Введение Машинное обучение (ML) становится все более широко используемым инструментом в финансовой индустрии. Модели ML помогают финансовым учреждениям автоматизировать процессы, повышать точность принятия решений и создавать новые продукты и услуги. Однако растущее использование моделей ML также вызывает опасения по поводу их потенциального влияния на устойчивость финансовых учреждений. Потенциальные риски моделей ML Модели ML могут влиять на устойчивость финансовых учреждений несколькими способами. Вот некоторые из наиболее распространенных рисков:

• Ошибочные результаты: Модели ML могут делать неверные прогнозы, что может привести к убыткам для финансовых учреждений и их клиентов.
• Смещения данных: Модели ML могут быть предвзятыми, что может привести к дискриминации и неравноправному обращению с клиентами.
• Киберугрозы: Модели ML могут быть взломаны, что может привести к краже или манипулированию данными.
• Необъяснимость: Модели ML часто являются "черными ящиками", что затрудняет объяснение их решений. Это может затруднить выявление и устранение рисков. Расчет рисков Финансовые учреждения могут использовать несколько методов для количественной оценки рисков, связанных с моделями ML. Эти методы включают:
• Тестирование на исторических данных: Этот метод включает в себя оценку производительности модели на исторических данных, чтобы выявить любые ошибки или смещения.
• Симуляционное моделирование: Этот метод включает в себя моделирование различных сценариев, чтобы оценить влияние модели на устойчивость финансового учреждения.
• Анализ чувствительности: Этот метод включает в себя изменение различных входных данных для модели, чтобы определить ее влияние на результаты. Снижение рисков Финансовые учреждения могут предпринять несколько шагов для снижения рисков, связанных с моделями ML. Эти шаги включают:
• Надлежащая проверка: Модели ML должны быть тщательно проверены перед их внедрением в производство.
• Мониторинг и проверка: Модели ML должны регулярно отслеживаться, чтобы выявлять любые изменения в их производительности.
• Управление рисками: Финансовые учреждения должны разработать планы управления рисками, чтобы смягчить риски, связанные с моделями ML.