20211209-毕马威-金融_机器学习_未来可期-机器学习在风险管理中的应用_12页_526kb

机器学习未来可期 - 详细总结

核心内容

机器学习技术正在迅速改变金融服务领域，特别是在风险管理方面展现出巨大潜力。随着数据量的激增和计算能力的提升，银行和金融机构越来越多地采用机器学习来优化信用评估、欺诈检测、市场风险管理和企业风险监控等关键流程。这不仅提高了运营效率，也增强了风险预测的准确性，为决策提供了更有力的支持。

主要观点

• 机器学习在风险管理中的应用：机器学习能够处理大量非结构化数据，提升风险预测的效率和精度。
• 提升预测能力：相比传统模型，机器学习能够捕捉非线性关系，从而提高预测的准确性。
• 数据驱动的模型构建：利用大数据和替代数据源（如社交媒体、GPS、电商数据等）构建更全面的风险模型。
• 监管与技术的融合：尽管机器学习在风险预测方面表现突出，但其“黑盒”特性给监管框架带来挑战，需要新的模型风险管理政策。

关键信息

应用场景

• 信用风险：通过机器学习优化信用评估模型，提高预测准确度，识别传统模型难以发现的信用问题。
• 欺诈风险：利用无监督学习算法快速检测欺诈行为，识别异常交易模式。
• 市场风险：机器学习能够实时分析市场数据，识别跨市场交易模式，设定最优交易价格。
• 企业风险：提供高级管理层更全面的风险视图，预测违约可能性，识别违规行为。

主要优点

• 较高的预测准确度：机器学习能够捕捉情景变量和风险因素之间的非线性关系。
• 优化的变量选择流程：在大数据支持下，机器学习算法可以高效提取和处理大量变量。
• 更丰富的数据分类：利用无监督学习方法，对投资组合进行更细致的分类，提升建模精确度。
• 优化情景生成：机器学习能有效预测宏观经济变量，提升模型在压力情景下的表现。

相关风险和挑战

• 可解读性：机器学习模型常被视为“黑盒”，难以解释预测逻辑，增加了监管和验证难度。
• 验证：传统的验证框架难以应对机器学习模型的复杂性和动态性，需建立新的验证机制。
• 数据完整性：高质量、结构化的数据是机器学习成功应用的基础，数据修复和追踪机制需进一步完善。
• 监管缺失：目前尚无针对机器学习模型的明确监管准则，需更新现有模型风险管理指南。

未来影响

• 应对金融危机：疫情凸显了银行在危机中需要更强大的风险管理能力，机器学习可提供实时数据驱动的预测分析。
• 模型风险管理：随着模型复杂度的提升，风险管理将从技术层面演变为战略层面，带来新的挑战。
• 技术与监管的协同发展：监管机构需不断调整框架以适应机器学习的发展，以确保模型的可靠性与合规性。

毕马威可提供的协助

毕马威通过其专业团队，为客户提供全面的人工智能和机器学习解决方案，涵盖以下方面：

• 概念验证与模型设计
• 系统整合与运营支持
• 情景设计、宏观经济建模和压力测试
• 针对IFRS9的违约概率、违约损失率等模型的支持
• 帮助客户理解人工智能生态系统和监管趋势

联系方式

• Abbas Basrai - 金融服务主管合伙人，KPMG Lower Gulf
• Chinmai Talwalkar - 数据和分析总监，KPMG Lower Gulf
• Sachith Amarasekara - 法政会计服务总监，KPMG Lower Gulf
• Slim Ben Ali - 金融业风险管理总监，KPMG Lower Gulf
• 陶进伟 - 金融风险咨询服务合伙人，毕马威中国
  邮箱：kevin.j.tao@kpmg.com

注意事项

• 所载资料仅供一般参考，不构成对任何个人或团体的个别建议。
• 毕马威审计客户及其附属公司可能不允许使用本文所述的部分或全部服务。
• 文档内容为毕马威阿拉伯联合酋长国发布的英文原文《Harnessing the future of machine learning》的中文译本，如存在字词差异，以原文为准。

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