مدیریت ریسک با هوش مصنوعی و یادگیری ماشین مبتنی بر معماری داده ابری

مدیریت ریسک مالی با هوش مصنوعی و معماری ابری

جرایم مالی تهدید مستمری برای مؤسسات مالی محسوب می‌شوند. مدیریت ریسک در این مؤسسات بر شناسایی، ارزیابی، حفظ و نظارت بر ریسک‌های مختلف متمرکز است. تکامل رایانش ابری امکان استفاده از قدرت محاسباتی برای یادگیری ماشین در عملکردهای مدیریت ریسک مانند مبارزه با پولشویی را فراهم کرده است.

• شناسایی: تعریف و کشف ریسک‌های بالقوه
• ارزیابی و تحلیل: بررسی احتمال و تأثیر ریسک‌ها
• کاهش: اجرای راهبردها برای کاهش مواجهه با ریسک
• نظارت: آزمایش مستمر و جمع‌آوری معیارها
• گزارش‌دهی: تولید گزارش‌های پیشرفت ابتکارات مدیریت ریسک

طبق گزارش گارتنر، سازمان‌های بخش مالی به طور متوسط سالانه ۱۵ میلیون دلار به دلیل کیفیت ضعیف داده متحمل ضرر می‌شوند.

چالش‌های کلیدی کیفیت داده شامل فقدان استانداردسازی داده در سطح سازمان، دقت و کامل بودن داده‌ها است. راه‌حل‌های پیشنهادی شامل تعریف سیاست‌های مدیریت داده و سرمایه‌گذاری در فناوری‌های ابری بومی برای ردیابی سلسله مراتب داده، اعتبارسنجی بلادرنگ و شناسایی ناهنجاری‌ها می‌باشد.