인공지능: 금융 리스크 관리 전략

본 연구는 금융 리스크 관리 도구로서 인공지능(AI)의 활용을 조사한다. 이 개념은 금융 기술이 비즈니스 운영에 미치는 혁명적인 영향에서 동기를 얻었다. 전통적인 금융 리스크 관리 방법은 더 이상 효과적이지 않아 개정이 필요하다. 연구 목적은 금융 리스크 관리에서 인공지능의 역할을 평가하고 경제의 금융 부문에서의 추가 활용을 위한 권고안을 제시하는 것이다. 관련 과학 문헌의 방법론적 분석에 따르면, 특히 머신러닝이 금융 리스크 관리에 도움을 줄 수 있다. AI는 모델 검증, 리스크 모델링, 스트레스 테스트, 데이터 준비에서 시장 및 신용 리스크 관리를 개선하는 것으로 결론지었다. AI는 수신 정보의 품질 모니터링, 사기 탐지, 인터넷에서 적절한 정보 탐색을 돕는다. 앞으로 금융 기술은 영업 회사가 운영을 수정함에 따라 금융 부문에 계속 영향을 미칠 것이다. 따라서 금융 리스크 관리 도구에는 AI가 포함될 것이다. 본 연구는 금융(시장 및 신용), 리스크 관리 및 운영 부문(비즈니스 연속성과 비상 복구)에서 AI 활용 가능성을 조사한다. 논문은 RPA, 데이터 관리, 블록체인, MRL, MRC, CRU, 딥러닝, OML, 모델링 및 스트레스 테스트, 머신러닝 및 알고리즘, 신경망, 결정 트리, CPM, CRA, 블랙박스 등과 같은 "금융 리스크 관리(FRM)"를 개선하기 위한 가장 유망한 AI 기술 및 기법을 제시한다.