Согласно McKinsey, стандарты управления рисками растут, что делает прогностическую аналитику в банковской сфере обязательной.
С появлением больших данных моделирование финансовых рисков требует большого опыта и тщательного управления. Ошибки в наборах данных могут привести к почти фатальным потерям. Банк Азиатско-Тихоокеанского региона, например, потерял 4 миллиарда долларов, когда применил модель процентной ставки, которая содержала неверные предположения и ошибки в данных. Излишне говорить, что ставки высоки.
Недостатки в управлении рисками могут повлиять не только на финансовые учреждения, но и на заемщиков.
По мере роста проблем управления рисками существующие подходы больше не могут эффективно концентрировать ресурсы для принятия более эффективных решений, основанных на данных. Единственное решение — масштабная перестройка системы с помощью искусственного интеллекта.