Введение

Глобальный финансовый ландшафт был ареной как триумфов, так и невзгод. Финансовый кризис 2008 года выявил хрупкость системы, подчеркнув необходимость в надежных инструментах оценки рисков в банковском секторе. Поскольку финансовые учреждения все чаще обращаются к технологиям искусственного интеллекта (ИИ) и машинного обучения (МО), существует растущий потенциал как для прогресса, так и для проблем. В этой статье будут раскрыты тонкости моделей банковского стресс-тестирования, мы углубимся в этические и социальные последствия использования ИИ в финансовых учреждениях, выступим за стресс-тестирование как средство смягчения этих проблем, приведем примеры применения ИИ и машинного обучения в стресс-тестировании. обрисовать потенциальный вред и риски и предложить направления для будущих исследований.

Понимание моделей банковского стресс-тестирования

Прежде чем углубляться в этические сложности, связанные с моделями банковского стресс-тестирования, важно понять основополагающие принципы этих моделей. Эти модели служат количественными инструментами, предназначенными для моделирования гипотетических неблагоприятных сценариев с целью оценки достаточности капитала банка и общей финансовой устойчивости в таких условиях. Основная цель – обеспечить наличие у банков достаточного капитала для покрытия убытков во время экономических спадов и поддержания финансовой стабильности.

Банковские стресс-тесты можно разделить на два основных типа:

Макростресс-тесты. Эти оценки основаны на влиянии всеобъемлющих экономических потрясений, таких как серьезные рецессии, на финансовое положение банка. Они внимательно изучают, как активы и обязательства банка ведут себя в условиях неблагоприятных экономических условий.

Микростресс-тесты. Напротив, микростресс-тесты фокусируются на конкретных рисках, с которыми может столкнуться банк, включая кредитный риск, рыночный риск и операционный риск. Эти тесты позволяют более детально оценить уязвимости банка в конкретных областях.

Математические последствия:

1. Формула стоимости риска (VaR):

Стоимость под риском (VaR) — это широко используемая мера риска, которая количественно определяет потенциальные потери финансового портфеля за определенный временной горизонт и уровень уверенности. Формула VaR выглядит следующим образом:

Где:

  • Стоимость портфеля представляет собой общую стоимость портфеля.
  • Z-показатель соответствует желаемому уровню достоверности (например, 1,96 для уровня достоверности 95%).
  • Волатильность портфеля измеряет стандартное отклонение доходности портфеля, указывая на риск портфеля.

Объяснение. VaR – это важнейший инструмент управления рисками, помогающий финансовым учреждениям понять потенциальный риск ухудшения ситуации с их портфелями. Он обеспечивает численную оценку максимального ожидаемого убытка при неблагоприятных условиях на основе исторических данных и статистических предположений.

Использование в стресс-тестировании:

  • Количественная оценка риска. VaR — это важнейший инструмент для измерения потенциальных потерь финансового портфеля в неблагоприятных условиях. При стресс-тестировании VaR помогает учреждениям понять масштаб потенциальных потерь в стрессовом сценарии, предоставляя численную оценку риска.
  • Сравнение сценариев. Финансовые учреждения могут использовать VaR для сравнения потенциальных потерь при различных стрессовых сценариях. Рассчитывая VaR для различных сценариев, они могут расставить приоритеты в стратегиях управления рисками и оценить влияние стрессовых событий.

2. Формула модели кредитного скоринга:

Модели кредитного скоринга используются для оценки кредитоспособности частных лиц и предприятий. Одной из распространенных формул кредитного скоринга является модель логистической регрессии:

Где:

  • β0​,β1​,β2​,…,βn​ — коэффициенты, полученные в результате обучения модели. .
  • X1, X2,….Xn — это различные факторы или характеристики, используемые для оценки кредитоспособности.

Пояснение. Модели кредитного скоринга используют логистическую регрессию для расчета кредитного рейтинга, который отражает вероятность невыполнения заемщиком обязательств по кредиту. Коэффициенты (β) определяются посредством анализа исторических данных. Более высокие значения указывают на более высокий кредитный риск.

Использование в стресс-тестировании:

  • Оценка кредитного риска. Модели кредитного скоринга играют решающую роль в стресс-тестировании, особенно при оценке кредитного риска кредитных портфелей. Рассчитывая кредитные рейтинги отдельных кредитов или заемщиков в стрессовых условиях, учреждения могут оценить вероятность дефолта.
  • Влияние на портфель. Стресс-тестирование с использованием моделей кредитного скоринга помогает учреждениям оценить потенциальное влияние экономических спадов на их кредитные портфели. Эта информация имеет жизненно важное значение для оценки резервов и достаточности капитала.

3. Формула создания сценария:

Моделирование Монте-Карло часто используется для создания экономических сценариев для стресс-тестирования. Упрощенная формула создания сценария выглядит следующим образом:

Сценарий=Базовый сценарий+Случайное отклонениеСценарий=Базовый сценарий+Случайное отклонение

Где:

  • Базовый сценарий представляет текущие экономические условия или базовый сценарий.
  • Случайное отклонение — это случайная величина, полученная из заданного распределения (например, нормального распределения) для внесения неопределенности и изменчивости в сценарий.

Объяснение. Создание сценариев необходимо для оценки того, как портфель или бизнес финансового учреждения будут работать в различных экономических условиях. Моделирование Монте-Карло позволяет создавать несколько сценариев путем добавления случайных отклонений к базовому сценарию.

Использование в стресс-тестировании:

  • Создание неблагоприятных сценариев. Формулы создания сценариев имеют основополагающее значение в стресс-тестировании. Учреждения начинают с базового сценария, отражающего текущие экономические условия, а затем вводят случайные отклонения для моделирования неблагоприятных сценариев. Это позволяет им проверить устойчивость своих портфелей и финансовых систем.
  • Оценка устойчивости. Создавая ряд сценариев с различными случайными отклонениями, учреждения могут оценить, как их портфели и предприятия работают в условиях различной степени стресса. Эта информация помогает выявить уязвимости и слабые места в их деятельности.

Финансовые учреждения и их этическое влияние

Хотя модели стресс-тестирования, несомненно, способствовали стабильности финансового сектора, они не обошли стороной этические проблемы:

Прозрачность и раскрытие информации. Одной из преобладающих этических дилемм, связанных с моделями стресс-тестирования, является отсутствие прозрачности в процессах тестирования. Регуляторы и банки часто скрывают сложные подробности о моделях и лежащих в их основе предположениях. Эта непрозрачность может подорвать общественное доверие и вызвать подозрения в том, что финансовым учреждениям отдается предпочтение перед интересами населения в целом.

Финансовые учреждения обладают огромной властью и влиянием, способными вызвать значительные этические и социальные последствия. Возьмем, к примеру, их решения по кредитованию и инвестициям. Такой выбор может повлиять на доступность капитала для частных лиц и предприятий, потенциально усугубляя экономическое неравенство.

Уязвимости предположений: Стресс-тесты основаны на множестве предположений о будущих экономических условиях. Эти предположения могут быть субъективными и подвержены влиянию со стороны регулирующих органов и банков. Чрезмерно оптимистичные предположения могут привести к недооценке рисков, потенциально создавая ложное чувство безопасности.

Влияние на кредитование. Реакция банков на результаты стресс-тестов может привести к сокращению кредитования для минимизации рисков. Хотя это может повысить стабильность банка, это может иметь неблагоприятные последствия для экономики в целом, ограничивая доступ к кредитам как для частных лиц, так и для предприятий.

Неотъемлемая предвзятость. Модели стресс-тестирования могут непреднамеренно привнести предвзятость, особенно если они основаны на исторических данных, содержащих скрытые предвзятости, связанные с расой, полом или социально-экономическими факторами. Это может увековечить и усугубить существующее неравенство внутри финансовой системы.

Регуляторный захват.Призрак регулирующего захвата становится все более значительным, когда регулирующие органы развивают чрезмерно удобные отношения с банками, за которыми им поручено наблюдать. Такие отношения могут привести к слабому обеспечению соблюдения требований по стресс-тестированию, снижению эффективности этих тестов и их объективности.

Этические трудности для банков. Банки могут оказаться перед этическими дилеммами, когда они знают о недостатках своих моделей стресс-тестирования, но не решаются раскрывать их из-за опасений нанести ущерб репутации.

Поведение рынка – еще один важный аспект. Институциональная торговая деятельность может влиять на поведение рынка, потенциально приводя к манипулированию рынком и получению несправедливых преимуществ. Более того, обработка конфиденциальных финансовых данных требует надежных мер по защите данных для обеспечения конфиденциальности, причем любые упущения имеют серьезные этические последствия.

ИИ в финансовых учреждениях

Технологии искусственного интеллекта и машинного обучения меняют форму финансовых учреждений, повышая эффективность, процесс принятия решений и управление рисками. Рассмотрим в качестве примера алгоритмическую торговлю. Алгоритмы на основе искусственного интеллекта совершают высокочастотные сделки на основе комплексного анализа рыночных данных, оптимизируя финансовые стратегии.

Кредитный скоринг — еще одна область, в которой ИИ набирает обороты. Модели ОД оценивают кредитоспособность, потенциально уменьшая предвзятость и улучшая решения о кредитовании. Эти модели основаны на различных источниках данных, в том числе нетрадиционных, что дает более полное представление о кредитоспособности заемщика.

Стресс-тестирование как стратегия смягчения последствий

Для решения этических и социальных проблем, связанных с ИИ в финансах, стресс-тестирование становится важнейшим инструментом. Стресс-тестирование предполагает подвергание финансовых учреждений воздействию гипотетических неблагоприятных сценариев для оценки их устойчивости. Это может помочь смягчить такие проблемы, как алгоритмическая предвзятость, проблемы конфиденциальности данных и системный риск.

Например, стресс-тестирование может выявить предвзятости в алгоритмах ИИ, используемых для кредитования или торговли, обеспечивая более справедливые результаты. Это помогает оценить методы обработки данных моделей ИИ, обеспечивая соблюдение правил конфиденциальности. Кроме того, стресс-тесты оценивают стабильность финансовых систем, выявляя потенциальные уязвимости, вызванные торговой деятельностью, основанной на искусственном интеллекте.

Примеры использования искусственного интеллекта и машинного обучения в стресс-тестировании

На практике финансовые учреждения используют искусственный интеллект и машинное обучение при стресс-тестировании с помощью различных приложений. Рассмотрим генерацию сценария. Алгоритмы МО создают сложные экономические сценарии, имитируя турбулентность рынка или экономические кризисы. Это позволяет учреждениям оценить свою готовность к неблагоприятным условиям.

Оценка рисков портфеля является еще одним важным приложением. Модели искусственного интеллекта оценивают риск портфелей в стрессовых условиях, помогая принимать решения о распределении активов. Эти модели учитывают множество переменных, предлагая идеи, которые могут определять инвестиционные стратегии.

Вред и риски

Однако важно признать, что интеграция ИИ в стресс-тестирование несет в себе риски и потенциальный вред. Модельный риск является одной из таких проблем. Чрезмерное доверие к моделям ИИ может привести к непредвиденным ошибкам, потенциально вызывающим финансовую нестабильность. Например, во время «внезапного краха» 2010 года алгоритмическая торговля усугубила волатильность рынка, продемонстрировав риски неконтролируемой торговли с использованием ИИ.

Безопасность данных — еще один важный аспект. Рост использования данных в моделях ИИ вызывает опасения по поводу утечки данных и несанкционированного доступа. Недавние утечки данных в крупных финансовых учреждениях подчеркивают необходимость принятия надежных мер кибербезопасности.

Предложения по дальнейшей работе

По мере того, как мы преодолеваем этический и технологический перекресток в области финансов, появляется несколько направлений для будущих исследований и действий.

Этические рамки. Разработка и внедрение этических рамок, специфичных для ИИ в финансах, имеет решающее значение и обеспечивает справедливость, прозрачность и подотчетность.

Регуляторный надзор. Усиление нормативного надзора имеет важное значение для устранения возникающих рисков, связанных с искусственным интеллектом и машинным обучением, и содействия ответственному внедрению искусственного интеллекта.

Снижение предвзятости. Крайне важно изучить методы смягчения предвзятости в моделях искусственного интеллекта, используемых при принятии финансовых решений, с упором на справедливость и равенство.

Междисциплинарное сотрудничество. Содействие сотрудничеству между финансовыми экспертами, специалистами по этике и технологами является ключом к разработке комплексных решений.

Заключение

Интеграция ИИ в финансовые учреждения имеет большие перспективы, но также создает серьезные проблемы. По мере того как институты становятся все более ориентированными на технологии, этические и социальные последствия их действий становятся все более значимыми. Стресс-тестирование при его эффективной интеграции может служить важнейшим инструментом для смягчения этических проблем, создаваемых ИИ в финансах. Благодаря исследованиям, регулированию и ответственным практикам ИИ мы можем использовать преимущества ИИ, одновременно защищая от потенциального вреда и обеспечивая справедливый и стабильный финансовый ландшафт для всех.

Ссылки:

  1. Финансовый кризис 2008 года — Инвестопедия
  2. ИИ в финансах — OpenAI
  3. Алгоритмический трейдинг — Инвестопедия
  4. Кредитный скоринг — Инвестопедия
  5. Сценарный анализ — Инвестопедия
  6. Модель риска — Инвестопедия
  7. «Внезапный крах 2010 года — Инвестопедия»
  8. Безопасность данных — Инвестопедия

Сообщение от InsiderFinance

Спасибо, что являетесь частью нашего сообщества! Перед тем, как ты уйдешь: