Пандемия указала на слабые места банковских моделей оценивания рисков

В чем уязвимость

Специалисты регулятора установили, что в результате повсеместного использования МО и ОД в сфере финансовых услуг существующие в данный момент риски могут обостриться, а вероятность возникновения новых повышается.

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 исследованию, около 35% банков сообщили о крайне негативном влиянии сovid-19 на производительность своих моделей машинного обучения.

Пандемия вызвала серьезный спад, который нельзя было спрогнозировать на основе стандартных экономических данных или кредитной истории.

«Поскольку сovid-19 привел к изменениям в производительности банковских моделей оценивания рисков, требуется более продолжительный мониторинг для ликвидации этих последствий и выработки новых механизмов противодействия подобным ситуациям», — заявили уполномоченные лица Банка Англии.

Читайте также: Немецкая финтех-компания TechQuartier и международная система SWIFT объявили о сотрудничестве

Ранее

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.

Сделайте вклад в Simple Invest и получите 20% годовых в гривне