close-btn

Коронакризис обнажил уязвимые места банковских моделей оценивания рисков

Более трети британских банков сообщили о негативном влиянии пандемии на производительность своих моделей машинного обучения

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

Фото: calltouch.ru

Опрос финансовых компаний, проведенный Банком Англии, показал, что банковские учреждения в основном негативно оценивают воздействие коронакризиса на технологии машинного обучения (МО) и обработки данных (ОД). В ходе исследования, сотрудниками центробанка было установлено, что в результате повсеместного использования МО и ОД в сфере финансовых услуг, существующие в данный момент риски могут обостриться, а вероятность возникновения новых увеличивается.

Модель машинного обучения может неадекватно работать при ее применении к ситуации, с которой она ранее не сталкивалась в ходе обучающих программ. Это особо актуально в контексте пандемии коронавируса, когда исходные данные или статистические свойства поставленных задач могли изменяться.

Согласно этому же опросу, около 35% банков сообщили о крайне негативном влиянии Covid на производительность своих моделей машинного обучения. Пандемия вызвала серьезный спад, который нельзя было спрогнозировать на основе стандартных экономических данных или кредитной истории.

«Поскольку Covid привел к изменениям в производительности банковских моделей оценивания рисков, требуется более продолжительный мониторинг для ликвидации этих последствий и для выработки новых механизмов противодействия подобным ситуациям», — заявили уполномоченные лица Банка Англии.

СПРАВКА PAYSPACE MAGAZINE

Goldman Sachs присоединился к Trusted Computing Group (TCG) с целью углубить научно-техническое сотрудничество с данной некоммерческой организацией, сфера деятельности которой затрагивает разработку систем безопасности в области финансовых технологий.

ЧИТАЙТЕ ТАКЖЕ: Биометрические карты могут повлиять на рост безналичных платежей — прогноз UBS

По материалам сайта finextra.com

google news
credit link image
×
Подписывайтесь на нас в Telegram и Viber!