ანოტაცია. თანამედროვე რეალობაში მზარდი ბაზრის არასტაბილურობის, კიბერუსაფრთხოების საფრთხეების და ფინანსური რისკების ფონზე, რისკების მართვა გარდამტეხ ფაზაში შედის. ხელოვნური ინტელექტი (AI) ქმნის ახალ პარადიგმას, რომელიც ტრადიციული რისკების მართვის მიდგომებს ანაცვლებს ან ავსებს.

ნაშრომში განხილულია, თუ როგორ იყენებენ კომპანიები, განსაკუთრებით ფინანსური და ტექნოლოგიური სექტორიდან, ხელოვნურ ინტელექტს რისკების იდენტიფიცირების, ანალიზის, პროგნოზირების და მართვის მიზნით. ყურადღება გამახვილებულია ისეთ ტექნოლოგიებზე, როგორიცაა მანქანური სწავლება (Machine Learning), ბუნებრივი ენის დამუშავება (NLP) და გამჭვირვალე ხელოვნური ინტელექტი (Explainable AI). ასევე შესწავლილია ისეთი გამოწვევები, რომლებიც თან ახლავს AI-ის ინტეგრაციას რისკების მართვის პროცესებში — მათ შორის ეთიკური საკითხები და მონაცემთა კონფიდენციალურობა. საბოლოოდ, წარმოდგენილია რეკომენდაციები და სტრატეგიული მიმართულებები AI-ზე დაფუძნებული რისკმენეჯმენტის ეფექტურად დანერგვისთვის.

საკვანძო სიტყვები: ხელოვნური ინტელექტი, რისკების მართვა, მანქანური სწავლება, საკრედიტო ანალიზი, ალგორითმული მიკერძოება.

შესავალი

თანამედროვე ორგანიზაციებისთვის რისკების მართვა წარმოადგენს ერთ-ერთ მთავარ პრიორიტეტს. გლობალიზაციის, ციფრული ტრანსფორმაციისა და ტექნოლოგიური პროგრესის ფონზე იზრდება როგორც გარე (მაგ. კიბერუსაფრთხოება, ბაზრის რყევები), ისე შიდა (ოპერაციული და საკრედიტო) რისკების რაოდენობა და კომპლექსურობა. ტრადიციული რისკმენეჯმენტის მეთოდები ხშირად ვერ ასწრებენ ამ დინამიკის დამუშავებას. სწორედ აქ იჩენს თავს ხელოვნური ინტელექტის (AI) პოტენციალი.

ფინანსური სექტორი დიდი ხანია, რისკების შესამცირებლად და გადაწყვეტილების მიღების პროცესების გასაუმჯობესებლად ახალი ტექნოლოგიების დანერგვის წინა ხაზზეა. ბოლო წლებში ხელოვნური ინტელექტის (AI) და დიდი მონაცემების ანალიტიკის აღზევებამ ფინანსური პროგნოზირების ტრანსფორმაციული ცვლილებები მოიტანა, რამაც ტრადიციული რისკების მართვის მიდგომები შეცვალა. ამ ტექნოლოგიებს აქვთ პოტენციალი, გააუმჯობესონ პროგნოზირების სიზუსტე, გამოავლინონ ფარული საფრთხეები და ოპტიმიზაცია გაუკეთონ სტრატეგიებს ისეთი გზებით, რაც აქამდე წარმოუდგენელი იყო. ხელოვნური ინტელექტის ალგორითმები, რომლებიც მანქანური სწავლების (ML) მოდელებით არის აღჭურვილი, მონაცემთა უზარმაზარი რაოდენობის მაღალი სიჩქარით ანალიზის საშუალებას იძლევა, რაც შესაძლებელს ხდის ბაზრის ქცევის, მომხმარებელთა ტენდენციების და პოტენციური ფინანსური რისკების უფრო დიდი სიზუსტით შეფასებას და პროგნოზირებას.

. . .

რისკების მართვა ტრადიციულად ფინანსური გადაწყვეტილებების მიღების ქვაკუთხედს წარმოადგენდა, სადაც ინსტიტუტები მუდმივად ცდილობენ დააბალანსონ პოტენციური სარგებელი მათთან დაკავშირებულ რისკებთან. თუმცა, ბოლო წლებში ფინანსური ბაზრები სულ უფრო რთული, არასტაბილური და ურთიერთდაკავშირებული გახდა, რაც იწვევს რისკების შეფასებისა და პროგნოზირების უფრო მოწინავე მეთოდების მზარდ საჭიროებას. ტრადიციული რისკების მართვის ტექნიკა, რომელიც ხშირად ეყრდნობა ისტორიულ მონაცემებსა და სტატიკურ მოდელებს, არასაკმარისი აღმოჩნდა დღევანდელ სწრაფად ცვალებად ფინანსურ ლანდშაფტში რისკების პროგნოზირების ან შემცირებისთვის. ამან გამოიწვია ინტერესი ინოვაციური გადაწყვეტილებების მიმართ, რომლებსაც შეუძლიათ რეალურ დროში ინფორმაციის მიღება და უფრო ზუსტი პროგნოზირების მოდელების შეთავაზება.

ისტორიულ მონაცემებზე, სტატიკურ წესებზე და ადამიანურ ინტუიციაზე დაფუძნებული სისტემები მიუხედავად იმისა, რომ საიმედოა სტაბილურ საბაზრო პირობებში, სირთულეებს განიცდის არასტაბილური ეკონომიკური ცვლილებების, უეცარი გეოპოლიტიკური მოვლენების და ახალი კიბერ საფრთხეების წინაშე. განვიხილოთ 2008 წლის ფინანსური კრიზისი, როდესაც რთული იპოთეკური ფასიანი ქაღალდები დიდწილად უკონტროლო დარჩა მოძველებული რისკების მოდელირებისა და კორელაციების არასაკმარისი შეფასების გამო. დღევანდელ ეპოქაში მსგავსი ზედამხედველობა შეიძლება კატასტროფული იყოს, მაგრამ ხელოვნური ინტელექტი გამოსავალს გვთავაზობს. მაგალითად, მანქანური სწავლების ალგორითმებს შეუძლიათ მილიონობით მონაცემთა წერტილის დამუშავება აქტივების კლასებში, მომხმარებელთა ქცევასა და სიახლეების არხებში რეალურ დროში, რაც მიუთითებს პოტენციურ დაუცველობაზე, რომელიც ადამიანმა ანალიტიკოსებმა შეიძლება გამოტოვონ. ეს განსაკუთრებით მნიშვნელოვანია იმ ინსტიტუტებისთვის, რომლებიც მილიარდობით კაპიტალს მართავენ და მარეგულირებლებისა და დაინტერესებული მხარეების მხრიდან მზარდ კონტროლს განიცდიან. გარდა ამისა, დიდი მონაცემების გამოყენება საშუალებას იძლევა ჩართოთ მრავალფეროვანი მონაცემები, მათ შორის სოციალური მედიის განწყობები, გეოპოლიტიკური მოვლენები და მაკროეკონომიკური ინდიკატორები, რაც მნიშვნელოვნად ამდიდრებს პროგნოზირების მოდელებს. ეს ინოვაციები უზრუნველყოფს უფრო ყოვლისმომცველ და დინამიურ მიდგომას რისკების ანალიზისა და შემცირების მიმართ, რაც კრიტიკულად მნიშვნელოვანია დღევანდელ სწრაფად ცვალებად ფინანსურ გარემოში.

ფინანსებში ხელოვნური ინტელექტის ევოლუციამ კრიტიკულ გარდამტეხ წერტილს მიაღწია. Deloitte-ის 2024 წლის გლობალური რისკების მართვის კვლევის თანახმად, მსხვილი ფინანსური ინსტიტუტების 75%-ზე მეტს უკვე ინტეგრირებული აქვს ხელოვნური ინტელექტის რაიმე ფორმა თავიანთ რისკების შეფასების სტრუქტურაში. საკრედიტო რეიტინგის მოდელებიდან, რომლებიც დინამიურად რეგულირდება მომხმარებლის აქტივობის მიხედვით, თაღლითობის აღმოჩენის სისტემებამდე, რომლებიც აანალიზებენ ტრანზაქციების სიჩქარეს და მომხმარებლის მეტამონაცემებს, გამოყენების შემთხვევები სწრაფად ფართოვდება. ხელოვნური ინტელექტი არა მხოლოდ პროცესების ავტომატიზაციას ახდენს; ის ქმნის ინტელექტის ახალ ფორმებს მონაცემთა წერტილებს შორის ურთიერთობების გამოვლენით, რომლებიც ადრე დაფარული იყო ან არარელევანტურად ითვლებოდა. უფრო მეტიც, ისეთ ქვეყნებში, როგორიცაა შეერთებული შტატები და დიდი ბრიტანეთი, ხელოვნური ინტელექტი გამოიყენება არა მხოლოდ შიდა გადაწყვეტილების მისაღებად, არამედ გარე შესაბამისობის მოთხოვნების დასაკმაყოფილებლად, როგორიცაა ფულის გათეთრების საწინააღმდეგო (AML) კანონები და „იცოდე შენი მომხმარებელი“ (KYC) პროტოკოლები.

ფინანსურ პროგნოზირებაში ხელოვნური ინტელექტისა და დიდი მონაცემების ინტეგრაციამ რისკების მართვისთვის ახალი ჰორიზონტები გახსნა. ფინანსური ბაზრების განვითარებასა და უფრო გართულებასთან ერთად, ამ ტექნოლოგიების პოტენციური გამოყენება ჯერ კიდევ შორს არის სრულად რეალიზებისგან. უახლოეს წლებში, უფრო დახვეწილი ხელოვნური ინტელექტის მოდელების შემუშავება და მონაცემებზე დაფუძნებული გადაწყვეტილების მიღების ინსტრუმენტების ზრდა რევოლუციას მოახდენს რისკების პროგნოზირების სიზუსტესა და ეფექტურობაში.

მანქანური სწავლების მოდელების მიღწევები: ხელოვნურ ინტელექტზე დაფუძნებული რისკების მართვის მომავალი მანქანური სწავლების (ML) ალგორითმების მუდმივ განვითარებას უკავშირდება. მონაცემების მზარდ ხელმისაწვდომობასთან ერთად, ML ტექნიკები, როგორიცაა ღრმა სწავლება და გაძლიერებული სწავლება, უფრო დახელოვნებული გახდება ფინანსურ გარემოში რთული ნიმუშების იდენტიფიცირებასა და პროგნოზირებაში, რაც გააუმჯობესებს რისკების შეფასების სიზუსტეს.

რეალურ დროში რისკების მონიტორინგი: ხელოვნური ინტელექტი დიდ მონაცემებთან ერთად ხელს შეუწყობს ბაზრის მდგომარეობის რეალურ დროში ანალიზს, რაც პროაქტიული რისკების შემცირების საშუალებას იძლევა. მოწინავე მონაცემთა ანალიტიკის პლატფორმების გამოყენებით, ფინანსურ ინსტიტუტებს შეუძლიათ რეალურ დროში აკონტროლონ ბაზრის ცვლილებები, უზრუნველყონ ადრეული გაფრთხილების სისტემა ახალი რისკებისთვის და უზრუნველყონ უფრო სწრაფი, მონაცემებზე დაფუძნებული გადაწყვეტილებების მიღება. ინტეგრაცია ბლოკჩეინ ტექნოლოგიასთან: ხელოვნური ინტელექტის, დიდი მონაცემებისა და ბლოკჩეინის გადაკვეთა მნიშვნელოვან პოტენციალს წარმოადგენს ფინანსური პროგნოზირების სისტემების გამჭვირვალობისა და უსაფრთხოების გასაძლიერებლად. ბლოკჩეინის უცვლელი რეესტრი მონაცემთა სიზუსტის დადასტურებას ახდენს, ხოლო ხელოვნური ინტელექტი ამუშავებს მონაცემთა უზარმაზარ ნაკადებს ინფორმირებული პროგნოზების გასაკეთებლად, რითაც ზრდის რისკების მართვის მოდელებისადმი ნდობას.

პერსონალიზებული ფინანსური რისკების მოდელები: ხელოვნური ინტელექტისა და დიდი მონაცემების ტექნოლოგიების პროგრესირებასთან ერთად, ისინი შესაძლებელს გახდის მაღალპერსონალიზებული ფინანსური რისკების მოდელების შექმნას. ინდივიდუალური მომხმარებლის ქცევისა და ფინანსური პროფილების ანალიზით, ინსტიტუტებს შეუძლიათ რისკების შეფასებების დეტალურ დონეზე მორგება, რაც აუმჯობესებს მომხმარებლისთვის სპეციფიკური გადაწყვეტილების მიღების პროცესებს და ფინანსურ შედეგებს.

გაუმჯობესებული მარეგულირებელი შესაბამისობა და ეთიკური მოსაზრებები: რისკების მართვაში ხელოვნურ ინტელექტსა და დიდ მონაცემებზე მზარდი დამოკიდებულების გამო, მარეგულირებელ ორგანოებს დასჭირდებათ ჩარჩოების განახლება ახალი გამოწვევების მოსაგვარებლად. მომავალში, ხელოვნური ინტელექტის სისტემებს დასჭირდებათ გამჭვირვალობის, სამართლიანობისა და ანგარიშვალდებულების უზრუნველყოფა გადაწყვეტილების მიღების პროცესებში. ეთიკური ხელოვნური ინტელექტის დანერგვა პრიორიტეტი გახდება იმის უზრუნველსაყოფად, რომ ალგორითმები არ იწვევენ მიკერძოებას ან უთანასწორობას რისკების შეფასებაში.

სექტორთაშორისი გამოყენება: ხელოვნური ინტელექტისა და დიდი მონაცემების გამოყენება ფინანსურ პროგნოზირებაში გაფართოვდება ტრადიციული ფინანსების მიღმა ისეთ სექტორებში, როგორიცაა დაზღვევა, ჯანდაცვა და უძრავი ქონება. ამ ტექნოლოგიების სექტორთაშორისი ადაპტაცია შესაძლებელს გახდის რისკების მართვის ყოვლისმომცველი სტრატეგიების შემუშავებას, რომლებსაც შეუძლიათ რისკების პროგნოზირება და შემცირება მრავალ ინდუსტრიაში, რაც უზრუნველყოფს რისკების მართვისადმი ჰოლისტურ მიდგომას.

თანამშრომლობითი ხელოვნური ინტელექტის სისტემები: ხელოვნური ინტელექტის სფეროში მომავალი განვითარება, სავარაუდოდ, მოიცავს თანამშრომლობით სისტემებს, რომლებიც აერთიანებენ ადამიანურ ექსპერტიზას ხელოვნურ ინტელექტზე დაფუძნებულ ხედვებთან. ეს ჰიბრიდული მოდელები გააერთიანებს ადამიანური ინტუიციისა და კრეატიულობის ძლიერ მხარეებს ხელოვნური ინტელექტის გამოთვლით ძალასთან, რაც გამოიწვევს უფრო ინფორმირებულ, ნიუანსირებულ რისკების მართვის სტრატეგიებს.

ფინანსურ პროგნოზირებაში რისკების მართვის მომავალი ტრანსფორმაციისთვისაა მზად, რაც განპირობებულია ხელოვნური ინტელექტისა და დიდი მონაცემების ტექნოლოგიების უწყვეტი ევოლუციით. ამ სფეროების განვითარებასთან ერთად, ისინი შეცვლიან ფინანსური ინსტიტუტების მიერ რისკების პროგნოზირების, შეფასებისა და მართვის წესს, რაც შექმნის უფრო მდგრად და ადაპტირებად ფინანსურ ეკოსისტემას.

JPMorgan Chase მსოფლიოში ერთ-ერთი უდიდესი ბანკია, რომელიც იყენებს ხელოვნურ ინტელქტს რისკების მართვაში. ბანკმა განავითარა პროგრამა სახელწოდებით COiN (Contract Intelligence), რომელიც იყენებს მანქანურ სწავლებას კომერციული სასესხო ხელშეკრულებების მიმოხილვისა და შემუშავებისათვის. ეს ამოცანა, რომელიც ითხოვდა იურისტებისა და სესხის ოფიცრების ათასობით საათს, ახლა შესაძლოა შესრულდეს რამოდენიმე წამში დიდი სიზუსტით. სისტემა ეხმარება JPMorgan-ს შეაფასოს რისკფაქტორები სესხის ხელშეკრულებაში უფრო ეფექტურად და შეამციროს  კონტრატის დარღვევისთ გამოწვეული ფინანსური დანაკარგები.

მიუხედავიად მასშტაბურად მზარდი ტექნიკური პროგრესისა ხელოვნური ინექტლექტის გამოყენება მსოფლიო მასშტაბით ერთგვაროვანი არ არის. თუმცა ამერიკის შეერთებულ შტატებსა და ევროპის ზოგიერთ ნაწილში ინსტიტუტები ლიდერობენ ძლიერი ტექნოლოგიური ინფრასტრუქტურითა და მონაცემთა უზარმაზარ ნაკრებებზე წვდომით, განვითარებადი ეკონომიკის მქონე ქვეყნებში ბევრი ორგანიზაცია ჯერ კიდევ კვლევის საწყის ეტაპზეა. ისეთ რეგიონებში, როგორიცაა საჰარის სამხრეთით მდებარე აფრიკა ან სამხრეთ-აღმოსავლეთ აზიის ნაწილები,სადაც ტრადიციული ფინანსური სერვისები ადრე არ არსებობდა ხელოვნური ინტელექტით მართული რისკ-მოდელები იწყებენ გამოჩენას მობილური საბანკო პლატფორმებსა და მიკროსესხების აპლიკაციებში. დანერგვის ტემპებს შორის განსხვავება ასახავს არა მხოლოდ ტექნოლოგიურ სიმწიფეს, არამედ რეგიონულ მარეგულირებელ დამოკიდებულებებს, ნიჭიერ ადამიანებზე წვდომას და მონაცემთა კონფიდენციალურობის ნორმებს.

ამაათან, ხელოვნური ინტელექტის პერსპექტივსა ასევე მოაქვს რისკის ახალ ფორმების, განსაკუთრებით ისეთებს, რომლებიც დაკავშირებულია მოდელის მიკერძოებასთან, გამჭვირვალობასთან და მონაცემთა მართვასთან. მაგალითად, სესხის დამტკიცების ალგორითმმა შეიძლება უნებლიედ გამოტოვოს გარკვეული ეთნიკური ან სოციალურ-ეკონომიკური ჯგუფები, რაც სერიოზულ ეთიკურ და სამართლებრივ შეშფოთებას იწვევს. ღრმა სწავლების მოდელებში ინტერპრეტაციის ნაკლებობა ართულებს იმის დადგენას, თუ რატომ იქნა მიღებული გადაწყვეტილება, ეს პრობლემა ცნობილია  „შავი ყუთის“ პრობლემა. უფრო მეტიც, რადგან ხელოვნური ინტელექტის სისტემები უფრო ავტონომიური ხდება, პასუხისმგებლობასთან დაკავშირებული კითხვები, თუ ვინ აგებს პსუხს არასწორ პროგნოზზე ან სისტემის გაუმართაობაზე, სულ უფრო რთულდება. 

დასკვნა

საბოლოოდ, შეიძლება ითქვას რომ ხელოვნური ინტელექტის (AI) და დიდი მონაცემების ტექნოლოგიების გაჩენამ შეცვალა ფინანსური ინსტიტუტების მიერ რისკების მართვისადმი მიდგომის წესი. ხელოვნური ინტელექტის ალგორითმებს, მათ შორის მანქანურ სწავლებას (ML) და ღრმა სწავლებას, შეუძლიათ მონაცემების უზარმაზარი მოცულობის ანალიზი უპრეცედენტო სიჩქარით, რითაც გამოავლენენ ისეთ შაბლონებსა და ტენდენციებს, რომელთა აღმოჩენაც ადამიანი ანალიტიკოსებისთვის თითქმის შეუძლებელი იქნებოდა. დიდი მონაცემები, რომელიც მოიცავს მრავალფეროვან, დიდი მოცულობის მონაცემთა ნაკრებებს სხვადასხვა წყაროდან - როგორიცაა ფინანსური ტრანზაქციები, სოციალური მედია, ბაზრის განწყობა და ეკონომიკური ინდიკატორები - იძლევა ბაზრის პირობებისა და რისკების უფრო ფართო და დინამიურ სურათს.

ხელოვნური ინტელექტის (AI) და დიდი მონაცემების ინტეგრაცია ფინანსურ პროგნოზირებაში წარმოადგენს ტრანსფორმაციულ ცვლილებას რისკების მართვის სტრატეგიებში ფინანსურ ინდუსტრიაში. როგორც ნაშრომში იყო ხაზგასმული, ხელოვნური ინტელექტის ტექნოლოგიები, როგორიცაა მანქანური სწავლება, ნეირონული ქსელები და ბუნებრივი ენის დამუშავება, დიდი მონაცემების ანალიტიკასთან ერთად,  რისკების უფრო ზუსტი, დროული და ეფექტური შეფასების საშუალებას იძლევა. მონაცემთა უზარმაზარი ნაკრებების გამოყენებით ფინანსურ ინსტიტუტებს შეუძლიათ გამოავლინონ ფარული ნიმუშები, იწინასწარმეტყველონ ბაზრის ტენდენციები და გააუმჯობესონ გადაწყვეტილების მიღების პროცესები, რითაც აძლიერებენ რისკების მართვის უნარს არასტაბილურ ბაზრებზე.

თუმცა, მიუხედავად იმისა, რომ ხელოვნური ინტელექტისა და დიდი მონაცემების პოტენციური სარგებელი ფინანსურ პროგნოზირებაში უზარმაზარია, ისეთი გამოწვევები, როგორიცაა მონაცემთა ხარისხი, ალგორითმული მიკერძოებები და მარეგულირებელი საკითხები, ფრთხილად უნდა იქნას განხილული.

საბოლოო ჯამში, ფინანსებში რისკების მართვის მომავალი, განისაზღვრება ხელოვნური ინტელექტისა და დიდი მონაცემების უწყვეტი ევოლუციით, რაც პროაქტიული და პროგნოზირებადი რისკების მართვის უპრეცედენტო შესაძლებლობებს გვთავაზობს. ამ ტექნოლოგიების განვითარებასთან ერთად, მათი დანერგვა სულ უფრო მნიშვნელოვანი გახდება არა მხოლოდ რისკების შემცირებისთვის, არამედ ინოვაციების წახალისებისა და ფინანსური სისტემების მდგრადობის უზრუნველყოფისთვის მუდმივად ცვალებად გლობალურ ეკონომიკაში. 

გამოყენებული ლიტერატურა

1. Chen, J., Wang, Y., & Liu, T. (2020). Artificial intelligence in financial forecasting: A review. Journal of Financial Analytics, 15(3), 45-68.
2. Liang, W., & Zhang, S. (2021). AI-enhanced financial forecasting for market risk management. Artificial Intelligence in Finance, 1(1), 45-60. https://doi.org/10.1016/j.ai-finance.2021.03.002.
3. Smith, P., & Thomas, L. (2021). Machine learning applications in financial markets. Finance and Technology Review, 32(4), 122-139.
4. Wang, L., & Lee, R. (2022). Advanced risk models in finance: The role of AI and Big Data. Journal of Financial Risk Management, 24(1), 45-59.