Искусственный интеллект: стратегия управления финансовыми рисками
https://doi.org/10.26794/2587-5671-2024-28-3-174-182
Аннотация
Данное исследование рассматривает использование искусственного интеллекта (ИИ) в качестве инструмента управления финансовыми рисками. Стимулом этого нововведения стало революционное влияние, которое оказывают финансовые технологии на бизнес-операции. Традиционные методы управления финансовыми рисками больше не приносят желаемых результатов и требуют пересмотра. Цель исследования — оценить роль искусственного интеллекта в управлении финансовыми рисками и предложить рекомендации по его дальнейшему использованию в финансовом секторе экономики. Методичный анализ соответствующей научной литературы показал, что ИИ, в частности машинное обучение, может помочь в управлении финансовыми рисками. Сделан вывод, что ИИ улучшает управление рыночными и кредитными рисками при проверке моделей, моделировании рисков, стресс-тестировании и подготовке данных. ИИ помогает контролировать качество полученных сведений, выявлять мошенничество и осуществлять поиск нужной информации в интернете. В будущем финансовые технологии будут продолжать оказывать влияние на финансовый сектор по мере того, как действующие компании модифицируют свою деятельность. Таким образом, инструменты управления финансовыми рисками будут включать в себя ИИ. В исследовании рассматриваются возможности использования ИИ в финансовом (рыночном и кредитном), риск-менеджменте и операционном секторах (непрерывность бизнеса и аварийное восстановление). Представлены наиболее перспективные технологии и методы ИИ, такие как RPA, управление данными, блокчейн, MRL, MRC, CRU, глубокое обучение, OML, моделирование и стресс-тестирование, машинное обучение и алгоритмы, нейронные сети, деревья решений, CPM, CRA, Black Box и т.д. для улучшения управления финансовыми рисками (FRM).
Ключевые слова
JEL: G32, H12, D81, G01, O32, O33, F65
Об авторах
А. КумарИндия
Абхиджит Кумар — MBA, научный сотрудник факультета гуманитарных и социальных наук; специалист (S.O)
Дханбад; Мумбаи, Махараштра, (зона Гоа)
Конфликт интересов:
Авторы заявляют об отсутствии конфликта интересов.
А. Кумар
Индия
Авинаш Кумар — научный сотрудник; SRF, факультет гуманитарных и социальных наук, Дханбад; доцент (G.F) / доцент (G.F.); научный сотрудник
Ахмадабад и Бангалор; Бангалор; Дханбад; Кум, Иран
Конфликт интересов:
Авторы заявляют об отсутствии конфликта интересов.
С. Кумари
Россия
Свати Кумари — SRF, факультет электротехники и вычислительной техники (EECS)
Бхилай
Конфликт интересов:
Авторы заявляют об отсутствии конфликта интересов.
С. Кумари
Индия
Снеха Кумари — магистр делового администрирования в области финансов, помощник менеджера
Мумбаи, Махараштра; (зона Джанбад)
Конфликт интересов:
Авторы заявляют об отсутствии конфликта интересов.
Н. Кумари
Индия
Неха Кумари — научный сотрудник факультета гуманитарных и социальных наук
Дханбад
Конфликт интересов:
Авторы заявляют об отсутствии конфликта интересов.
А. К. Бехура
Индия
Аджит Кумар Бехура — PhD, профессор, доцент кафедры гуманитарных и социальных наук
Дханбад
Конфликт интересов:
Авторы заявляют об отсутствии конфликта интересов.
Список литературы
1. Regan S., Klein L., Jacobs M., Jr., Kazmi S. Model behavior. Nothing artificial: Emerging trends in the validation of machine learning and artificial intelligence models. Dublin: Accenture Consulting; 2017. 20 p. URL: https://www.michaeljacobsjr.com/wp-content/uploads/2022/04/Emerging_Trends_in_the_Validation_of_ML_and_AI_Models-USL_Print_Final_Dec19_1_pdf
2. Day S. Quants turn to machine learning to model market impact. Risk. net. Apr. 05, 2017. URL: https://www.risk.net/asset-management/4644191/quants-turn-to-machine-learning-to-model-market-impact
3. Heaton J.B., Polson N., Witte J.H. Rejoinder to ‘Deep learning for finance: Deep portfolios’. Applied Stochastic Models in Business and Industry. 2017;33(1):19–21. DOI: 10.1002/asmb.2230
4. Ghosh I., Sanyal M.K.Introspecting predictability of market fear in Indian context during COVID 19 pandemic: An integrated approach of applied predictive modelling and explainable AI. International Journal of Information Management Data Insights. 2021;1(2):100039. DOI: 10.1016/j.jjimei.2021.100039
5. Bogojević Arsić V.Upravljanje finansijskim rizikom. Beograd: SZR Kragulj; 2009. 593 p.
6. Altman E.I., Marco G., Varetto F.Corporate distress diagnosis: Comparison using linear discriminant analysis and neural networks (the Italian experience). Journal of Banking & Finance. 1994;18(3):505–529. DOI: 10.1016/0378–4266(94)90007–8
7. Bogojević Arsić V.Challenges of financial risk management: AI applications. Management: Journal of Sustainable Business and Management Solutions in Emerging Economies. 2021;26(3):27–33. DOI: 10.7595/management.fon.2021.0015
8. Khandani A.E., Kim A.J., Lo A.W.Consumer credit risk models via machine learning algorithms. Journal of Banking & Finance. 2010;34(11):2767–2787. DOI: 10.1016/j.jbankfin.2010.06.001
9. Yao X., Crook J., Andreeva G. Support vector regression for loss given default modelling. European Journal of Operational Research. 2015;240(2):528–538. DOI: 10.1016/j.ejor.2014.06.043
10. Figini S., Bonelli F., Giovannini E. Solvency prediction for small and medium enterprises in banking. Decision Support Systems. 2017;102:91–97. DOI: 10.1016/j.dss.2017.08.001
11. Ha V.-S., Nguyen H.-N. Credit scoring with a feature selection approach based deep learning. MATEC Web of Conference. 2016;54:05004. DOI: 10.1051/matecconf/20165405004
12. Ha V.-S., Lu D.-N., Choi G.S., Nguyen H.-N., Yoon B.Improving credit risk prediction in online peer-to-peer (P2P) lending using feature selection with deep learning. In: 21st Int. conf. on advanced communication technology (ICACT). (PyeongChang, February 17–20, 2019). Piscataway, NJ: IEEE; 2019. DOI: 10.23919/ICACT.2019.8701943
13. Byanjankar A., Heikkilä M., Mezei J. Predicting credit risk in peer-to-peer lending: A neural network approach. In: IEEE symposium series on computational intelligence (Cape Town, December 07–10, 2015). Piscataway, NJ: IEEE; 2015. DOI: 10.1109/SSCI.2015.109
14. Hou X. P2P borrower default identification and prediction based on RFE-multiple classification models. Open Journal of Business and Management. 2020;8(2):866–880. DOI: 10.4236/ojbm.2020.82053
15. Son Y., Byun H., Lee J. Nonparametric machine learning models for predicting the credit default swaps: An empirical study. Expert Systems with Applications. 2016;58:210–220. DOI: 10.1016/j.eswa.2016.03.049
16. Wang S., Li B., Yang M., Yan Z. Missing data imputation for machine learning. In: Li B., Yang M., Yuan H., Yan Z. eds. IoT as a service. Cham: Springer-Verlag; 2019:67–72. (Lecture Notes of the Institute for Computer Sciences, Social Informatics and Telecommunications Engineering. Vol. 271). DOI: 10.1007/978–3–030–14657–3_7
17. Ghorbani A., Zou J.Y. Embedding for informative missingness: Deep learning with incomplete data. In: 56th Annu. Allerton conf. on communication, control, and computing (Monticello, IL, October 02–05, 2018). Piscataway, NJ: IEEE; 2018. DOI: 10.1109/ALLERTON.2018.8636008
18. Ding Y., Simonoff J.S.An investigation of missing data methods for classification trees applied to binary response data. Journal of Machine Learning Research. 2010;11(6):131–170. URL: http://www.jmlr.org/papers/volume11/ding10a/ding10a.pdf
19. Twala B. An empirical comparison of techniques for handling incomplete data using decision trees. Applied Artificial Intelligence. 2009;23(5):373–405. DOI: 10.1080/08839510902872223
20. García-Laencina P.J., Sancho-Gómez J.L., Figueiras-Vidal A.R. Machine learning techniques for solving classification problems with missing input data. In: Proc. 12th World multi-conf. on systemics, cybernetics and informatics (WMSCI 2008). Winter Garden, FL: International Institute of Informatics and Systemics; 2008. URL: https://www.iiis.org/cds2008/cd2008sci/SCI2008/PapersPdf/S507DT.pdf
21. García-Laencina P.J., Serrano J., Figueiras-Vidal A.R., Sancho-Gómez J.L. Multi-task neural networks for dealing with missing inputs. In: Mira J., Álvarez J.R., eds. Bio-inspired modeling of cognitive tasks (IWINAC 2007). Berlin, Heidelberg: Springer-Verlag; 2007:282–291. (Lecture Notes in Computer Science. Vol. 4527). DOI: 10.1007/978–3–540–73053–8_28
22. Wilkens S. Machine learning in risk measurement: Gaussian process regression for value-at-risk and expected shortfall. Journal of Risk Management in Financial Institutions. 2019;12(4):374–383. DOI: 10.2139/ssrn.3246131
23. Klein L., Jacobs M., Jr., Merchant A. Emerging trends in model risk management: High performance. Delivered. Dublin: Accenture; 2015. 16 p. URL: https://www.michaeljacobsjr.com/wp-content/uploads/2022/04/AccentureEmerging-Trends-Model-Risk-Management.pdf
24. AbramovV., Lowdermilk M., Zhou X. A practical guide to market risk model validations (Chapter I — Introduction). SSRN Electronic Journal. 2017. DOI: 10.2139/ssrn.2916853
25. Sanford A., Moosa I. Operational risk modelling and organizational learning in structured finance operations: A Bayesian network approach. Journal of the Operational Research Society. 2015;66(1):86–115. DOI: 10.1057/jors.2013.49
26. Carrivick L., Westphal A. Machine learning in operational risk: Making a business case for its practical implementation. White paper. Genève: Operational Riskdata eXchange Association (ORX); 2019. 12 p. URL: https://5992322.fs1.hubspotusercontent-na1.net/hubfs/5992322/2023-themeassets/Resources/ORX%20The%20case%20for%20machine%20learning%20in%20operational%20risk%20white%20paper.pdf?__hstc=167785086.dd3bc162691b835290b1a88709a71fdc.1714982037069.1714982037069.1714982037069.1&__hssc=167785086.4.1714982037069&__hsfp=2305378398&hsutk=dd3bc162691b835290b1a88709a71fdc&contentType=standard-page
27. Van Liebergen B. Machine learning: A revolution in risk management and compliance? The Capco Institute Journal of Financial Transformation. 2017;45:60–67. URL: https://www.iif.com/portals/0/Files/private/32370132_van_liebergen_-_machine_learning_in_compliance_risk_management.pdf
28. Wang J., Wang J. Forecasting stock market indexes using principle component analysis and stochastic time effective neural networks. Neurocomputing. 2015;156:68–78. DOI: 10.1016/j.neucom.2014.12.084
29. Hamdy A., Hussein W.B. Credit risk assessment model based using principal component analysis and artificial neural network. MATEC Web of Conferences. 2016;76:02039. DOI: 10.1051/matecconf/20167602039
30. Nazemi A., Heidenreich K., Fabozzi F.J. Improving corporate bond recovery rate prediction using multi-factor support vector regressions. European Journal of Operational Research. 2018;271(2):664–675. DOI: 10.1016/j.ejor.2018.05.024
31. Abedin M.Z., Guotai C., Colombage S., Moula F.-E. Credit default prediction using a support vector machine and a probabilistic neural network. The Journal of Credit Risk. 2018;14(2):1–29. DOI: 10.21314/JCR.2017.233
32. Harris T. Credit scoring using the clustered support vector machine. Expert Systems with Applications. 2015;42(2):741–750. DOI: 10.1016/j.eswa.2014.08.029
33. Radović O., Stanković J., Stanković J. Tail risk assessment using support vector machine. Journal of Engineering Science and Technology Review. 2015;8(1):61–64. DOI: 10.25103/jestr.081.11
34. Yu L. Credit risk evaluation with a least squares fuzzy support vector machines classifier. Discrete Dynamics in Nature and Society. 2014;2014: 564213. DOI: 10.1155/2014/564213
35. Pacelli V., Azzollini M. An artificial neural network approach for credit risk management. Journal of Intelligent Learning Systems and Applications. 2011;3(2):103–112. DOI: 10.4236/jilsa.2011.32012
36. Chen L., Pelger M., Zhu J. Deep learning in asset pricing. Management Science. 2023;70(2):714–750. DOI: 10.1287/mnsc.2023.4695
37. Kim A., Yang Y., Lessmann S., Ma T., Sung M.-C., Johnson J.E.V. Can deep learning predict risky retail investors? A case study in financial risk behaviour forecasting. European Journal of Operational Research. 2020;283(1):217–234. DOI: 10.1016/j.ejor.2019.11.007
Рецензия
Для цитирования:
Кумар А., Кумар А., Кумари С., Кумари С., Кумари Н., Бехура А.К. Искусственный интеллект: стратегия управления финансовыми рисками. Финансы: теория и практика/Finance: Theory and Practice. 2024;28(3):174-182. https://doi.org/10.26794/2587-5671-2024-28-3-174-182
For citation:
Kumar A., Kumar A., Kumari S., Kumar S., Kumari N., Behura A.K. Artificial Intelligence: The Strategy of Financial Risk Management. Finance: Theory and Practice. 2024;28(3):174-182. https://doi.org/10.26794/2587-5671-2024-28-3-174-182