Пандемія вказала на слабкі місця банківських моделей оцінювання ризиків

У чому уразливість

Фахівці регулятора встановили, що в результаті повсюдного використання МН та ОД в сфері фінансових послуг існуючі на даний момент ризики можуть загостритися, а ймовірність виникнення нових підвищується.

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

Згідно із дослідженням, близько 35% банків повідомили про вкрай негативний вплив сovid-19 на продуктивність своїх моделей машинного навчання.

Пандемія спричинила серйозний спад, який не можна було спрогнозувати на основі стандартних економічних даних або кредитної історії.

«Оскільки сovid-19 привів до змін у продуктивності банківських моделей оцінювання ризиків, потрібно провести триваліший моніторинг для ліквідації цих наслідків і вироблення нових механізмів протидії подібним ситуаціям», — заявили уповноважені особи Банку Англії.

Читайте також: Німецька фінтех-компанія TechQuartier і міжнародна система SWIFT оголосили про співпрацю

Раніше

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 у сфері фінансових технологій.

Зробіть внесок до Simple Invest та отримайте 20% річних у гривні