Управление рисками с применением современных технологий искусственного интеллекта и анализа больших данных



В современном мире высокий уровень неопределённости сочетается с активным развитием технологий искусственного интеллекта и анализа больших данных, что подчёркивает важность и актуальность использования этих инноваций для оптимизации процессов в государственном и корпоративном управлении, особенно в области риск-менеджмента. Внедрение современных технологических подходов к управлению рисками становится ключевым фактором повышения конкурентоспособности в различных секторах экономики и областях государственного регулирования. В данной статье рассматриваются процессы и задачи управления рисками, определенные как международными, так и российскими стандартами в области риск-менеджмента.

Ключевые слова: управление рисками банка, банк, искусственный интеллект, анализ больших данных.

В мире, насыщенном быстрыми изменениями и неопределенностью, управление рисками становится ключевым элементом успешного функционирования предприятий и государственных структур. С появлением современных технологий искусственного интеллекта и анализа больших данных, подходы к управлению рисками претерпевают значительные изменения, открывая новые возможности для выявления, анализа и смягчения потенциальных угроз.

Поэтому актуальным и своевременным является рассмотрение «возможностей применения технологий искусственного интеллекта и big data к такой области управления, как риск-менеджмент» [1, 2]. Данный тезис созвучен мировым тенденциям. Так, например, в актуальную редакцию документа «Концептуальные основы управления рисками организаций» [2] от 2017 г., являющегося одним из наиболее распространённых в «профессиональном сообществе сводов лучших практик в области управления рисками, включены рекомендации по возможным аспектам применения искусственного интеллекта» [4].

В 2019 году Федерация Европейских ассоциаций «риск-менеджмента представила обширное исследование, посвящённое потенциальным практическим применениям искусственного интеллекта в стратегиях управления рискам» [3].

Многие страны уже разработали национальные стратегии «развития искусственного интеллекта и внедрили использование цифровых технологий для управления рисками в различных сферах, таких как экономика и финансы, здравоохранение, государственное регулирование и банковская деятельность» [5].

На рисунке 1 представлена схема аспектов, которая на процессном уровне используется в риск-менеджмете.

Рис. 1. Характеристики и виды риск-менеджмента

Оценка рисков с применением моделей искусственного интеллекта является одним их важным элементом стратегического управления в современном бизнесе. С появлением и развитием искусственного интеллекта (ИИ) компании получили новые инструменты для анализа и прогнозирования рисков. Модели искусственного интеллекта могут быть использованы для оценки рисков, а также выявим основные преимущества и вызовы, с которыми сталкиваются организации при внедрении таких технологий.

Преимущества применения моделей искусственного интеллекта в оценке рисков:

1. Более точные прогнозы: Искусственный интеллект способен анализировать большие объемы данных и выявлять скрытые закономерности, что позволяет делать более точные прогнозы о возможных рисках.
2. Сокращение времени на анализ: Автоматизация процесса оценки рисков с помощью ИИ позволяет сократить время, необходимое для анализа данных, и увеличить эффективность принятия решений.
3. Улучшение стратегического планирования: Модели ИИ могут помочь компаниям выявить потенциальные угрозы заранее и разработать более надежные стратегии управления рисками.

Вызовы при использовании моделей искусственного интеллекта в оценке рисков:

1. Интерпретируемость результатов: Одним из основных вызовов является сложность интерпретации результатов, полученных с помощью моделей ИИ. Не всегда понятно, как именно алгоритм пришел к определенному выводу.
2. Качество данных: Результаты работы моделей зависят от качества входных данных. Недостаточная или некачественная информация может привести к неверным прогнозам.
3. Безопасность и конфиденциальность: Использование ИИ в оценке рисков требует обеспечения безопасности данных и защиты конфиденциальности информации, чтобы избежать утечек или злоупотреблений.

Модели искусственного интеллекта предоставляют компаниям мощный инструмент для более точной и эффективной оценки рисков. Однако внедрение таких технологий требует внимательного подхода к обработке данных, обучению персонала и обеспечению безопасности информации. Развитие и использование моделей ИИ в оценке рисков открывает новые возможности для бизнеса, помогая предотвращать потенциальные угрозы и принимать обоснованные стратегические решения.

Одним из ключевых аспектов современного управления рисками является использование алгоритмов машинного обучения для прогнозирования вероятности возникновения определенных рисков. Благодаря анализу больших объемов данных, искусственный интеллект способен выявлять скрытые закономерности и тренды, что позволяет более точно оценивать риски и разрабатывать эффективные стратегии их управления.

Применение технологий искусственного интеллекта также позволяет автоматизировать процессы мониторинга и анализа рисков, сокращая время реакции на потенциальные угрозы и повышая оперативность принятия решений. Алгоритмы машинного обучения способны обрабатывать данные в реальном времени, что делает управление рисками более динамичным и адаптивным к быстро меняющейся среде.

Еще одним важным аспектом современного управления рисками является использование аналитики больших данных для выявления тенденций и паттернов, связанных с потенциальными рисками. Анализ структурированных и неструктурированных данных позволяет выявлять неочевидные взаимосвязи и предсказывать возможные последствия определенных событий, что помогает разрабатывать более эффективные стратегии управления рисками.

Таким образом, современные технологии искусственного интеллекта и анализа больших данных значительно расширяют возможности управления рисками, делая его более точным, оперативным и адаптивным к быстро меняющейся бизнес-среде. Интеграция инновационных подходов в процессы управления рисками позволяет компаниям и организациям эффективно минимизировать потенциальные угрозы и обеспечивать стабильное развитие в условиях неопределённости и конкуренции.

Литература:

1. Абдуллина Р. Р. Информационные технологии в банковской сфере / Р. Р. Абдуллина // Novainfo.ru. — 2016. — Т. 1, № 47. — С. 234–237. — URL: https://novainfo.ru/article/6500.
2. Национальная программа «Цифровая экономика Российской Федерации», утвержденная протоколом заседания президиума Совета при Президенте Российской Федерации по стратегическому развитию и национальным проектам от 4 июня 2019 г. № 7
3. Committee of Sponsoring Organizations of the Treadway Commision. Enterprise Risk Management. Integrating with Strategy and Performance. URL: https://www.coso.org/documents/2017-coso-erm-integrating-with-strategy-and-performanceexecutive-summary.pdf. Дата обращения: 21.05.2024.
4. Artificial Intelligence (AI) Applied to Risk Management. URL: https://www.ferma.eu/publication/artificial-intelligence-ai-applied-to-risk-management// Дата обращения: 21.05.2024.
5. Национальная стратегия Сингапура в области развития искусственного интеллекта. URL:https://www.smartnation.gov.sg/files/publications/national-ai-strategy.pdf. Дата обращения: 21.05.2024.
6. Национальная стратегия Республики Корея в области развития искусственного интеллекта. URL: // https://www.msit.go.kr/bbs/view.do?sCode=eng&mId=10&mPid=9&bbsSeqNo=46&nttSeqNo=9. Дата обращения: 21.05.2024.
7. Обзор национальной стратегии Индии в области развития искусственного интеллекта. URL: https://indiaai.gov.in/documents/pdf/NationalStrategy-for-AI-Discussion-Paper.pdf. Дата обращения: 25.02.2022.