مدیریت ریسک یکی از ارکان اصلی در نظام بانکداری است. با پیشرفت فناوری و استفاده بیشتر از داده‌ها، روش‌های سنتی تحلیل ریسک جای خود را به روش‌های پیچیده‌تر داده‌محور داده‌اند. در این میان، استفاده از روش‌های یادگیری ماشین (machine learning) به‌عنوان ابزاری قدرتمند برای پیش‌بینی و کاهش ریسک‌های مختلف بانکی به‌طور فزاینده‌ای موردتوجه قرار گرفته است. در این یادداشت، به بررسی کاربردهای این روش‌ها در مدیریت ریسک بانکی و مزایا و چالش‌های آن پرداخته خواهد شد.

مدیریت ریسک در نظام بانکداری

 مدیریت ریسک در بانک‌ها به‌معنای شناسایی، ارزیابی و کنترل ریسک‌های مختلفی است که بانک‌ها ممکن است با آنها مواجه شوند. این ریسک‌ها شامل موارد زیر هستند:

- ریسک اعتباری: خطر عدم‌بازپرداخت وام‌ها؛

- ریسک بازار: نوسانات بازار و تاثیر آنها بر دارایی‌های بانک؛

- ریسک نقدینگی: خطر ناتوانی در تامین نقدینگی در مواقع ضروری؛

- ریسک عملیاتی: خطرات ناشی از فرآیندها، سیستم‌ها یا منابع انسانی.

 Machine Learning در مدیریت ریسک

 روش‌های یادگیری ماشین توانایی پردازش حجم بالایی از داده‌ها و شناسایی الگوهای پنهان در آنها را دارند. این ویژگی‌ها می‌توانند به بانک‌ها در شناسایی ریسک‌ها و پیش‌بینی بحران‌ها کمک کنند. به‌طورخاص، برخی کاربردهای رایج عبارتند از:

پیش‌بینی ریسک اعتباری: مدل‌های پیشرفته یادگیری ماشین می‌توانند الگوهای رفتاری مشتریان را شناسایی و احتمال نکول وام‌ها را پیش‌بینی کنند. الگوریتم‌هایی مانند درخت تصمیم‌گیری، شبکه‌های عصبی و مدل‌های ترکیبی مانند XGBoost در این زمینه کاربرد دارند.

پارامترهای مورد بررسی برای پیش‌بینی ریسک اعتباری: بانک‌ها می‌توانند از پارامترهای مختلفی برای ارزیابی ریسک اعتباری مشتریان استفاده کنند که به شرح جدول مقابل است. شبیه‌سازی ریسک بازار: استفاده از روش‌های یادگیری ماشین برای شبیه‌سازی شرایط بازار و تحلیل ریسک‌های مرتبط با آن، به بانک‌ها کمک می‌کند تا تغییرات بازار را بهتر پیش‌بینی کنند. به‌ویژه در نوسانات شدید بازار، مدل‌های Machine Learning قادرند رفتارهای پیچیده و غیرخطی بازار را مدل‌سازی کنند. در این راستا، الگوریتم‌های مختلفی برای شبیه‌سازی ریسک بازار استفاده می‌شوند؛ از جمله:

مدل‌های شبکه عصبی: این مدل‌ها می‌توانند الگوهای پیچیده و غیرخطی را شبیه‌سازی کنند، اما به‌دلیل پیچیدگی محاسباتی بالا، نیازمند حجم زیادی از داده‌ها برای آموزش دقیق هستند.

درخت تصمیم‌گیری: این مدل‌ها ساده‌تر از شبکه‌های عصبی هستند، اما ممکن است نتایج دقیقی درباره نوسانات بازار پیچیده ندهند.

مدل‌های ماشین بردار پشتیبان (SVM): این الگوریتم‌ها در شبیه‌سازی بازارهای مالی توانایی خوبی دارند، اما در شرایط غیرخطی و داده‌های کم‌دقت ممکن است عملکرد ضعیفی داشته باشند.

تشخیص تقلب و ریسک‌های عملیاتی: تشخیص تقلب و ریسک‌های عملیاتی یکی دیگر از کاربردهای Machine Learning در شناسایی تقلبات و مشکلات عملیاتی است. الگوریتم‌های یادگیری ماشین می‌توانند الگوهای غیرطبیعی در تراکنش‌های بانکی را شناسایی کرده و اقدام به هشداردهی کنند. در جدول بالا، چند الگوریتم معمول برای شناسایی تقلب و ریسک‌های عملیاتی و مزایا و معایب آنها آورده شده است.

 چالش‌ها و محدودیت‌ها

 اگرچه روش‌های Machine Learning در مدیریت ریسک، به‌ویژه در پیش‌بینی‌ها و تحلیل‌ها، مزایای زیادی دارند، اما چالش‌هایی نیز وجود دارد:

کمبود داده‌های باکیفیت: استفاده موثر از یادگیری ماشین، نیازمند داده‌های دقیق و باکیفیت است. بانک‌ها ممکن است با مشکلاتی در جمع‌آوری و پردازش داده‌ها مواجه شوند.

پیچیدگی مدل‌ها: در مدل‌های پیچیده یادگیری ماشین ممکن است تفسیر نتایج دشوار باشد. این امر می‌تواند به چالش‌هایی در تصمیم‌گیری‌های استراتژیک منجر شود.

مسائل اخلاقی و حریم خصوصی: استفاده از داده‌های حساس مشتریان در الگوریتم‌های یادگیری ماشین به رعایت استانداردهای اخلاقی و قوانین حریم خصوصی نیاز دارد.

 تحقیقات و مشاهدات: در چند سال اخیر، استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشین در بانک‌های مختلف جهان برای مدیریت ریسک افزایش یافته است. برای مثال، بانک JP Morgan در سال ۲۰۲۲ با استفاده از مدل‌های یادگیری ماشین توانست نرخ نکول وام‌ها را به زیر یک‌درصد کاهش دهد. این بانک از داده‌های تاریخی و رفتاری مشتریان برای پیش‌بینی ریسک اعتباری استفاده کرده و الگوریتم‌های یادگیری ماشین به‌ویژه مدل‌های درخت تصمیم‌گیری و XGBoost توانستند پیش‌بینی‌های دقیقی از ریسک نکول ارائه دهند. این مدل‌ها باعث بهبود تصمیم‌گیری در ارائه وام‌ها و کاهش قابل‌توجه در ضررهای ناشی از نکول وام‌ها شدند. در ایران، به‌دلیل شرایط خاص اقتصادی و تحریم‌ها، برخی بانک‌ها با چالش‌هایی در استفاده از یادگیری ماشین برای پیش‌بینی ریسک‌ها مواجهند. یکی از مشکلات اصلی این است که داده‌های مالی دقیق و جامع در دسترس نیستند و شرایط تحریم ممکن است باعث ایجاد تغییرات غیرقابل پیش‌بینی در بازارهای مالی شود. برای مثال، در شبیه‌سازی ریسک‌های ناشی از تحریم‌ها، مدل‌های یادگیری ماشین قادر به پیش‌بینی تاثیرات نوسانات بازار در کوتاه‌مدت نیستند، زیرا داده‌های موجود به‌طورکامل نمی‌توانند این تغییرات را پیش‌بینی کنند.

 نتیجه‌گیری

باتوجه به شرایط و محدودیت‌های موجود در ایران، پیاده‌سازی روش‌های یادگیری ماشین در مدیریت ریسک در بانکداری می‌تواند مزایای قابل‌توجهی داشته باشد، اما به دقت و تنظیمات خاص نیاز دارد.

شرایط اقتصادی و تحریم‌ها ممکن است بر دقت پیش‌بینی‌ها تاثیر بگذارد، بنابراین الگوریتم‌ها باید برای شرایط خاص ایران تنظیم شوند. به‌طورکلی، استفاده از یادگیری ماشین می‌تواند به بانک‌ها در شبیه‌سازی و پیش‌بینی ریسک‌های مختلف کمک کند، اما برای داشتن نتایج دقیق و قابل‌اعتماد، نیاز به بهبود کیفیت داده‌ها و توجه به محدودیت‌های موجود در شرایط تحریمی و سیاسی کشور وجود دارد.