مروری بر یادگیری ماشین در تحلیل ریسک های مالی

تحلیل ریسک مالی یکی از جنبه های حیاتی تصمیم گیری در حوزه های بانکداری، سرمایه گذاری و بیمه است. روش های سنتی ارزیابی ریسک عمدتا مبتنی بر مدل های آماری و قضاوت های کارشناسی هستند، اما این روش ها در مواجهه با داده های پیچیده، حجیم و پویای مالی با چالش هایی روبه رو می شوند. یادگیری ماشین به عنوان یک ابزار قدرتمند برای بهبود تحلیل ریسک مطرح شده است که با استفاده از الگوریتم های پیشرفته، الگوهای پنهان را شناسایی کرده، بحران های مالی را پیش بینی نموده و استراتژی های مدیریت ریسک را بهینه سازی می کند. این مقاله مروری به بررسی کاربردهای یادگیری ماشین در تحلیل ریسک مالی می پردازد و بر حوزه هایی همچون ریسک اعتباری، ریسک بازار، ریسک عملیاتی و شناسایی تقلب تمرکز دارد. همچنین، مزایای روش های یادگیری ماشین نسبت به مدل های سنتی، از جمله توانایی پردازش داده های با ابعاد بالا، سازگاری با تغییرات محیط مالی و بهبود دقت پیش بینی مورد بررسی قرار می گیرد. علاوه بر این، چالش های کلیدی مانند کیفیت داده ها، تفسیرپذیری مدل ها و مسائل نظارتی مورد بحث قرار گرفته و در نهایت، مسیرهای پژوهشی آینده و تاثیر بالقوه یادگیری ماشین بر ثبات مالی و تصمیم گیری های اقتصادی مورد توجه قرار می گیرد.

کلیدواژه ها:

یادگیری ماشین ، بحران ، مالی ، ریسک ، تقلب