ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ И BIG DATA В УПРАВЛЕНИИ БАНКОВСКИМИ РИСКАМИ: МОДЕЛИ И ЭФФЕКТИВНОСТЬ ПРИМЕНЕНИЯ

Аннотация

Настоящая статья посвящена исследованию потенциала и практического применения Искусственного интеллекта (ИИ) и технологий Big Data в сфере управления рисками в современном банковском секторе. В условиях растущей сложности финансовых рынков, ужесточения регуляторных требований (таких как Базель III и IV) и увеличения объемов транзакционных данных, традиционные статистические модели и подходы становятся недостаточными для эффективного прогнозирования и минимизации рисков. В работе анализируются ключевые модели машинного обучения (нейронные сети, случайные леса, градиентный бустинг), используемые для оценки кредитного риска (скоринг нового поколения, прогнозирование дефолтов), выявления операционного риска (предотвращение мошенничества и отмывания денег – AML/KYC) и управления рыночным риском (оптимизация портфелей, стресс-тестирование). Особое внимание уделяется методологии сбора, обработки и анализа неструктурированных данных (тексты, социальные сети) с использованием Big Data, что позволяет повысить точность моделей и обеспечить их адаптивность. В статье проводится оценка экономической эффективности внедрения ИИ-решений, включая сокращение потерь, снижение операционных расходов и улучшение качества принимаемых решений. Кроме того, обсуждаются вызовы, связанные с интерпретируемостью (Explainable AI - XAI) и предвзятостью алгоритмов, а также вопросы регуляторного надзора за использованием ИИ в критически важных банковских процессах. Результаты исследования подтверждают, что интеграция ИИ и Big Data является ключевым фактором в повышении финансовой устойчивости и конкурентоспособности банков в цифровую эпоху, предоставляя инструменты для проактивного, а не реактивного управления рисками.