-модели соответствуют стандартам прозрачности и надежности. В рамках директивы Basel III требуется обоснованность всех риск-оценок, что увеличивает сложность внедрения ML.Подводя итоги, можно с уверенностью сказать, что машинное обучение является мощным инструментом для совершенствования процессов риск-менеджмента в банковской сфере. Алгоритмы ML предоставляют банкам следующие возможности:•значительно повысить точность прогнозов, таких как оценка кредитного риска или вероятность дефолта,•эффективно обнаруживать мошенничество в транзакциях и управлять операционными рисками,•автоматизировать рутинные процессы в области комплаенса и борьбы с отмыванием денег.Внедрение машинного обучения позволяет банкам не только повысить операционную эффективность, но и укрепить устойчивость перед лицом экономической нестабильности. В условиях роста объемов данных и усиления регуляторного давления, ML становится необходимостью, а не просто конкурентным преимуществом. Однако, важность внедрения ML заключается не только в его преимуществах, но и в вызовах, которые нужно преодолеть. Качественная работа с данными, интерпретация моделей, соответствие регуляторным требованиям являются ключевыми аспектами, определяющими успешность внедрения технологий.Будущее применения машинного обучения в банковском секторе открывает множество возможностей для исследований, а именно:•использование генеративных моделей и глубоких нейронных сетей для более точного анализа сложных данных,•интеграция ML с другими современными технологиями, такими как блокчейн, для повышения прозрачности операций.Машинное обучение продолжает трансформировать банковский сектор, и его потенциал далеко не исчерпан. Дальнейшие исследования и практическое применение будут способствовать развитию не только технологий, но и улучшению качества обслуживания клиентов и укреплению финансовой системы в целом.   


Полная версия статьи PDF

Номер журнала Вестник науки №1 (82) том 1

  


Ссылка для цитирования:

Дядюнов Д.А. МАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕ ДЛЯ РИСК-МЕНЕДЖМЕНТА В БАНКЕ: ВОЗМОЖНОСТИ И ВЫЗОВЫ // Вестник науки №1 (82) том 1. С. 265 - 273. 2025 г. ISSN 2712-8849 // Электронный ресурс: https://www.вестник-науки.рф/article/20581 (дата обращения: 10.02.2025 г.)


Альтернативная ссылка латинскими символами: vestnik-nauki.com/article/20581



Нашли грубую ошибку (плагиат, фальсифицированные данные или иные нарушения научно-издательской этики) ?
- напишите письмо в редакцию журнала: zhurnal@vestnik-nauki.com


Вестник науки СМИ ЭЛ № ФС 77 - 84401 © 2025.    16+




* В выпусках журнала могут упоминаться организации (Meta, Facebook, Instagram) в отношении которых судом принято вступившее в законную силу решение о ликвидации или запрете деятельности по основаниям, предусмотренным Федеральным законом от 25 июля 2002 года № 114-ФЗ 'О противодействии экстремистской деятельности' (далее - Федеральный закон 'О противодействии экстремистской деятельности'), или об организации, включенной в опубликованный единый федеральный список организаций, в том числе иностранных и международных организаций, признанных в соответствии с законодательством Российской Федерации террористическими, без указания на то, что соответствующее общественное объединение или иная организация ликвидированы или их деятельность запрещена.