机器学习在风险管理中的应用

KPMG 机器学习在风险管理中的应用 当前，机器学习技术在金融服务领域正掀起一股新浪潮。严重依赖数据的银行业在加速引进此类技术的同时，也已开始从其强大的能力中获益。 从聊天机器人到欺诈检测，银行业正利用机器学习实现前后台流程自动化并简化运营，同时提升整体客户体验。机器学习工具凭借其先进的预测技术和处理海量数据的能力，正越来越广泛地被运用于风险管理，以期为更快速、高效的信贷、投资和业务相关决策提供支持。 机器学习重要性日益彰显的另一大领域是监管压力测试，尽管其步伐相对缓慢。 传统压力测试的统计方法“力度不足"的问题长期为投资者和监管机构所诉病，该问题使得不少银行在金胜危机期间无法正常运转 下文中，我们将讨论机器学习在风险管理领域的应用，及其带来的益处和挑战 门特别行政区合伙制事务 信用评估、信用担保、压力测试 投资组合管理 客户细分、建议 聊天机器人，智能投顾 反洗钱与欺诈检测 机器学习未米可期-2021 机器学习未米可期-2021 较高的预测准确度 1.信用风险建模 机器学习未来可期-2021 毋康苦疑，如果运用得当，机器学习将颠覆整个银行业。海量数据和先进技术或将用于建立可提高 这次全球疫情给我们上了重要的一课，即银行如今比以往更需要做好应对金融危机的充分准备。 银行业已经从此前次贷危机的教训以及危机后长达十年的改革中理解具备风险管理机制的必要性。采用人工智能和机器学习技术很可能提升预测能力，并取代过时的传统统计模型。不断发展的模型管理将有助于实现这一演变。 毕马威可以帮助机构发挥人工智能在风险管理方面的潜能。我们的专业人员致力于与客户合作，打造灵活的解决方案，为客户创造价值。我们深谱开发强力模型风险管理框架所涉及的问题和挑战，可以利用我们专业人员的丰富经验交付量身定制的服务。 我们可以帮助客户掌握不断发展的人工智能生态系统，了解新的发展动态，并明晰不断演变的监管格局。