close-btn

Коронакриза оголила вразливі місця банківських моделей оцінювання ризиків

Більше третини британських банків повідомили про негативний вплив пандемії на продуктивність своїх моделей машинного навчання

Что такое машинное обучение, для чего оно нужно и как работает

Фото: calltouch.ru

Опитування фінансових компаній, проведене Банком Англії, показало, що банківські установи в основному негативно оцінюють вплив коронакризи на технології машинного навчання (МО) та обробки даних (ОД). В ході дослідження, співробітниками центробанку було встановлено, що в результаті повсюдного використання МО та ОД у сфері фінансових послуг, існуючі в даний момент ризики можуть загостритися, а ймовірність виникнення нових збільшується.

Модель машинного навчання може неадекватно працювати при її застосуванні до ситуації, з якою вона раніше не стикалася в ході навчальних програм. Це особливо актуально в контексті пандемії коронавіруса, коли вихідні дані або статистичні властивості поставлених завдань могли змінюватися.

Згідно з цим же опитуванням, близько 35% банків повідомили про вкрай негативний вплив Covid на продуктивність своїх моделей машинного навчання. Пандемія викликала серйозний спад, який не можна було спрогнозувати на основі стандартних економічних даних або кредитної історії.

«Оскільки Covid привів до змін в продуктивності банківських моделей оцінювання ризиків, потрібен більш тривалий моніторинг для ліквідації цих наслідків та для вироблення нових механізмів протидії подібним ситуаціям», – заявили уповноважені особи Банку Англії.

ДОВІДКА PAYSPACE MAGAZINE

Goldman Sachs приєднався до Trusted Computing Group (TCG) з метою поглибити науково-технічне співробітництво з даною некомерційною організацією, сфера діяльності якої зачіпає розробку систем безпеки в області фінансових технологій.

ЧИТАЙТЕ ТАКОЖ: Біометричні карти можуть вплинути на зростання безготівкових платежів – прогноз UBS

За матеріалами сайту finextra.com

google news
credit link image
×
Підписуйтесь на нас в Telegram та Viber!