Banky přechází z vlastních komplikovaných IT systémů na cloudové modelování rizik. Banky tak lépe poznají, jaké riziko ze strany klientů a trhu hrozí a dokáží se mu lépe přizpůsobit.

Náhlý vstup do nové úrovně digitalizace všech sfér života způsobený epidemií covid-19 přináší i nové výzvy a rizika. Zejména na finanční sektor a banky klade daleko větší požadavky při řízení rizik. Řada bank proto postupně přechází od svých IT systémů ke cloudovému modelování rizik. Výsledkem jsou totiž rychlejší a sofistikovanější výpočty rizik, které bankám umožňují držet krok s rostoucími hrozbami spojenými s překotnou digitalizací.

„Bující digitalizace podnikání a průmyslu jako celku ztížila identifikaci, prevenci a reakci na rizika. A to nejen rizik podvodů, ale i regulační, úvěrová, provozní, klimatická a další rizika. Zjednodušeně řečeno, rizika kolují kolem bankovních rizikových modelů. Ve většině případů nejsou problémem samotné modely. Skutečnou výzvou je najít způsoby, jak rychle vytvořit nové modely – včetně modelů umělé inteligence a strojového učení – a upravit stávající modely tak, aby rychle reagovaly na vyvíjející se hrozby. Cloudové modelování je přitom rychlým a efektivním řešením,“ uvedl Petr Šlajchrt, Country Director společnosti SAS Institute pro Českou republiku.

Chytrý cloud využívá strojového učení a umělé inteligence. Foto: Freepik

Hodnocení rizik v reálném čase

Procesy řízení rizik jsou zdlouhavé a časově náročné. Shromáždit data o rizicích, analyzovat je a přijmout vhodná opatření zabere určitý čas. Dnešní zákazníci ale očekávají zjednodušené uživatelské prostředí, počínaje okamžitým plněním svých požadavků. Vysoká očekávání klientů jsou ale často v rozporu s realitou procesů řízení rizik v bankovnictví. V důsledku toho jsou banky pod tlakem, aby se přizpůsobily měnící se realitě. Aby se situace pro banky ještě více zkomplikovala, hodnocení rizik v reálném čase bude brzy samozřejmostí nejen u všech klientských procesů.

Cloudová technologie může bankám pomoci okamžitě spojit všechny relevantní zdroje dat a jejich rychlou analýzu pomocí umělé inteligence (AI) a strojového učení. Např. SAS Viya obsahuje standardní šablony modelů pro hodnocení rizik v bankovnictví a umožňuje uživatelům tyto modely vylepšovat, vytvářet vlastní nebo importovat modely odjinud.

Zdroj: TZ SAS