金融および電気通信産業が反応型のリスクモデルから予測型のリスクモデルに移行するにつれて、これらのシステムのアーキテクターからの洞察は、移行を導くために重要になります。 金融および電気通信産業は、リスクを管理する方法で根本的な変革を遂げています. 伝統的に反応的な規律、クレジットリスク管理は、予測分析と人工知能によって駆動される積極的なモデルに向かってますます移行しています。 この進化により、組織は実現する前に潜在的な損失を予測し、軽減し、過去のデータを超えて、将来の顧客行動を予測することができます。 Morgan StanleyやT-Mobileなどの大手企業での彼女の仕事は、リスクを最早の段階で識別し、対応するスケーラブルでエンタープライズクラスのソリューションを構築することに深い専門知識を示しています。 抵抗から成果へ 積極的なリスク管理フレームワークの実装はしばしば重大な内部抵抗に直面します。意思決定者は新しい評価プロトコルを採用することを躊躇している可能性があり、プロセスが時間がかかるか、かつて隠された脆弱性を暴露する恐れがあります。 「当初、オーナーは時間がかかるため、リスク評価を受ける準備ができず、上級経営陣の前で虫の缶を開ける恐れがあったため、リスク評価を受けることは非常に困難でした」と彼女は説明します。 これを推進するために、彼女のチームは、資産管理ツールと直接統合された自動化されたフレームワークを開発しました。 慎重な管理を必要とする根本的なパラダイムの変化です。 クレジットリスク予測評価 このプロアクティブなアプローチの結果は、時間の経過とともに明確な価値を示しました。 「期間を通じて、我々は、新しい脆弱性が現れるにもかかわらず、資産ごとに平均で四半期ごとにリスクを約5%減少させることができましたが、プロアクティブな意思決定によって早期に認識されました」とGuptaは指摘します。 組織の抵抗力を構築し、新たな前向きなプロセスのための安全な購入を確保する。 変更管理戦略 エンタープライズスケールの設計 リスクフレームワークの真のテストは、大規模で複雑な組織に拡大する能力である。一つの資産クラスに適応するシステムは、企業全体のリスクの総合的な見方を提供するのに十分に適応可能である必要があります。 「モーガン・スタンレーの任期中、私の最初の範囲はアプリケーションのリスク評価だけでしたが、プロアクティブ評価の2四半期を経て、他の資産もカバーする重要な機会がありました」と彼女は言います。 , 異なるソースからのデータを高性能層に集中するアーキテクチャパターン。 デジタル統合ハブ 拡張されたフレームワークは最終的にリスクの包括的な概要を提供しました。 「この取り組みは最終的にモーガン・スタンレーのさまざまな資産クラスにわたって3000以上の資産をカバーすることにつながりました」とGupta氏は述べています。 組織リスクの統一的な視点を持つリーダーシップを強化する。 リアルタイム分析のための単一プラットフォーム 技術的・組織的障壁を乗り越える 企業レベルでの包括的なリスクモデルの構築は、技術的アーキテクチャと組織データ構造の両方で大きな課題をもたらします。Guptaにとって、主な技術的障害の1つは、多様なスコアリングの論理を作成することでした。 この複雑さは、古いシステムと統合する必要性によってしばしば複雑化され、これは大規模な金融機関における共通の課題です。 古いモジュールを徐々に新しいマイクロサービスに置き換えることで、これを管理するのに役立ちます。 「Strangler-Fig パターン」 「モルガンは、そのような大規模な企業であるため、すべての資産が正しいクラスに指定されなかったため、初期の固有のリスクに影響を与えていた」とGupta氏は説明する。 頻繁にそのようなデータの不一致を明らかにし、リスク評価枠組みの整合性を確保するために慎重な計画を必要とする。 Legacy システムとの統合 経験を未来のイノベーションに結びつける モルガン・スタンレーのエンタープライズ・リスクにおけるグプタの仕事は、特にデータセキュリティとリスクの初期指標を理解する上で、T-Mobileの行動スコアシステムの後期開発に直接影響を与えた。 「モーガン・スタンレーの私の経験は、リスクが実際に何を意味し、顧客のPIIを多く持っている企業にとって潜在的な結果が何なのか、そしてシステムを脅威から守るための経験だった」と彼女は反省する。 支払いパターンやサービスの使用などの顧客行動について。 変化を分析することで犯罪を予測する この理解により、彼女は潜在的な問題を緩和することを積極的に考えることができました。 「私はデータセキュリティに対する啓発を受けただけでなく、リスクを早期に緩和することができる潜在的な属性が何であるべきか」とGupta氏は付け加えています。 トランザクション履歴やデバイスの使用など、クレジット・リスクの決定を改善するため、クレジット・ファイルが限られている可能性がある申請者。 行動データの使用 リスクを伴う顧客を積極的に認識する 予測モデリングにより、高リスク顧客は犯罪者になる前に特定できるようになります。GuptaがT-Mobileで開発したフレームワークは、数多くのデータポイントを合成して、新たな顧客や既存顧客のすべての顧客に対して包括的なリアルタイムリスクプロフィールを作成します。 新規顧客にとって、システムは外部のデータソースを幅広く活用しています。 「現在、当社は19のオフィスと結びついており、以前のクレジット履歴、犯罪履歴、およびその他の要因をライン制限および資格制限に割り当てています」とGuptaは説明します。 融資承認を大幅に増やすと同時にリスクを減らすことが示されています。 代替クレジットデータ 既存の顧客にとって、内部データは強力な予測ツールを提供します。Guptaは「以前の行動スコアが良くない既存の顧客がある場合、融資・賃貸の限界とクレジットラインは大幅に影響を受けるでしょう」と指摘しています。 従来のモデルと比べると正確です。 デフォルト予測の 31.7% の改善 ダイナミックな条件に適応するモデル 予測モデルは、常に変化する環境に適応する能力と同じくらい効果的です. 顧客の行動、市場条件、新しい製品の発売、および変化する規制は、それらの関連性と正確性を確保するために、すべてのスコアモデルの継続的な更新を必要とします。 Gupta氏は、「これらの予測モデルは、新しい製品の発売、DefraudのAIへの関与、より多くのサービスを採用する顧客など、多くの要因をカバーするために定期的に更新され、強化されています」と彼女は述べています。 リアルタイムの意思決定を最適化するためのソリューション AI駆動のクレジットリスクスコア これらのモデルを調整するための基準は幅広く、現実世界の出来事に対応しています。 「上記の除外基準の変更は、スコアリング戦略モデルの頻繁な変更の責任を有する多くのリストされた基準のうちのいくつかです」と彼女は付け加えています。 従来の静的評価に依存するものに比べて、融資不履行率が大幅に減少したことを報告している。 継続的な信用監視システム 予測規律の結果 反応的な規律から予測的な規律への移行は、リスクを単に識別することを超える実質的な利益をもたらし、組織のセキュリティの姿勢を強化し、顧客データを保護し、収益損失を防ぐことによって直接底線に影響を与えます。 「リスク管理を積極的に行えば、潜在的なリスクの可能性が低下する」とGupta氏は単純に述べています。この脆弱性の削減は重要な結果です。 従来のクレジット局のスコアに典型的な 0.65-0.75 に比べ、 ROC AUC スコア 0.80-0.90 Guptaが指摘するように、「システムは攻撃に弱く、顧客データはより安全であり、市場からの悪い負債を減らすことによって収益を節約するのに役立ちます。 早期介入のための明確な財政ケースを示す。 貸出料金 クレジットリスク管理の未来 人工知能の急速な進化は、将来のクレジットリスク管理のための巨大な機会と新たな課題を提供しています。 複雑な予測モデルを構築するために、しかし、複雑な詐欺のための新たな道も創造する。 AIは強力なツールを提供 「AIの迅速な採用により、クレジットリスク管理は二重の剣の上に座っています。AIは、データ分析と自動異常検出に基づく未来的なモデルの生成に大きな助けとなることを証明しています」とGupta氏は述べています。 銀行業界は、信用リスクの評価を強化する上で重要な役割を果たすことを確認している。 人工知能の採用 しかし、同じテクノロジーを悪用することができる「しかし、同時に、アイデンティティの盗難が増加し、AIツールを使用してアイデンティティを容易に模することができ、悪用につながる可能性がある」と彼女は警告しています。 詐欺検出のためのより安全で透明なシステムを構築する。 AIをブロックチェーンと統合する 積極的で予測的なリスク管理への移行は、クレジットおよび顧客データを扱うあらゆる組織にとって重要な進化であり、高度な分析とAIによって推進されたこの移行は、企業が資産を保護するだけでなく、より強力で安全な運営枠組みを構築することを可能にします。 この傾向が続くにつれて、これらの複雑なシステムを構築した人々の経験は、今後の課題や機会を導く上で貴重なものになるでしょう。

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ヒットする前にリスクを予測する:予測分析の未来についてのSurbhi Gupta

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