Разбираем способы использования технологий искусственного интеллекта в управлении рисками.
Нельзя сказать, что будущее уже наступило, и эти технологии используются повсеместно — нет, ИИ только начинает свой путь в управлении рисками.
К примеру, банки и компании финтеха уже достаточно давно внедряют системы управления рисками на основе ИИ, чтобы облегчить процесс принятия решений, снизить кредитные риски и предоставлять финансовые услуги, адаптированные к пользователям, с помощью автоматизации и алгоритмов машинного обучения.
В риск-менеджменте нефинасовых организаций использование AI пока еще не так распространено, хотя проникновение этих технологий также растет с каждым годом. Способность ИИ анализировать большие объемы информации существенно улучшает выявление данных, значимых для управления рисками кибербезопасности, оценки рисков и принятия точных бизнес-решений.
Как искусственный интеллект (ИИ) используется в управлении рисками?
Технологии ИИ применяются в нескольких областях управления рисками, например:
- Выявление потенциальных рисков: ИИ используется для анализа больших объемов данных с целью выявления закономерностей и аномалий, которые могут указывать на потенциальные риски.
- Прогнозное моделирование и предикативный анализ: ИИ применяется для создания прогнозных моделей, которые могут предсказать вероятность возникновения определенных рисков в будущем.
- Оценка рисков: ИИ используется для оценки потенциального влияния рисков и определения мер по митигации рисков.
- Обнаружение мошенничества: в финансовых организациях ИИ применяется для обнаружения мошеннических действий путем анализа закономерностей в финансовых операциях и выявления необычного или подозрительного поведения.
- Автоматизация риск-комплаенса: ИИ применяется для автоматизации соблюдения нормативных требований и отраслевых стандартов, снижая комплаенс-риски.
Рассмотрим указанные области применения ИИ, а также конкретные используемые технологии детально.
Выявление потенциальных рисков
Выявление, или идентификация, рисков — первый шаг к построению системы управления рисками. Основные виды технологий ИИ, которые могут применяться в области идентификации потенциальных рисков, следующие:
- Машинное обучение (Machine Learning): Алгоритмы машинного обучения могут быть обучены на исторических данных для выявления закономерностей и аномалий, которые могут указывать на потенциальные риски процессного уровня. Например, модель машинного обучения может быть обучена для выявления мошенничества путем анализа закономерностей в финансовых операциях. Кроме того, алгоритмы ИИ могут использоваться при глубоком анализе данных (Data Mining).
- Обработка естественного языка (Natural Language Processing): Алгоритмы NLP могут использоваться для обработки больших объемов текстовых данных, таких как сообщения в социальных сетях, новостные статьи и отзывы клиентов, для выявления потенциальных рисков, связанных с репутацией бренда и общественным мнением. Также могут анализироваться контрактные риски, с помощью умного анализа текста договоров, как это делает, например, платформа Lexcheck.
- Анализ временных рядов (Time series analysis): Анализ временных рядов может использоваться для анализа данных с временными метками, таких как финансовые данные или данные датчиков, для выявления закономерностей и аномалий, которые могут указывать на потенциальные риски.
- Обнаружение аномалий (Anomaly Detection): Алгоритмы обнаружения аномалий могут использоваться для выявления закономерностей или событий, которые отклоняются от нормы и могут указывать на потенциальный риск. Например, алгоритм обнаружения аномалий может быть использован для выявления необычного сетевого трафика, который может указывать на кибер-атаку.
- Кластеризация (Clustering): Алгоритмы кластеризации могут использоваться для группировки похожих точек данных вместе, что может помочь выявить закономерности и аномалии, которые могут указывать на потенциальный риск.
- Прогнозное моделирование или предикативный анализ (Predictive Modelling): Алгоритмы прогнозирующего моделирования могут использоваться для предсказания вероятности возникновения определенных рисков в будущем путем анализа закономерностей в исторических данных.
- Генеративные нейросети (Generative Networks): сверхпопулярные нейросети, такие как ChatGPT, могут использоваться риск-менеджерами или владельцами рисков для того, чтобы генерировать предложения по реестрам потенциальных рисков в конкретных областях деятельности или бизнес-процессах. При этом нужно принимать во внимание, что генеративные нейросети могут выдавать определенный процент вымышленной информации.
Прогнозное моделирование или предиктивный анализ рисков
Прогнозное моделирование рисков широко использует технологии искусственного интеллекта, такие как:
- Машинное обучение: Алгоритмы машинного обучения могут использоваться для создания прогнозных моделей риска путем обучения на исторических данных. Например, алгоритмы контролируемого обучения, такие как случайный лес или градиентный бустинг, могут быть использованы для прогнозирования вероятности финансового риска на основе исторических финансовых данных.
- Глубокое обучение (Deep Learning): Алгоритмы глубокого обучения, такие как нейронные сети, могут быть использованы для создания моделей прогнозирования риска путем обучения на больших объемах данных. Например, алгоритм глубокого обучения может быть использован для прогнозирования вероятности кибератаки на основе данных о сетевом трафике.
- Анализ временных рядов: Алгоритмы анализа временных рядов, такие как ARIMA, могут использоваться для построения моделей прогнозирования риска путем анализа данных с временной привязкой. Например, модель ARIMA может быть использована для прогнозирования вероятности стихийного бедствия на основе исторических данных о погоде.
Байесовские сети(Bayesian network): Байесовская сеть — это графовая модель, которая может быть использована для создания прогнозных моделей риска путем представления взаимосвязей между различными переменными.
Анализ выживаемости (Survival Analysis): Анализ выживаемости может использоваться для создания прогнозных моделей риска для данных, относящихся ко времени события, например, для прогнозирования вероятности оттока клиентов.
Методы ансамблевого обучения (Ensemble Methods): Методы ансамблей, такие как bagging и boosting, могут использоваться для создания моделей прогнозируемого риска путем объединения нескольких прогнозных моделей для улучшения общей производительности.
К счастью, никто не заставляет риск-менеджера погружаться в теорию градиентного бустинга деревьев решений, поскольку есть готовые корпоративные платформы предиктивной аналитики с использованием методов искусственного интеллекта: SAP Analytics Cloud, IBM Watson Studio, Qlik Sense, H2O, RapidMiner Studio.
Оценка рисков с помощью искусственного интеллекта
На этапе оценки уже идентифицированных рисков, искусственный интеллект может играть важную роль в автоматизации оценок рисков с помощью следующих технологий:
- Предиктивное моделирование: Алгоритмы предиктивного моделирования могут быть использованы для прогнозирования вероятности возникновения определенных рисков в будущем и их потенциального воздействия.
- Оценка рисков: Алгоритмы оценки риска могут использоваться для оценки потенциального воздействия риска и определения соответствующего курса действий. Алгоритм может быть обучен на исторических данных, чтобы оценить влияние конкретного риска на основе прошлых инцидентов.
- Принятие решений: Системы принятия решений на основе ИИ могут использоваться для определения соответствующего курса действий на основе потенциального воздействия риска. Например, система принятия решений может использоваться для автоматической активации аварийных протоколов в случае стихийного бедствия.
- Моделирование рисков: ИИ можно использовать для моделирования различных сценариев и оценки потенциального воздействия риска. Например, симуляция может быть использована для оценки влияния кибератаки на деятельность компании.
- Оптимизация: ИИ можно использовать для оптимизации распределения ресурсов и определения наилучшего курса действий для минимизации воздействия риска.
- Обработка естественного языка (NLP): Обработка естественного языка на основе ИИ может использоваться для анализа неструктурированных данных, таких как новостные статьи или сообщения в социальных сетях, для оценки потенциального влияния риска на репутацию компании или общественное мнение. Например, такие платформы как YouScan.
В реальности, автоматизированные методы оценки риска на основе ИИ пока не имеют широкого распространения.
Обнаружение мошенничества средствами ИИ
В задачах обнаружения мошенничества механизмы искусственного интеллекта могут широко применяться для поиска и выявления существующих мошеннических схем, а также предсказания и предотвращения их появления в будущем:
- Машинное обучение: Алгоритмы машинного обучения могут быть обучены на исторических данных для выявления закономерностей и аномалий, которые могут указывать на мошенническую деятельность. Например, алгоритм контролируемого обучения, такой как Random Forest или Gradient Boosting Machine, может использоваться для классификации транзакций как мошеннических или законных на основе исторических данных.
- Обнаружение аномалий: Алгоритмы обнаружения аномалий могут использоваться для выявления закономерностей или событий, которые отклоняются от нормы и могут указывать на мошенническую деятельность. Например, алгоритм обнаружения аномалий может быть использован для выявления необычных трат по кредитной карте.
- Кластеризация: Алгоритмы кластеризации могут использоваться для группировки схожих транзакций, что может помочь выявить закономерности и аномалии, которые могут указывать на мошенническую деятельность.
- Нейронные сети: Нейронные сети могут использоваться для обнаружения мошенничества путем изучения закономерностей в финансовых операциях и выявления необычного или подозрительного поведения.
- Предиктивное моделирование: Алгоритмы предиктивного моделирования могут использоваться для прогнозирования вероятности совершения определенных мошеннических действий в будущем путем анализа закономерностей в исторических данных.
- Обработка естественного языка: Алгоритмы NLP могут использоваться для обработки больших объемов текстовых данных, таких как сообщения в социальных сетях, новостные статьи и отзывы клиентов, с целью выявления потенциальной мошеннической деятельности, по вхождению определенных ключевых фраз, например «служба безопасности Сбербанка».
Корпоративные программные продукты, использующие технологии ИИ для обнаружения мошенничества: Caseware, Feedzai, SAS.
Автоматизация риск-комплаенса
При автоматизации комплаенс-контроля и управления комплаенс-рисками технологии ИИ могут применяться для решения следующих задач:
- Проверка документов: ИИ может использоваться для автоматического анализа документов, таких как контракты и финансовые отчеты, на предмет соответствия нормативным требованиям, отраслевым стандартам и требованиям регуляторов.
- Мониторинг соответствия: в финансовых организациях ИИ может использоваться для мониторинга операций организации и выявления потенциальных проблем с соблюдением нормативных требований, таких как инсайдерская торговля или отмывание денег.
- Оценка рисков: ИИ может быть использован для оценки потенциального воздействия риска, связанного с соблюдением нормативных требований, и определения соответствующего курса действий.
- Автоматизированная отчетность: ИИ может быть использован для автоматизации процесса создания отчетов о соблюдении нормативных требований, например, тех, которые требуются регулирующим органам. Также для этого могут использоваться системы без ИИ, к примеру многие российские программные продукты по управлению рисками.
- Автоматизированное тестирование соответствия: ИИ может быть использован для автоматизации тестирования программного обеспечения и информационных систем на соответствие требованиям ИБ, например для объектов критической информационной инфраструктуры.
При внедрении технологий ИИ компании должны уделять особое внимание неизбежно связанными с применением ИИ проблемам, таким как защита собираемых и используемых данных.
Также стоит учитывать затраты на внедрение механизмов AI, которые в текущей ситуации дефицита и стоимости квалифицированных ИТ-специалистов могут достигать поистине космических масштабов.
Еще по теме: